Die bisherigen Computerprogramme zur automatischen Interpretation von EKG liefern mithilfe komplexer Entscheidungsregeln oder neuronaler Netze einen Diagnosevorschlag. Auch wenn dieses Verfahren oft recht aufwendig sind, können sie die Vielzahl biologischer Signale nur begrenzt erfassen. Die Berücksichtigung seltener Spezialfälle oder neue medizinische Erkenntnisse erfordern eine oft kostspielige Änderung der Software.
Ein von der PTB entwickeltes Verfahren vermeidet diese Nachteile. Es geht von der Annahme aus, dass solchen EKG, deren Signalmuster gut übereinstimmen, mit hoher Wahrscheinlichkeit die selbe Diagnose zugeordnet werden kann. Dementsprechend werden zu einem unbekannten EKG mithilfe modifizierter Korrelationsverfahren diejenigen Vergleichsfälle aus einer EKG-Signaldatenbank gesucht, die am besten mit den Signalmustern des unbekannten EKG übereinstimmen. Sind ähnliche EKG gefunden, können deren kardiologische Befunde oder Diagnosen zur Interpretation des unbekannten EKG herangezogen werden. Wichtig für die Treffsicherheit des Verfahrens ist der Umfang der dafür genutzten Datenbank, die das Spektrum der relevanten kardiologischen Erkrankungen widerspiegeln sollte.
Das Verfahren wurde mit 10 000 EKG erprobt. In Abhängigkeit von den untersuchten kardiologischen Erkrankungsgruppen wurden Trefferraten zwischen 75 % und 95 % erreicht.