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    Smart Textile x Garmin
    Une offre combinée pour le suivi de la santé et du bien-être des individus
    Keesense
    Service de télésurveillance des patients
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    Service de télésuivi pour la prévention et la réduction du risque
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    Solution prédictive
    Prédiction des décompensations cardiaques
    Gamme Keehealth
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    Wearable connecté personnalisable
    HOTS
    Algorithme prédictif
    HOTS

    Un algorithme pour détecter des événements cliniques imprévus

    Chronolife a développé l’algorithme neuromorphique, baptisé HOTS (Hierarchy Of event-based Time-Surfaces). Il s’agit d’un algorithme prédictif de machine learning, qui analyse en continu des flux de données complexes sur des appareils de faible puissance tel qu’un smartphone, et peut détecter des écarts par rapport à un pattern.

    HOTS peut extraire et analyser des données sur de multiples appareils et d’objets connectés pour différents cas d’usage, depuis la santé jusqu’à la maison connectée, en passant par le domaine vétérinaire. Il devient dès lors possible de détecter les événements indésirables avant qu’ils ne se produisent, afin de préserver la santé de l’utilisateur et son bien-être, parfois dans des situations d’urgence vitale. Par exemple, intégré à nos solutions de suivi à distance des patients, HOTS a pour objectif de prédire les décompensations cardiaques et de générer des alertes aux professionnels de santé, afin qu’ils interviennent de manière précoce.

    HOTS : un algorithme scientifiquement éprouvé

    Un premier test dédié à des applications médicales nous a permis de démontrer l’efficacité de HOTS pour la détection de la fibrillation auriculaire grâce à l’exploitation de données d’électrocardiogrammes publiques. 

     

    Un second test a ensuite été réalisé en s’appuyant sur une base de données d’un hôpital français provenant de plus de 60 patients, qui a une nouvelle fois démontré la capacité de HOTS à détecter des événements anormaux – en l’occurrence, l’apnée du sommeil.

     

    L’algorithme prédictif HOTS continuera de s’améliorer à mesure que nous l’entraînerons, notamment sur les données collectées lors de l’étude clinique sur l’insuffisance cardiaque, qui a pour objectif d’être menée auprès de plus de 552 patients.

    Maladies cardiovasculaires
    Signal Sensibilité (%) Spécificité (%) Base de données
    Fibrillation atriale ECG 100% 94% Physionet
    Extrasystoles ECG 95% 96% Physionet
    Maladies respiratoires
    Apnée du sommeil SpO2 Respiration abdominale 96% 96% Physionet
    Apnée du sommeil ECG Respiration abdominale 92% 92% Private

    Pourquoi déployer l’algorithme prédictif de Chronolife

    Un algorithme de haute performance embarqué sur tous types de supports

    L’essor fulgurant de l’IoT et de l’IoMT a révolutionné tous les secteurs, ainsi que notre vie quotidienne. Les dispositifs connectés entraînent à leur tour un volume exponentiel de données, qui peuvent fournir des informations essentielles et permettre la prévision et la détection d’événements indésirables avant qu’ils ne se produisent. 

    L’algorithme prédictif HOTS est capable d’analyser en continu des flux de données multiparamétriques sur de petites unités de calcul, tels que les smartphones ou les tablettes, ce qui le rend compatible avec tous types de supports. Résultat : HOTS peut être intégré à un grand nombre d’appareils mobiles et de plateformes à des fins d’analyse locale, pour la génération d’alertes personnalisées.

    Une offre polyvalente

    Notre équipe d’experts est là pour vous accompagner à chaque étape de votre parcours, depuis la phase de test jusqu’à la maintenance, en passant par la mise en œuvre et la personnalisation de la configuration. L’entraînement et l’amélioration de l’algorithme prédictif ne sont pas en reste : nous collaborons également avec vos équipes, afin que l’algorithme réponde à vos cas d’usage et à vos besoins en matière de données.

    Pour en savoir plus sur nos solutions

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