A Systematic Review of ECG Arrhythmia Classification: Adherence to Standards, Fair Evaluation, and Embedded Feasibility

要約

心電図（ECG）シグナルの分類は、不整脈やその他の心臓条件の早期発見に不可欠です。
しかし、機械学習の進歩にもかかわらず、多くの研究は標準化プロトコルに従うことができず、パフォーマンス評価と現実世界の適用性の矛盾につながります。
さらに、ペースメーカー、ホルターモニター、ウェアラブルECGパッチなど、実用的な展開に不可欠なハードウェアの制約は、しばしば見落とされがちです。
実際の影響はリソース制約のデバイスの実現可能性に依存するため、継続的な監視には効率的な展開が重要です。
このレビューは、2017年から2024年の間に公開されたECG分類研究を体系的に分析し、E3C（組み込み、臨床、および比較基準）に準拠したものに焦点を当てています。これには、患者間のパラダイムの実装、医療機器の進歩（AAMI）の推奨事項の順守、埋め込みシステムのモデルのモデルが含まれます。
多くの研究が高い精度を報告していますが、患者に依存しないパーティション化とハードウェアの制限を適切に考慮する人はほとんどいません。
E3Cの基準を満たす最先端の方法を特定し、精度、推論時間、エネルギー消費、およびメモリ使用量の比較分析を実施します。
最後に、ECG分類モデルの公正な比較と実用的な適用性を確保するために、標準化されたレポートプラクティスを提案します。
これらのギャップに対処することにより、この研究は、将来の研究をより堅牢で臨床的に実行可能なECG分類システムに導くことを目的としています。

要約(オリジナル)

The classification of electrocardiogram (ECG) signals is crucial for early detection of arrhythmias and other cardiac conditions. However, despite advances in machine learning, many studies fail to follow standardization protocols, leading to inconsistencies in performance evaluation and real-world applicability. Additionally, hardware constraints essential for practical deployment, such as in pacemakers, Holter monitors, and wearable ECG patches, are often overlooked. Since real-world impact depends on feasibility in resource-constrained devices, ensuring efficient deployment is critical for continuous monitoring. This review systematically analyzes ECG classification studies published between 2017 and 2024, focusing on those adhering to the E3C (Embedded, Clinical, and Comparative Criteria), which include inter-patient paradigm implementation, compliance with Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) recommendations, and model feasibility for embedded systems. While many studies report high accuracy, few properly consider patient-independent partitioning and hardware limitations. We identify state-of-the-art methods meeting E3C criteria and conduct a comparative analysis of accuracy, inference time, energy consumption, and memory usage. Finally, we propose standardized reporting practices to ensure fair comparisons and practical applicability of ECG classification models. By addressing these gaps, this study aims to guide future research toward more robust and clinically viable ECG classification systems.

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