Neurobit Hub電腦版

Hub 是一個捕獲睡眠生物標誌物的技術平台。我們在您睡覺時每秒跟踪和分析您的生命體徵，例如心跳、呼吸、溫度和運動多達一千次，以提取有關您的身心健康的令人難以置信的見解。我們將睡眠用作了解您現在和未來健康狀況的門戶，並提供具體行動來改善它。

收集的數據由 Neurobit 的專有 AI 處理，該 AI 得到了數十年研究的支持，並接受了數万億健康數據點的訓練，使其能夠了解您作為普通人群以及“您”作為一個獨特的人。我們努力在研究和臨床數據的支持下不斷添加新的見解和衡量標準，以更好地了解您自己，並幫助您和您的家人過上更健康、更幸福的生活。

Hub平台是：

- 臨床驗證*
- 設備和信號不可知
- 具有人工智能驅動的可操作見解的個性化報告
- 涵蓋睡眠、呼吸和心臟健康的高度詳細的睡眠生物標誌物報告。將不斷添加新的測量值。
- 原始數據包括催眠圖、夜間心率、呼吸阻塞。

Hub 平台完全符合 HIPAA 標準，旨在適應許多不同的用例：

- 消費者健康
- 臨床試驗
- 基於結果的系統
- 遠程醫療
- 學術研究
- 人口健康
- 實驗室測試平台
- 遠程監控

免責聲明：
Hub APP 為您提供對通過 Z3Pulse 設備或第三方監視器收集的數據的分析。 APP 或相關報告中提供的信息並非旨在診斷、治療、治愈或預防任何疾病。 APP 和報告中提供的所有信息均不能替代或替代來自醫療保健從業人員的信息。您可以將其作為與醫生進行任何對話的起點。

臨床驗證*：

Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N. I., Siting, Z., Awasthi, A., ... & Lucchini, M. (2021)。基於心率的自動睡眠階段分類算法：使用傳統 PSG 和創新的可穿戴 ECG 設備進行驗證。 medRxiv。

Chen, Y. J.、Siting, Z.、Kishan, K. 和 Patanaik, A. (2021)。基於瞬時心率的睡眠分期使用深度學習模型作為多導睡眠圖的便捷替代方案。

Siting, Z.、Chen, Y. J.、Kishan, K. 和 Patanaik, A. (2021)。使用深度學習模型從瞬時心率自動檢測睡眠呼吸暫停。