Artificial Intelligence and the Future of Cardiac Implantable Electronic Devices: Diagnostics, Monitoring, and Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac implantable electronic devices (CIEDs) such as pacemakers, implantable cardioverter-defibrillators (ICDs), and cardiac resynchronisation therapy (CRT) devices are generating unprecedented volumes of data in both inpatient and remote settings. Artificial intelligence (AI) techniques are increasingly being applied to enhance the management of these devices and the patients who rely on them. Recent advances demonstrate that machine learning (ML) and deep learning (DL) can improve diagnostic capabilities (for example, by detecting arrhythmias and predicting clinical events), streamline remote monitoring workflows, and optimise device-based therapies. Key applications include AI-driven algorithms that accurately detect true arrhythmias while filtering out false alerts from pacemakers and implantable monitors, neural network models that predict ventricular arrhythmias weeks before ICD shocks, and personalised models that forecast which heart failure patients will respond to CRT. Moreover, novel approaches such as natural language processing (NLP) and reinforcement learning are being explored to integrate diverse data sources and to enable devices to self-adjust their programming. This narrative review summarises the major applications of AI in the CIED domain-diagnostics, remote monitoring, and therapy optimisation-with an emphasis on the recent literature over the past five years. The review highlights important studies and randomised trials in each area, discusses the variety of AI techniques employed, and outlines future directions and challenges (including data standardisation, validation in clinical trials, and regulatory considerations) for translating these innovations into routine clinical care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».