Los métodos contemporáneos utilizados para interpretar la señal del electrocardiograma (ECG) con fines de diagnóstico o monitoreo se basan en conocimientos expertos y algoritmos basados en reglas. En los últimos años, con el avance de la inteligencia artificial, cada vez más investigadores están utilizando el aprendizaje profundo (ML) y el aprendizaje profundo (DL) con datos de ECG para detectar diferentes tipos de problemas cardíacos, así como otros problemas de salud como la frecuencia respiratoria, la apnea del sueño y la presión arterial, etc.