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    Keesense Smart Textile Predictive Solution Reference Design HOTS

    HOTS

    Un algorithme prédictif conçu pour la fusion des données et leur analyse

    Pourquoi la fusion et l’analyse des données issues des wearables jouent un rôle essentiel

    Selon une étude publiée dans la revue Medical Engineering & Physics, les capteurs de wearables sont sur le point de se généraliser, pour devenir omniprésents dans un grand nombre d’applications de santé, depuis la télésurveillance des patients, jusqu’à la détection de chutes ou encore la prise en charge ambulatoire. Toutefois, les données collectées par les capteurs de wearables sont si nombreuses et variées, que pour obtenir des résultats précis et pertinents, tout l’enjeu consiste à les traiter de manière adéquate. C’est là qu’interviennent les méthodes de fusion des données : grâce à l’interprétation d’informations multidimensionnelles complexes, celles-ci permettent d’aboutir à la génération d’alertes pertinentes, d’améliorer la précision des résultats, et donc d’exploiter pleinement ces données à des fins de surveillance médicale.

     
     
    A woman doing sport and her health data being monitored

    La technologie HOTS de Chronolife pour une analyse approfondie de vos données

    Chronolife a développé un algorithme neuromorphique breveté, baptisé HOTS. Il s’agit d’un algorithme prédictif de machine learning, qui analyse en continu des flux de données multiparamétriques complexes sur des appareils de faible puissance comme les smartphones ou les tablettes. HOTS peut être intégré dans un grand nombre d’appareils mobiles et de plateformes à des fins d’analyse locale pour la génération d’alertes pertinentes (HOTS détecte les écarts par rapport aux modèles prédéfinis). 

    Intégrez l’algorithme HOTS au sein de vos dispositifs et détectez des événements cliniques pertinents

    La technologie HOTS de Chronolife est un algorithme prédictif embarqué, que vous pouvez facilement intégrer dans n’importe quels appareils, objets intelligents ou plateforme d’IoT collectant des données :

    • Objets connectés grand public, tels que les montres connectées, et autres wearables.
    • Véhicules connectés pour une conduite plus sûre
    • Wearables de suivi vétérinaire
    • Suivi de la charge d’entraînement, des performances et de la rééducation des athlètes
    • Systèmes domotiques pour une sécurité accrue
    • Appareils d’imagerie 
    • Programmes de recherche nécessitant de l’analyse de données sur bande passante étroite

    Voici quelques cas d’utilisation spécifiques :

    • Pour évaluer l’état de santé général des utilisateurs, HOTS peut être intégré à une multitude de dispositifs de collecte de données. Cela permet de synthétiser et d’analyser les données provenant de ces divers capteurs physiologiques, et d’avoir une vision globale de l’état de santé de la personne.
    • Quant aux professionnels de santé exerçant dans les hôpitaux ou dispensant des soins médicaux spécialisés, ils peuvent exploiter HOTS pour rechercher des anomalies, des facteurs déclenchants et des signes avant-coureurs, en fonction des écarts à la norme propres à une pathologie donnée. Avec notre offre de bout en bout, nous collaborons avec vous pour personnaliser et entraîner l’algorithme prédictif, afin qu’il réponde à vos cas d’usage médicaux et à vos besoins en matière de données – et ce, quelles que soient les technologies médicales que vous utilisez.

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