Camiseta inteligente hace un seguimiento a distancia de los signos vitales

La plataforma RPM utiliza el algoritmo neuromórfico de Jerarquía de Superficies de Tiempo basadas en eventos (HOTS), que analiza varios flujos de datos continuamente. También permite a los investigadores buscar datos fisiológicos del mundo real y ejecutar programas de eficacia terapéutica y ensayos clínicos más robustos y eficientes.

La camiseta KeeSense transmite datos a una aplicación de teléfono inteligente emparejada a través de Bluetooth, que luego envía los datos a un servidor seguro y certificado para que el equipo de atención médica del usuario los analice en vivo o con retraso. Los datos médicos multiparamétricos permiten a los investigadores y equipos de atención médica desarrollar ideas significativas sobre la salud a largo plazo de los pacientes, al tiempo que permiten respuestas rápidas a emergencias médicas. La camiseta está diseñada para un uso continuo cómodo y se combina discretamente y sin problemas con la vida diaria. También es totalmente reutilizable y lavable.

“Chronolife ahora está bien posicionado para colaborar con una amplia gama de servicios de telemedicina y proveedores de telesalud para innovar y ofrecer programas RPM continuos y completos”, dijo Laurent Vandebrouck, director ejecutivo de Chronolife. “Esto no solo mejorará los resultados para pacientes con afecciones que requieren un seguimiento constante, como disfunciones cardiovasculares y enfermedades respiratorias, sino que también reducirá los reingresos hospitalarios y ayudará a aliviar la escasez continua de recursos y de personal de atención médica”.

El uso de dispositivos RPM portátiles que permiten un seguimiento constante de las señales fisiológicas se ha vuelto esencial para el avance tanto del diagnóstico como del tratamiento de enfermedades. Los sistemas portátiles permiten a los médicos superar las limitaciones de la tecnología y proporcionar una respuesta a la necesidad de monitorizar a las personas durante semanas o meses. Los conjuntos de datos registrados obtenidos con estos sistemas se procesan para detectar eventos que predicen un posible empeoramiento de las situaciones clínicas del paciente, así como para evaluar el impacto de las intervenciones clínicas.

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