A Search for Analogous Patients by Abstracting the Results of Arrhythmia Classification

��������� ��������� ��������� ������ ������������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ���������������. ��������� ������ ������ ������ ������ ������ ������ ��� ��������� ������ ��������� ��������� ������������. ��� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ������ ������ ��������������� ������������. ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������. ��������������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������������� ������ ������������ ��������������� ��������� ������, ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ������ ������ ������������ ������������ ���������. ������, MIT-BIH ��������� ��������������������� ��������� ������������, ������ ��������������� 64%��� ������������ ������ ������������ ��������������� ������������, ��������� ������ ��������� ������ 98% ������������ ���������. Long-term electrocardiogram data can be acquired by linking a Holter monitor to a mobile phone. However, most systems are designed to detect arrhythmia through heartbeat classification, and not just for supporting clinical decisions. In this paper, we propose an Abstracting algorithm, and introduce an analogous pateint search system using this algorithm. An analogous patient searcher summarizes each patient’s typical pattern using the results of heartbeat, which can greatly simplify clinical activity. It helps to find patients with similar arrhythmia patterns, which can help in contributing to diagnostic clues. We have simulated these processes on data from the MIT-BIH arrhythmia database. As a result, the Abstracting algorithm provided a typical pattern to assist in reaching rapid clinical decisions for 64% of the patients. On an average, typical patterns and results generated by the abstracting algorithm summarized the results of heartbeat classification by 98.01%