Edge AI · Dispositivi medici

Analisi on-device. Senza cloud.

ECG, SpO2 e respiro analizzati sul microcontrollore del dispositivo. I dati del paziente non lasciano il dispositivo e l'allerta non aspetta la rete.

§01Applicazioni

Dall'ECG al sonno, sul chip.

01

Aritmie da ECG

Classificazione AAMI a 5 classi (N, S, V, F, Q) in tempo reale.

02

SpO2 e parametri vitali

Allerta sulle desaturazioni anche senza connessione.

03

Respiro e apnee

Frequenza e pattern respiratorio da IMU o fascia toracica.

Le prestazioni dipendono dal dataset: valutiamo la fattibilità insieme a te.

§02In numeri

Piccolo, rapido, offline.

<20KB
Dimensione tipica del modello
0,6ms
Inferenza per battito
100%
Funzionamento offline
§03Nel firmware

Un binario che puoi verificare.

01

Output deterministico

Stesso input, stesso output. Sempre.

02

Vincolato all'hardware

Il binario gira solo sui dispositivi che registri.

03

Versionato e tracciabile

Ogni build è unica e marcata, dai dati di training al firmware.

Luviner fornisce il modello compilato. Validazione e certificazione del dispositivo restano in capo al produttore.

§04Come funziona

Dai segnali fisiologici al firmware.

  1. Prepari il dataset

    ECG, SpO2 o IMU etichettati, in CSV. Dataset clinici o registrazioni tue.

  2. Addestri e verifichi

    AutoML prova i motori e riporta l'accuratezza su un test set separato.

  3. Vincoli all'hardware

    Registri gli UID dei tuoi dispositivi.

  4. Integri nel firmware

    Linki la libreria compilata nel tuo progetto.

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