Biotricity Inc. ha anunciado la ampliación del desarrollo de su futura plataforma Cardiac AI Cloud. La nueva plataforma se centra en la monitorización predictiva para ayudar a médicos y usuarios a identificar problemas antes de que se produzcan, apoyando intervenciones más tempranas, reduciendo los reingresos y disminuyendo los costes sanitarios. La cartera de productos de Biotricity es ya una de las más completas del mundo en monitorización cardiaca remota.

Esta ampliación mejorará aún más sus productos actuales al tiempo que proporcionará ventajas adicionales como: Capacidades predictivas; Resultados analíticos más rápidos; Escalabilidad mejorada; Eficiencia operativa mejorada; Soporte para otros modelos comerciales; Análisis automatizados para apoyar a los médicos. El objetivo de Biotricity es desarrollar una de las plataformas en la nube de IA cardiaca más completas. La empresa lleva un par de años analizando y estableciendo grandes conjuntos de datos de latidos cardíacos para construir modelos predictivos de IA cardíaca con el fin de mejorar los diagnósticos y agilizar las intervenciones. Los modelos resultantes ayudarán a desarrollar análisis más precisos y a mejorar la eficacia operativa, apoyando mejor a los médicos y diagnosticando a más pacientes con los mismos recursos.

La IA y los modelos predictivos son difíciles de construir debido a los grandes conjuntos de datos necesarios para respaldar la precisión. Biotricity lleva años centrándose en el desarrollo de grandes conjuntos de datos. La decisión de la empresa de construir una plataforma de diagnóstico de 3 canales en lugar de una de 1 o 2 canales fue un resultado directo de este enfoque.

La precisión es difícil de lograr, ya que los problemas cardíacos son notoriamente problemáticos de identificar debido a su naturaleza intermitente, por lo que se necesitan datos continuos a largo plazo para el diagnóstico. La recopilación de datos a largo plazo requiere un entorno ambulatorio con usuarios haciendo su vida. La monitorización ambulatoria es sinónimo de datos ruidosos debido a la movilidad, lo que dificulta el diagnóstico, por no hablar de la predicción.

La escalabilidad y la accesibilidad en un mercado en el que hay escasez de profesionales sanitarios requieren tecnologías inteligentes que ayuden a los profesionales sanitarios a atender a más pacientes al tiempo que mejoran la calidad de la atención.