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Cordys Analytics - Revolutionizing heart care using AI

 Generato il Gennaio 02 2026 16:20 PM

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Cordys Analytics - Revolutionizing heart care using AI

Lunghezza : 54

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Description

Our diagnostic software platform is aimed at revolutionizing heart care by providing clinicians worldwide with seamless access to AI diagnostics for electrocardiograms (ECGs). We are committed to keeping the healthcare system affordable and sustainable by timely diagnosis of heart disease using reliable ECG diagnostics close to patients.

Lunghezza : 339

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Keywords

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Headings

H1 H2 H3 H4 H5 H6
1 18 21 1 0 0
  • [H1] Revolutionizing heart care usingartificial intelligence
  • [H2] Impact
  • [H2] Connecting human and artificial intelligence in cardiology
  • [H2] Clinical Evidence
  • [H2] News
  • [H2] Beyond the Pulse: Why we built Cordys Analytics
  • [H2] Cordys Analytics is now MDR & ISO 13485 certified!
  • [H2] Cordys Receives Prestigious NWO Take-off Phase 2 Loan to Launch AI-ECG Pilots Across Europe
  • [H2] EuroHeartPath Project Launched to Transform Cardiovascular Care Across Europe
  • [H2] Cordys Analytics Awarded Prestigious Health Holland TKI and EU IHI 7 Grants
  • [H2] Cordys Analytics Awarded Prestigious Eurostars Grant for AI-Powered Cardiovascular Diagnostics Project
  • [H2] Announcing Seed Funding Round
  • [H2] Cordys announces long-term research collaboration with the University Medical Center Utrecht
  • [H2] Health Holland PPS grant received for developing heart attack algorithm
  • [H2] Cordys Analytics moves to a new office at start-up incubator UtrechtInc
  • [H2] ZonMw Take-off grant received
  • [H2] About Us
  • [H2] Our Team
  • [H2] We are hiring
  • [H3] Timely and more accurate detection of heart disease
  • [H3] A sustainable healthcare system
  • [H3] AI algorithms integrated in clinician's workflow
  • [H3] Automatic triage of 12‐lead ECGs using deep convolutional neural networks
  • [H3] Automatic Triage of 12-lead ECGs using Deep Convolutional Neural Networks: A First Implementation Study
  • [H3] Uncertainty estimation for deep learning-based automated analysis of 12-lead electrocardiograms
  • [H3] Improving explainability of deep neural network-based electrocardiogram interpretation using variational auto-encoders
  • [H3] Electrocardiogram-based deep learning improves outcome prediction following cardiac resynchronization therapy
  • [H3] Life-threatening ventricular arrhythmia prediction in patients with dilated cardiomyopathy using explainable electrocardiogram-based deep neural networks
  • [H3] Discovering and visualizing disease-specific electrocardiogram features using deep learning: proof-of-concept in phospholamban gene mutation carriers
  • [H3] Big data and artificial intelligence: opportunities and threats in electrophysiology
  • [H3] John van den Berg
  • [H3] René van Es
  • [H3] Rutger van de Leur
  • [H3] Nick Overdijk
  • [H3] Kees van Hespen
  • [H3] Parmenion Koutsogeorgos
  • [H3] Chiara Pelosi
  • [H3] Ethel de Jong
  • [H3] Eirini Masali
  • [H3] Feel like transforming heart care with us?
  • [H4] Address

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