Predictmedix AI Inc. hat bedeutende technologische Fortschritte bei seiner Safe Entry Station (SES) Technologie bekannt gegeben, die das Engagement des Unternehmens für bahnbrechende Fortschritte in diesem Bereich untermauern. Diese Durchbrüche bilden die Grundlage für mit Spannung erwartete kommerzielle Abschlüsse und festigen die Position von Predictmedix AI als führendes Unternehmen der Branche. Zu den erweiterten Fähigkeiten von SES gehören: Erkennung von Gefühlszuständen: SES kann jetzt den emotionalen Zustand von Personen erkennen und damit eine neue Dimension in die Gesundheitsbewertung einführen, indem es Glück, Neutralität, Überraschung, Freude, Angst und Frustration genau identifiziert.

PRQ-Bewertung: Der PRQ ist jetzt nahtlos in den Scanvorgang integriert und bietet eine umfassende Gesundheitsbewertung, die über die bisher bekannten Parameter hinausgeht. Der Puls-Respirations-Quotient (PRQ) spiegelt Eigenschaften des komplexen Zusammenspiels zwischen Herz- und Atemaktivitäten wider. Der Puls-Atmungs-Quotient misst, inwieweit dieses Zusammenspiel normal funktioniert.

Ein niedriger oder hoher Wert würde darauf hinweisen, dass die Herzfrequenz und/oder die Atemfrequenz unverhältnismäßig hoch sind, was darauf hindeuten kann, dass sowohl das Herz als auch die Lunge ineffizient arbeiten. Stress-Überwachung: Ein Code zur Stressüberwachung wurde erfolgreich eingesetzt, der es SES ermöglicht, bei Personen, die gescannt werden, Stress oder einen stressfreien Zustand zu erkennen, was wertvolle Einblicke in das psychische Wohlbefinden bietet. Genauigkeit bei der Gesichtsverifizierung: Die Technologie zur Gesichtsverifizierung, die an mehr als 500 Probanden getestet wurde, erreicht eine beeindruckende Genauigkeit von über 99% und gewährleistet eine robuste und zuverlässige Identitätsverifizierung.

Veröffentlichung einer von Experten begutachteten Publikation über Gesichts-PPG-Signale zur Blutdruckschätzung. Auf dem Weg zu einer personalisierten Gesundheitsversorgung stellt Predictmedix AI einen neuartigen Ansatz für maschinelles Lernen vor, der Photo-Plethysmographie (PPG)-Signale für eine präzise Blutdruckschätzung nutzt. In Anbetracht der weltweiten Verbreitung von Bluthochdruck nutzt das Unternehmen tragbare Geräte, um PPG-Signale aus dem Gesicht zu erhalten, die wertvolle physiologische Informationen über die kardiovaskuläre Aktivität liefern.

Durch fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich Deep-Learning-Architekturen und Methoden zur Merkmalsextraktion, zielt Predictmedix AI darauf ab, ein robustes Modell für die Blutdruckschätzung unter Verwendung der Gesichtsbildanalyse zu entwickeln. Die Methodik umfasst die Vorverarbeitung von PPG-Signalen, die Extraktion relevanter Merkmale und den Einsatz hochentwickelter maschineller Lernmodelle für die Regressionsanalyse. Umfassende Experimente mit verschiedenen Datensätzen gewährleisten die Wirksamkeit dieses Ansatzes für verschiedene demographische Gruppen und Bedingungen.

Die Ergebnisse zeigen eine vielversprechende Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Schätzung von Blutdruckwerten, was auf das Potenzial für eine praktische Umsetzung im Gesundheitswesen hindeutet. Die vorgeschlagene Technik eröffnet einen vielversprechenden Weg für eine nicht-invasive und zugängliche Blutdrucküberwachung, die einen wichtigen Beitrag zur personalisierten Gesundheitsversorgung und zu Systemen zur kontinuierlichen Gesundheitsüberwachung leistet.