Biotricity Inc. ha annunciato l'espansione dello sviluppo della sua futura piattaforma Cardiac AI Cloud. La nuova piattaforma è incentrata sul monitoraggio predittivo per aiutare i medici e gli utenti a identificare i problemi prima che si verifichino, supportando interventi più tempestivi, riducendo le riammissioni e diminuendo i costi dell'assistenza sanitaria. Il portafoglio di prodotti di Biotricity è già uno dei portafogli di monitoraggio cardiaco remoto più completi a livello globale.

Questa espansione migliorerà ulteriormente i prodotti esistenti, offrendo ulteriori vantaggi come: Capacità predittive; risultati analitici più rapidi; scalabilità migliorata; efficienza operativa migliorata; supporto per altri modelli commerciali; analisi automatizzata a supporto dei medici. L'obiettivo di Biotricity è quello di sviluppare una delle piattaforme Cardiac AI Cloud più complete. Negli ultimi due anni, l'azienda ha analizzato e stabilito grandi serie di dati di battiti cardiaci per costruire modelli di AI cardiaca predittiva per migliorare le diagnosi e velocizzare gli interventi. I modelli risultanti aiuteranno a sviluppare analisi più accurate e a migliorare l'efficienza operativa, supportando meglio i medici e diagnosticando più pazienti con le stesse risorse.

L'AI e i modelli predittivi sono difficili da costruire a causa dei grandi set di dati necessari per supportare l'accuratezza. Biotricity si è concentrata per anni sullo sviluppo di grandi insiemi di dati. La decisione dell'azienda di costruire una piattaforma diagnostica a 3 canali rispetto a una piattaforma a 1 o 2 canali è stata un risultato diretto di questa attenzione.

L'accuratezza è difficile da raggiungere, poiché i problemi cardiaci sono notoriamente problematici da identificare a causa della loro natura intermittente, per cui è necessario disporre di dati continui a lungo termine per la diagnosi. La raccolta di dati a lungo termine richiede un ambiente ambulatoriale, con gli utenti che svolgono la loro vita. Il monitoraggio ambulatoriale è sinonimo di dati rumorosi a causa della mobilità, rendendo difficile la diagnosi, per non parlare della previsione.

La scalabilità e l'accessibilità in un mercato in cui c'è carenza di operatori sanitari richiede tecnologie intelligenti che aiutino gli operatori sanitari a servire un maggior numero di pazienti, migliorando la qualità dell'assistenza.