1. Niederfrequente Snapshots
Periodische Dokumentation verpasst schnelle Veränderungen an der Bettseite.
1. Kontinuierliche hochauflösende Visualisierung
Schnelle Bettseitenveränderungen Atemzug für Atemzug sehen.
deep breath
deep breath
Wandeln Sie hochauflösende Gerätedaten in strukturierte Insights für Qualitätsmanagement, KI-Modell-Monitoring und klinische Innovation um.
02 | The data gap
EHRs sind essenziell für Dokumentation und Outcomes, aber sie wurden nicht gebaut, um den vollen Reichtum bettseitiger physiologischer Daten für moderne ITS-Forschung, Protokoll-Analytik und Advanced Monitoring zu erfassen.
03 | Built differently
Deep Breath erfasst Daten direkt von Quellgeräten, erhält Waveform-Treue, synchronisiert Signale kontinuierlich und macht Bettseitensignale zu strukturierten Insights für Forschung, Qualitätsmanagement und Advanced Analytics.
Periodische Dokumentation verpasst schnelle Veränderungen an der Bettseite.
Schnelle Bettseitenveränderungen Atemzug für Atemzug sehen.
Verstreut über Systeme, Formate und Abteilungen.
Beatmung, Monitore und physiologische Signale in einer Sicht vereinen.
Waveforms fehlen oft, sind downsampled oder werden gar nicht gespeichert.
Reiche physiologische Dynamik für Review und Forschung erhalten.
Menschliche Workflows bringen Verzögerung und Inkonsistenz.
Manuelle Eingaben reduzieren und Signale geräteübergreifend ausrichten.
Mit begrenzten Daten sind zuverlässige Modelle, Mustererkennung und Protokoll-Evaluation schwer.
Protokoll-Analytik, KI-Validierung und Dataset-Erstellung unterstützen.
04 | Direct device data collection
Deep Breath erfasst multimodale hochauflösende Daten direkt von Beatmungs- und Bettseitengeräten und macht daraus strukturierte, analysierbare Information für vielfältige Klinik-Anwendungsfälle.
Structured. Synchronised. Analysable.
05 | Trustworthy AI: monitoring drift and bias
Deep Breath unterstützt nicht nur die KI-Entwicklung, sondern auch das laufende Monitoring, das Vertrauen in realen klinischen Umgebungen erhält. Wenn Geräte, Workflows, Populationen und Protokolle sich ändern, können Modelle driften oder uneinheitlich reagieren.
Drift · Bias · Real-world trust
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