SleepFit 360

Neurobit Technologies

Acerca de esta app

SleepFit 360 le brinda información incomparable sobre su salud a través de biomarcadores del sueño. Realizamos un seguimiento y analizamos sus signos vitales como los latidos del corazón, la respiración, la temperatura y los movimientos hasta mil veces por segundo mientras duerme para extraer información increíble sobre su bienestar físico y mental. Utilizamos el sueño como portal para comprender su salud presente y futura y proporcionar acciones específicas para mejorarla.

Los datos recopilados son procesados ​​por la IA patentada de Neurobit llamada Z3Pulse, que está respaldada por décadas de investigación y está entrenada en billones de puntos de datos de salud, lo que le permite comprenderlo tanto en referencia a la población general como a "usted" como persona única. Nos esforzamos por agregar continuamente nuevos conocimientos y mediciones respaldados por investigaciones y datos clínicos para comprenderse mejor a sí mismo y ayudarlo a usted y a su familia a llevar una vida más saludable y feliz.

¡Tome el control de su salud a través de recomendaciones personalizadas basadas en IA diseñadas exclusivamente para usted!

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD:

La aplicación SleepFit 360 te proporciona el análisis de los datos recopilados a través del sensor SleepFit. La información presentada en la aplicación o el informe asociado no tiene como objetivo diagnosticar, tratar, curar o prevenir ninguna enfermedad. Toda la información presentada en la aplicación y los informes no pretende sustituir ni sustituir la información de los profesionales de la salud. Puede utilizarlo como punto de partida para cualquier conversación que tenga con su médico.


Validaciones clínicas*:


Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N. I., Siting, Z., Awasthi, A., ... y Lucchini, M. (2021). Un algoritmo automatizado basado en la frecuencia cardíaca para la clasificación de las etapas del sueño: validación mediante PSG convencional y un innovador dispositivo de ECG portátil. medRxiv.

Chen, YJ, Siting, Z., Kishan, K. y Patanaik, A. (2021). Estadificación instantánea del sueño basada en la frecuencia cardíaca utilizando modelos de aprendizaje profundo como una alternativa conveniente a la polisomnografía.

Siting, Z., Chen, YJ, Kishan, K. y Patanaik, A. (2021). Detección automatizada de apnea del sueño a partir de frecuencia cardíaca instantánea utilizando modelos de aprendizaje profundo.

Novedades

Performance enhancements and bug fixes.