Neurobit Hub APP
Les données collectées sont traitées par l'IA exclusive de Neurobit, qui s'appuie sur des décennies de recherche et est formée sur des milliards de points de données de santé, ce qui lui permet de vous comprendre à la fois en référence à la population générale et à "vous" en tant que personne unique. Nous nous efforçons d'ajouter en permanence de nouvelles informations et mesures étayées par des recherches et des données cliniques pour mieux vous comprendre et vous aider, vous et votre famille, à mener une vie plus saine et plus heureuse.
La plateforme Hub c'est :
- Validé cliniquement*
- Indépendant de l'appareil et du signal
- Rapport personnalisé avec des informations exploitables basées sur l'IA
- Rapport très détaillé sur les biomarqueurs du sommeil couvrant le sommeil, la respiration et la santé cardiaque. De nouvelles mesures seront ajoutées en continu.
- Les données brutes incluent les hypnogrammes, la fréquence cardiaque pendant la nuit, les obstructions respiratoires.
La plate-forme Hub est entièrement conforme à la loi HIPAA et est conçue pour s'adapter à de nombreux cas d'utilisation différents :
- Santé des consommateurs
- Essais cliniques
- Systèmes basés sur les résultats
- Télésanté
- Recherche académique
- Santé des populations
- Plate-forme de test en laboratoire
- Surveillance à distance
CLAUSE DE NON-RESPONSABILITÉ:
L'application Hub vous fournit l'analyse des données collectées via l'appareil Z3Pulse ou un moniteur tiers. Les informations présentées dans l'APP ou le rapport associé ne sont pas destinées à diagnostiquer, traiter, guérir ou prévenir une maladie. Toutes les informations présentées dans l'APP et les rapports ne sont pas destinés à remplacer ou à remplacer les informations fournies par les professionnels de la santé. Vous pouvez l'utiliser comme point de départ pour toute conversation que vous pourriez avoir avec votre médecin.
Validations Cliniques* :
Pini, N., Ong, J.L., Yilmaz, G., Chee, N.I., Siting, Z., Awasthi, A., ... & Lucchini, M. (2021). Un algorithme automatisé basé sur la fréquence cardiaque pour la classification des phases de sommeil : validation à l'aide d'un PSG conventionnel et d'un appareil ECG portable innovant. medRxiv.
Chen, Y. J., Siting, Z., Kishan, K. et Patanaik, A. (2021). Mise en scène instantanée du sommeil basée sur la fréquence cardiaque à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur comme alternative pratique à la polysomnographie.
Siting, Z., Chen, Y.J., Kishan, K. et Patanaik, A. (2021). Détection automatisée de l'apnée du sommeil à partir de la fréquence cardiaque instantanée à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur.