Neurobit Hub 소개
Hub는 수면 바이오마커를 캡처하는 기술 플랫폼입니다. 심박수, 호흡, 체온, 움직임과 같은 활력을 추적 및 분석하여 수면 중 초당 최대 천 번까지 측정하여 신체적, 정신적 웰빙에 대한 놀라운 통찰력을 이끌어냅니다. 우리는 수면을 포털로 사용하여 현재와 미래의 건강을 이해하고 이를 개선하기 위한 특정 조치를 제공합니다.
수집된 데이터는 수십 년에 걸친 연구를 통해 뒷받침되고 수조 개의 건강 데이터 포인트에 대해 훈련된 Neurobit의 독점 AI에 의해 처리되어 일반 인구와 "귀하"를 고유한 사람으로 이해할 수 있습니다. 우리는 자신을 더 잘 이해하고 귀하와 귀하의 가족이 더 건강하고 행복한 삶을 영위할 수 있도록 연구 및 임상 데이터를 기반으로 하는 새로운 통찰력과 측정치를 지속적으로 추가하기 위해 노력합니다.
허브 플랫폼은 다음과 같습니다.
- 임상적으로 검증됨*
- 장치 및 신호 불가지론
- AI 기반 실행 가능한 통찰력이 포함된 개인화된 보고서
- 수면, 호흡, 심장 건강에 대한 매우 상세한 수면 바이오마커 보고서. 새로운 측정값이 계속 추가됩니다.
- 원시 데이터에는 최면, 야간 심박수, 호흡 장애 등이 포함됩니다.
Hub 플랫폼은 HIPAA를 완전히 준수하며 다양한 사용 사례에 맞게 설계되었습니다.
- 소비자 건강
- 임상 시험
- 결과 기반 시스템
- 원격 의료
- 학술 연구
- 인구 건강
- 랩 테스트 플랫폼
- 원격 모니터링
부인 성명:
Hub APP은 Z3Pulse 장치 또는 타사 모니터를 통해 수집된 데이터의 분석을 제공합니다. APP 또는 관련 보고서에 제공된 정보는 질병을 진단, 치료, 치료 또는 예방하기 위한 것이 아닙니다. APP 및 보고서에 제공된 모든 정보는 의료 종사자의 정보를 대체하거나 대체하기 위한 것이 아닙니다. 의사와 할 수 있는 모든 대화의 출발점으로 사용할 수 있습니다.
임상 검증*:
Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N.I., Siting, Z., Awasti, A., ... & Lucchini, M. (2021). 수면 단계 분류를 위한 자동화된 심박수 기반 알고리즘: 기존 PSG 및 혁신적인 웨어러블 ECG 장치를 사용한 검증. medRxiv.
Chen, Y.J., Siting, Z., Kishan, K., & Patanaik, A. (2021). 수면다원검사의 편리한 대안으로 딥 러닝 모델을 사용하는 즉각적인 심박수 기반 수면 단계.
Siting, Z., Chen, Y.J., Kishan, K., & Patanaik, A. (2021). 딥 러닝 모델을 사용하여 순간 심박수에서 자동화된 수면 무호흡증 감지.
수집된 데이터는 수십 년에 걸친 연구를 통해 뒷받침되고 수조 개의 건강 데이터 포인트에 대해 훈련된 Neurobit의 독점 AI에 의해 처리되어 일반 인구와 "귀하"를 고유한 사람으로 이해할 수 있습니다. 우리는 자신을 더 잘 이해하고 귀하와 귀하의 가족이 더 건강하고 행복한 삶을 영위할 수 있도록 연구 및 임상 데이터를 기반으로 하는 새로운 통찰력과 측정치를 지속적으로 추가하기 위해 노력합니다.
허브 플랫폼은 다음과 같습니다.
- 임상적으로 검증됨*
- 장치 및 신호 불가지론
- AI 기반 실행 가능한 통찰력이 포함된 개인화된 보고서
- 수면, 호흡, 심장 건강에 대한 매우 상세한 수면 바이오마커 보고서. 새로운 측정값이 계속 추가됩니다.
- 원시 데이터에는 최면, 야간 심박수, 호흡 장애 등이 포함됩니다.
Hub 플랫폼은 HIPAA를 완전히 준수하며 다양한 사용 사례에 맞게 설계되었습니다.
- 소비자 건강
- 임상 시험
- 결과 기반 시스템
- 원격 의료
- 학술 연구
- 인구 건강
- 랩 테스트 플랫폼
- 원격 모니터링
부인 성명:
Hub APP은 Z3Pulse 장치 또는 타사 모니터를 통해 수집된 데이터의 분석을 제공합니다. APP 또는 관련 보고서에 제공된 정보는 질병을 진단, 치료, 치료 또는 예방하기 위한 것이 아닙니다. APP 및 보고서에 제공된 모든 정보는 의료 종사자의 정보를 대체하거나 대체하기 위한 것이 아닙니다. 의사와 할 수 있는 모든 대화의 출발점으로 사용할 수 있습니다.
임상 검증*:
Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N.I., Siting, Z., Awasti, A., ... & Lucchini, M. (2021). 수면 단계 분류를 위한 자동화된 심박수 기반 알고리즘: 기존 PSG 및 혁신적인 웨어러블 ECG 장치를 사용한 검증. medRxiv.
Chen, Y.J., Siting, Z., Kishan, K., & Patanaik, A. (2021). 수면다원검사의 편리한 대안으로 딥 러닝 모델을 사용하는 즉각적인 심박수 기반 수면 단계.
Siting, Z., Chen, Y.J., Kishan, K., & Patanaik, A. (2021). 딥 러닝 모델을 사용하여 순간 심박수에서 자동화된 수면 무호흡증 감지.
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