Z3Pulse

Z3Pulse 是一个捕获睡眠生物标志物的技术平台。我们在您睡觉时每秒跟踪和分析您的生命体征，例如心跳、呼吸、温度和运动多达一千次，以提取有关您的身心健康的令人难以置信的见解。我们将睡眠用作了解您现在和未来健康状况的门户，并提供具体行动来改善它。

收集的数据由 Neurobit 的专有 AI 处理，该 AI 得到了数十年研究的支持，并经过数万亿健康数据点的训练，使其能够了解您作为普通人群以及“您”作为一个独特的人。我们努力在研究和临床数据的支持下不断添加新的见解和衡量标准，以更好地了解您自己，并帮助您和您的家人过上更健康、更幸福的生活。

Z3Pulse 平台是：

- 临床验证*

- 设备和信号不可知

- 具有人工智能驱动的可操作见解的个性化报告

- 涵盖睡眠、呼吸和心脏健康的高度详细的睡眠生物标志物报告。将不断添加新的测量值。

- 原始数据包括催眠图、夜间心率、呼吸阻塞。

Z3Pulse 平台完全符合 HIPAA 标准，旨在适应许多不同的用例：

- 消费者健康

- 临床试验

- 基于结果的系统

- 远程医疗

- 学术研究

- 人口健康

- 实验室测试平台

- 远程监控

免责声明：

Z3Pulse APP 为您提供对通过 Z3Pulse 设备或第三方监视器收集的数据的分析。 APP 或相关报告中提供的信息并非旨在诊断、治疗、治愈或预防任何疾病。 APP 和报告中提供的所有信息均不能替代或替代来自医疗保健从业人员的信息。您可以将其作为与医生进行任何对话的起点。

临床验证*：

Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N. I., Siting, Z., Awasthi, A., ... & Lucchini, M. (2021)。基于心率的自动睡眠阶段分类算法：使用传统 PSG 和创新的可穿戴 ECG 设备进行验证。 medRxiv。

Chen, Y. J.、Siting, Z.、Kishan, K. 和 Patanaik, A. (2021)。基于瞬时心率的睡眠分期使用深度学习模型作为多导睡眠图的便捷替代方案。

Siting, Z.、Chen, Y. J.、Kishan, K. 和 Patanaik, A. (2021)。使用深度学习模型从瞬时心率自动检测睡眠呼吸暂停。