Eclara یک ابزار مدرن جمع آوری داده های مراقبت های بهداشتی است که برای کمک به پزشکان و محققان در سازماندهی اطلاعات بیمار برای ارزیابی خطر مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی شده است. Eclara با یک رابط کاربری تمیز و شهودی، ورود داده های بیمار را ساده می کند و اطلاعات را به طور ایمن به ابر برای پردازش توسط مدل های پیشرفته یادگیری ماشینی منتقل می کند.
ویژگی های کلیدی ورود آسان داده های بیمار: به سرعت شناسه بیمار، سن، BMI، فشار خون و سابقه پزشکی (به عنوان مثال، دیابت، فشار خون بالا، پروتئینوری) را از طریق یک فرم هدایت شده وارد کنید.
اعتبارسنجی هوشمند: منطق داخلی دقت داده ها را قبل از پردازش تضمین می کند.
تجزیه و تحلیل ریسک هوش مصنوعی مبتنی بر ابر: دادههای بیمار به طور ایمن به ابر ارسال میشوند، جایی که مدلهای هوش مصنوعی ما آنها را برای ارزیابی ریسک تجزیه و تحلیل میکنند.
حریم خصوصی اول: همه دادههای بیمار بهطور ایمن از طریق زیرساخت Google Firebase ذخیره و نگهداری میشوند.
Design-Grade Design: برای استفاده پزشکان و محققان در محیط های بالینی و دانشگاهی ایجاد شده است.
چگونه کار می کند اطلاعات مورد نیاز بیمار را وارد کنید.
Eclara به طور ایمن این داده ها را به مدل های مبتنی بر ابر ارسال می کند.
توجه: امتیازهای ریسک در فضای ابری پردازش میشوند و در حال حاضر در رابط برنامه نمایش داده نمیشوند. این برنامه برای استفاده تشخیصی یا درمانی در نظر گرفته نشده است.
برای بررسی وضعیت پیشبینی خود، لطفاً با risetech.official@gmail.com تماس بگیرید و شناسه بیمار خود را ارائه دهید.
ما دوست داریم نظرات شما را برای این پروژه تحقیق و توسعه دریافت کنیم.
تاریخ بهروزرسانی
۳۰ تیر ۱۴۰۴
بهداشت و تناسب اندام
ایمنی داده
arrow_forward
ایمنی با درک اینکه توسعهدهندگان چگونه دادههای شما را جمعآوری و همرسانی میکنند شروع میشود. شیوههای حفظ امنیت و حریم خصوصی دادهها ممکن است براساس استفاده، منطقه، و سن شما متفاوت باشد. توسعهدهنده این اطلاعات را ارائه کرده است و ممکن است آن را درطول زمان بهروزرسانی کند.
این برنامه ممکن است این نوع دادهها را با طرفهای سوم همرسانی کند
اطلاعات شخصی و سلامتی و تناسب اندام
هیچ دادهای جمعآوری نمیشود
درباره نحوه اعلام جمعآوری دادهها توسط توسعهدهندگان بیشتر بدانید
دادهها رمزگذاری نمیشود
دیدن جزئیات
تازهها
What’s New - Users can now request the status of their prediction directly via email using their Patient ID. - We've added a check to notify users if the Patient ID already exists, preventing duplicate entries. - Minor improvements and performance enhancements to improve the overall experience.