Senzime hat eine neue klinische Studie mit dem TetraGraph-System angekündigt, die im British Journal of Anesthesia Open (BJA Open) veröffentlicht wurde. Die Studie ist die erste ihrer Art und validiert die Wellenformen des TetraGraph-Systems unter Verwendung eines KI-basierten neuronalen Netzwerks mit einer Genauigkeit von mehr als 99%. Die neue Studie wurde von einem Forschungsteam der Universität Miami unter Verwendung klinischer Daten der Mayo Clinic und der Universität Debrecen durchgeführt, um ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes neuronales Faltungsnetzwerk (CNN) zu entwickeln und zu validieren, das gültige zusammengesetzte Muskelaktionspotenziale (CMAPs) aus dem quantitativen neuromuskulären Überwachungssystem TetraGraph korrekt identifiziert.

In der Studie wurde das TetraGraph-System von Senzime verwendet, um die Machbarkeit des Einsatzes von KI zur Unterscheidung gültiger cMAPs von Artefakten zu demonstrieren. Der CNN-Algorithmus zeigte eine Genauigkeit von über 99,5 % bei der Unterscheidung der gültigen CMAPs des TetraGraphs von Artefakten. Die Studie Validation of a convolutional neural network that reliably identifies electromyographic compound motor action potentials following train-of-four stimulation: an algorithm development experimental study wurde im British Journal of Anesthesia Open veröffentlicht.

Ein zugehöriger Abstract wurde als einer der 12 besten grundlagenwissenschaftlichen Abstracts ausgewählt, die auf der Jahrestagung 2023 der American Society of Anesthesiologists in San Francisco, USA, vorgestellt wurden.