Senzime kondigt een nieuwe klinische studie aan met het TetraGraph-systeem, gepubliceerd in het British Journal of Anesthesia Open (BJA Open). Het onderzoek is het eerste in zijn soort en valideert de golfvormen van het TetraGraph-systeem met behulp van een op AI gebaseerd neuraal netwerk met een nauwkeurigheid van meer dan 99%. Het nieuwe onderzoek werd uitgevoerd door een onderzoeksteam van de Universiteit van Miami dat klinische gegevens van de Mayo Clinic en de Universiteit van Debrecen gebruikte om een op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerd convolutioneel neuraal netwerk (CNN) te ontwikkelen en te valideren dat geldige samengestelde spieractiepotentialen (CMAP's) van het TetraGraph kwantitatief neuromusculair monitoringsysteem correct identificeert.

Het onderzoek gebruikte Senzime's TetraGraph systeem om de haalbaarheid aan te tonen van het gebruik van AI om geldige CMAP's te scheiden van artefacten. Het CNN-algoritme toonde een nauwkeurigheid van meer dan 99,5% in het onderscheiden van geldige CMAP's van artefacten in de TetraGraph. De 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 is gepubliceerd in British Journal of Anesthesia Open.

Een gerelateerd abstract werd geselecteerd als een van de 12 Best Basic Science abstracts die werden gepresenteerd op de 2023 Annual Meeting of the American Society of Anesthesiologists in San Francisco, VS.