1. Instantanés basse fréquence
La documentation périodique rate les changements rapides au lit du patient.
1. Visualisation continue haute résolution
Voir les changements rapides souffle après souffle.
deep breath
deep breath
Transformez les données haute résolution des dispositifs médicaux en insights structurés pour la qualité, le suivi des modèles d’IA et l’innovation clinique.
02 | The data gap
Les DPI sont essentiels pour la documentation et les outcomes, mais ils n’ont pas été conçus pour capturer toute la richesse des données physiologiques au lit nécessaires à la recherche ICU moderne, l’analytique de protocoles et le monitoring avancé.
03 | Built differently
Deep Breath collecte les données à la source, préserve la fidélité des courbes, synchronise les signaux en continu et transforme les signaux au lit en insights structurés pour la recherche, la qualité et l’analytique avancée.
La documentation périodique rate les changements rapides au lit du patient.
Voir les changements rapides souffle après souffle.
Dispersées entre systèmes, formats et services.
Réunir ventilateurs, moniteurs et signaux physiologiques dans une seule vue.
Les courbes sont souvent absentes, sous-échantillonnées ou non stockées.
Préserver la richesse des dynamiques physiologiques pour revue et recherche.
Le workflow humain introduit délai et inconsistance.
Réduire la saisie manuelle et aligner les signaux entre dispositifs.
Difficile de construire des modèles fiables, détecter des patterns ou évaluer des protocoles avec des données limitées.
Soutenir l’analytique de protocoles, la validation d’IA et la création de datasets.
04 | Direct device data collection
Deep Breath collecte des données multimodales haute résolution directement depuis les ventilateurs et moniteurs, puis les transforme en information structurée et analysable pour de multiples cas d’usage hospitaliers.
Structured. Synchronised. Analysable.
05 | Trustworthy AI: monitoring drift and bias
Deep Breath soutient non seulement le développement d’IA, mais aussi le monitoring continu nécessaire pour maintenir la confiance en environnement clinique réel. Quand dispositifs, workflows, populations et protocoles changent, les modèles peuvent dériver ou se comporter inégalement.
Drift · Bias · Real-world trust
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