Neurobit Hub

Neurobit Technologies

Apie šią programą

Hub yra technologijų platforma, skirta užfiksuoti miego biologinius žymenis. Mes stebime ir analizuojame jūsų gyvybines funkcijas, tokias kaip širdies plakimas, kvėpavimas, temperatūra ir judesiai, iki tūkstančio kartų kas sekundę, kai miegate, kad gautume neįtikėtinų įžvalgų apie jūsų fizinę ir psichinę savijautą. Mes naudojame miegą kaip portalą, kad suprastume jūsų esamą ir būsimą sveikatą ir pateiktume konkrečius veiksmus jai pagerinti.

Surinktus duomenis apdoroja patentuotas „Neurobit“ dirbtinis intelektas, paremtas dešimtmečius trukusiais tyrimais ir apmokytas trilijonais sveikatos duomenų taškų, leidžiančių suprasti jus tiek bendrosios populiacijos atžvilgiu, tiek „tu“ kaip unikalų asmenį. Stengiamės nuolat pridėti naujų įžvalgų ir matavimų, paremtų tyrimais ir klinikiniais duomenimis, kad geriau suprastume save ir padėtume jums bei jūsų šeimai gyventi sveikesnį ir laimingesnį gyvenimą.

Hub platforma yra:

- Kliniškai patvirtintas*
- Įrenginio ir signalo agnostikas
- Suasmeninta ataskaita su dirbtiniu intelektu pagrįstomis įžvalgomis
- Labai išsami miego biomarkerio ataskaita, apimanti miegą, kvėpavimą ir širdies sveikatą. Nauji išmatavimai bus nuolat pridedami.
- Neapdoroti duomenys apima hipnogramas, nakties širdies ritmą, kvėpavimo sutrikimus.

„Hub“ platforma yra visiškai suderinama su HIPAA ir yra sukurta taip, kad atitiktų daugybę skirtingų naudojimo atvejų:

- Vartotojų sveikata
- Klinikiniai tyrimai
- Rezultatais pagrįstos sistemos
- Telesveikata
- Akademiniai tyrimai
- Gyventojų sveikata
- Laboratorinių bandymų platforma
- Nuotolinis stebėjimas

ATSISAKYMAS:
„Hub APP“ leidžia analizuoti duomenis, surinktus naudojant Z3Pulse įrenginį arba trečiosios šalies monitorių. APP ar susijusioje ataskaitoje pateikta informacija nėra skirta diagnozuoti, gydyti, išgydyti ar užkirsti kelią kokiai nors ligai. Visa informacija, pateikta APP ir ataskaitose, nėra skirta sveikatos priežiūros specialistų pateiktos informacijos pakaitalui ar alternatyvai. Galite naudoti jį kaip bet kokio pokalbio su gydytoju atspirties tašką.

Klinikiniai patvirtinimai*:

Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N. I., Siting, Z., Awasthi, A., ... & Lucchini, M. (2021). Automatizuotas širdies ritmu pagrįstas algoritmas miego stadijų klasifikavimui: patvirtinimas naudojant įprastą PSG ir naujovišką nešiojamą EKG įrenginį. medRxiv.

Chen, Y. J., Siting, Z., Kishan, K. ir Patanaik, A. (2021). Momentinis širdies susitraukimų dažnis pagrįstas miego nustatymas naudojant giluminio mokymosi modelius kaip patogią polisomnografijos alternatyvą.

Siting, Z., Chen, Y. J., Kishan, K. ir Patanaik, A. (2021). Automatizuotas miego apnėjos aptikimas pagal momentinį širdies ritmą naudojant giluminio mokymosi modelius.

Kas naujo

* Home screen minor UI Update
* Enhanced user experience