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Vox

Sprachbasierte Erkennung einer kardialen Dekompensation bei der Herzinsuffizienz
hero-img-3d-telefonMuster, Linie, Welle
IN der klinischen Validierung MIT
VISION

Reduzieren Sie Krankenhausaufenthalte bei der Herzinsuffizienz um 50%

Briefmarke
BESSER ALS DER STANDARD

21-tägige Früherkennung einer kardialen Dekompensation bei der Herzinsuffizienz

Während einer Dekompensation können Lungenödeme und Ödeme der Stimmlippen nachweisbare Veränderungen in der Stimme eines Patienten hervorrufen. Die KI von Noah Labs verwendet Deep-Learning-Modelle, die auf firmeneigenen Datensätzen von Audioaufzeichnungen trainiert wurden, um eine drohende Dekompensation zu erkennen und ermöglicht damit Ärzten, frühzeitig einzugreifen, wodurch letztendlich Krankenhausaufenthalte vermieden werden.

So funktioniert ES

Dem Herzen zuhören

Erkennen Sie die Dekompensation einer Herzinsuffizienz anhand der Stimme eines Patienten bevor ein
Krankenhausaufenthalt erfolgen muss
Patient zeichnet
eine Stimmprobe über
unsere Mobilanwendung auf
Unser System erkennt frühe Anzeichen einer kardialen Dekompensation
Zuständige Ärzte  erhalten bei Warnmeldungen eine Benachrichtigung
VISION

Länger und gesünder leben – trotz Herzinsuffizienz.

Längeres, gesünderes Leben

Früherkennung ermöglicht ein rechtzeitiges Eingreifen, damit die Patienten gesünder und länger leben.

Reduzierte Krankenhausaufenthalte

Durch frühzeitige medizinische Intervention kann eine Verschlechterung der Herzinsuffizienz verhindert werden und Notfallbesuche und Krankenhausaufenthalte vermieden werden.

Sinkende Kosten

Die Verhinderung vermeidbarer Krankenhausaufenthalte senkt die Kosten für Leistungserbringer und Kostenträger.

Klinische ROADMAP

Unsere Roadmap auf dem Weg zur klinischen Validierung

Wir arbeiten mit führenden Institutionen und Klinikern aus der ganzen Welt zusammen
VAMP-HF
Prof. Dr. Gerhard Hindricks
Abgeschlossen

VAMP-HF bestätigt die Leistungsfähigkeit unseres sprachbasierten Algorithmus, bei Patienten mit akuter dekompensierter Herzinsuffizienz sicher zwischen Aufnahme- und Entlassungszuständen zu unterscheiden.

Studie läuft. Wird bald veröffentlicht.
PRE-DETECT-HF
Prof. Dr. Hans Peter Brunner-La Rocca
Fortlaufend

Die von Noah Labs geleitete prospektive Studie zielt darauf ab, unseren sprachbasierten Algorithmus für die MDR-Zulassung in Zusammenarbeit mit führenden Universitätskliniken in ganz Europa klinisch zu validieren und wird durch EU-Mittel unterstützt.

Studie läuft. Wird bald veröffentlicht.
TIM-HF III
Prof. Dr. Friedrich Köhler
Fortlaufend

Diese Studie wertet 18 Monate lang wöchentliche Sprachaufzeichnungen von Patienten mit chronischer Herzinsuffizienz aus, die nach ihrem Krankenhausaufenthalt zu Hause überwacht wurden, um die Leistung unseres Algorithmus bei der Früherkennung einer Dekompensation zu validieren.

Studie läuft. Wird bald veröffentlicht.
VAMP-HF
Prof. Dr. Gerhard Hindricks
Fortlaufend

VAMP-HF bestätigt die Fähigkeit unseres sprachbasierten Algorithmus, bei Patienten mit akuter dekompensierter Herzinsuffizienz zwischen Aufnahme- und Entlassungszuständen zu unterscheiden

Studie läuft. Wird bald veröffentlicht.
Wissenschaftliche Berater

Weltweit anerkannte Pioniere in der Sprach- und Stimmwissenschaft.

Dr. Daryush Mehta

Experte für Signalverarbeitung und Akustik, der die klinische Stimmforschung an MGH und Harvard vorantreibt.

Dr. Nick Cummins

Dozent am King's College London, spezialisiert auf KI-gestützte Sprachanalyse für Gesundheit und affektive Signalverarbeitung.

Dr. Filipe Barata

Postdoc an der ETH Zürich, das mobile Technologien für die Überwachung chronischer Krankheiten erforscht, mit Schwerpunkt auf KI und digitalen Gesundheitstools.

Dr. Kamil Szyc

Dr. Kamil Szyc ist Assistenzprofessor an der Technischen Universität Wroclaw mit den Schwerpunkten rechnergestützte Signalverarbeitung und maschinelles Lernen.

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