Z3Pulse

Z3Pulse نیند کے بائیو مارکر کو پکڑنے کے لیے ایک ٹیکنالوجی پلیٹ فارم ہے۔ جب آپ سوتے ہیں تو ہم آپ کی جسمانی اور ذہنی تندرستی کے بارے میں ناقابل یقین بصیرت حاصل کرنے کے لیے آپ کے دل کی دھڑکن، سانس، درجہ حرارت، اور حرکات کو ہر سیکنڈ میں ہزار بار ٹریک اور تجزیہ کرتے ہیں۔ ہم آپ کی موجودہ اور مستقبل کی صحت کو سمجھنے اور اسے بہتر بنانے کے لیے مخصوص اقدامات فراہم کرنے کے لیے نیند کو ایک پورٹل کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔

جمع کردہ ڈیٹا پر Neurobit کی ملکیتی AI کے ذریعے کارروائی کی جاتی ہے جسے کئی دہائیوں کی تحقیق کی حمایت حاصل ہے اور اسے کھربوں ہیلتھ ڈیٹا پوائنٹس پر تربیت دی جاتی ہے جس کی مدد سے یہ آپ کو عام آبادی کے ساتھ ساتھ "آپ" دونوں کو ایک منفرد شخص کے طور پر سمجھ سکتا ہے۔ ہم خود کو بہتر طور پر سمجھنے اور آپ اور آپ کے اہل خانہ کو ایک صحت مند اور خوشگوار زندگی گزارنے میں مدد کرنے کے لیے تحقیق اور طبی ڈیٹا کی مدد سے مسلسل نئی بصیرتیں اور پیمائشیں شامل کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔

Z3Pulse پلیٹ فارم ہے:

- طبی اعتبار سے تصدیق شدہ*

- ڈیوائس اور سگنل اگنوسٹک

- AI سے چلنے والی قابل عمل بصیرت کے ساتھ ذاتی نوعیت کی رپورٹ

- نیند، سانس، اور دل کی صحت پر پھیلی ہوئی انتہائی تفصیلی نیند بائیو مارکر رپورٹ۔ نئی پیمائشیں مسلسل شامل کی جائیں گی۔

- خام ڈیٹا میں ہائپنوگرام، راتوں رات دل کی دھڑکن، سانس کی رکاوٹیں شامل ہیں۔

Z3Pulse پلیٹ فارم مکمل طور پر HIPAA کے مطابق ہے اور اسے بہت سے مختلف استعمال کے معاملات میں فٹ ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے:

- صارفین کی صحت

- کلینیکل ٹرائلز

- نتائج پر مبنی نظام

- ٹیلی ہیلتھ

- تعلیمی تحقیق

- آبادی کی صحت

- لیب ٹیسٹنگ پلیٹ فارم

- ریموٹ مانیٹرنگ

دستبرداری:

Z3Pulse APP آپ کو Z3Pulse ڈیوائس یا تھرڈ پارٹی مانیٹر کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹا کا تجزیہ فراہم کرتا ہے۔ اے پی پی یا اس سے منسلک رپورٹ میں پیش کردہ معلومات کا مقصد کسی بیماری کی تشخیص، علاج، علاج یا روک تھام کرنا نہیں ہے۔ اے پی پی کے اندر پیش کی گئی تمام معلومات اور رپورٹس کا مطلب ہیلتھ کیئر پریکٹیشنرز کی معلومات کے متبادل یا متبادل کے طور پر نہیں ہے۔ آپ اسے اپنے ڈاکٹر کے ساتھ کسی بھی بات چیت کے نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔

کلینیکل توثیق*:

Pini, N., Ong, J. L., Yilmaz, G., Chee, N. I., Siting, Z., Awasthi, A., ... & Lucchini, M. (2021)۔ نیند کے مرحلے کی درجہ بندی کے لیے دل کی شرح پر مبنی ایک خودکار الگورتھم: روایتی PSG اور اختراعی پہننے کے قابل ECG ڈیوائس کا استعمال کرتے ہوئے توثیق۔ medRxiv.

چن، وائی جے، سیٹنگ، زیڈ، کشن، کے، اور پٹنائک، اے (2021)۔ پولی سوموگرافی کے آسان متبادل کے طور پر گہری سیکھنے کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے فوری دل کی شرح پر مبنی نیند کا مرحلہ۔

Siting, Z., Chen, Y. J., Kishan, K., & Patanaik, A. (2021)۔ گہری سیکھنے کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے فوری دل کی دھڑکن سے خودکار نیند کی کمی کا پتہ لگانا۔