Biotricity Inc. a annoncé l'expansion du développement de sa future plateforme Cardiac AI Cloud. La nouvelle plateforme est axée sur la surveillance prédictive afin d'aider les médecins et les utilisateurs à identifier les problèmes avant qu'ils ne surviennent, favorisant ainsi des interventions plus précoces, réduisant les réadmissions et diminuant les coûts des soins de santé. Le portefeuille de produits de Biotricity est déjà l'un des plus complets au monde en matière de surveillance cardiaque à distance.

Cette expansion permettra d'améliorer encore ses produits existants tout en offrant des avantages supplémentaires tels que : Capacités prédictives ; résultats analytiques plus rapides ; évolutivité accrue ; efficacité opérationnelle améliorée ; prise en charge d'autres modèles commerciaux ; analyse automatisée pour aider les médecins. L'objectif de Biotricity est de développer l'une des plateformes Cloud d'IA cardiaque les plus complètes. Depuis quelques années, l'entreprise analyse et établit de vastes ensembles de données de battements cardiaques afin de construire des modèles prédictifs d'IA cardiaque permettant d'améliorer les diagnostics et d'accélérer les interventions. Les modèles résultants permettront de développer des analyses plus précises et d'améliorer l'efficacité opérationnelle, en aidant mieux les médecins et en diagnostiquant plus de patients avec les mêmes ressources.

L'IA et les modèles prédictifs sont difficiles à construire en raison des vastes ensembles de données nécessaires pour assurer la précision. Biotricity se concentre depuis des années sur le développement de grands ensembles de données. La décision de l'entreprise de construire une plateforme de diagnostic à trois canaux plutôt qu'une plateforme à un ou deux canaux est le résultat direct de cette orientation.

La précision est difficile à atteindre car les problèmes cardiaques sont notoirement difficiles à identifier en raison de leur nature intermittente, ce qui nécessite des données continues à long terme pour le diagnostic. La collecte de données à long terme nécessite un environnement ambulatoire où les utilisateurs vaquent à leurs occupations. La surveillance ambulatoire est synonyme de données bruitées en raison de la mobilité, ce qui rend le diagnostic difficile, sans parler de la prédiction.

L'évolutivité et l'accessibilité dans un marché où il y a une pénurie de professionnels de la santé nécessitent des technologies intelligentes pour aider les professionnels de la santé à servir plus de patients tout en améliorant la qualité des soins.