iNICU 인텔리전스는 EMR의 임상 데이터, 침상 의료기기의 실시간 생리학적 데이터 및 실험실 결과를 통합하여 예측
모델에 필요한 알고리즘을 강화하는 데 연산 및 기술적 진보를 활용한다.
이 제품은 다양한 알고리즘과 머신러닝 모델을 활용해 체류기간 최적화(LOS)와 제공되는 케어품질 향상, 신생아 질환
발생과 심각성 조기 예측 등을 목표로 하고 있다.
인간의 발달을 이해하는 것은 건강과 질병과 관련된 메커니즘에 대한 더 나은 이해로 이어진다. 개별 질병 진행 상황을
조기에 파악하고 이해하면 질병과 그 합병증을 예방하는 데 도움이 될 수 있다. 이것을 명심하고 있으면, 신생아 출생,
질병 발생 및 기여 요인의 표현 유형을 이해하는 것은 병원에 입원하고 있는 동안 신생아의 건강 상태를 예측하는 데
도움이 될 수 있다. 이는 또한 퇴원 후 결과를 개선하기 위한 치료방법을 식별하는 데 도움이 될 수 있다..
최근 사용되는 예측 모델은 임상 및 실험실 데이터의 초기 몇 시간으로 제한되거나 하나의 생리적 신호로만 제한된다.
이러한 예측 모델 중 일부는 임상장치에서 조차 사용되지 않는다.
그러므로, 이러한 시간의 필요성은 신생아 건강 상태를 예측하기 위한 계산과 기술적 진보를 포함하는 신생아실습의
통합 솔루션을 갖는 것이다. 시간에 따른 임상 데이터, 실험실 데이터 및 생리학적 데이터로 예측 모델을 확대하면
신생아 임상 관리의 정확도가 향상될 수 있다.
iNICU Intelligence는 EMR의 임상 데이터, 침상 의료기기의 실시간 생리학적 데이터 및 실험실 결과의 통합에 필요한
계산과 기술적 진보를 활용하여 다양한 알고리즘을 기반으로 구축된 분석 솔루션이다.
이 솔루션을 통해 CHI는 NICU에 안정적이고 테스트된 분석을 제공하는 것을 목표로 한다:-
- 핵심관리내용(실시간 및 예측)을 제공하는 생리학적 데이터의 정확한 감지 및 변동성 변화, 영양 및 약물
지침의 편차 감소, 침상에 구비된 태블릿 인터페이스 등을 통해 입원기간(LOS)을 최적화한다. - 딥러닝 플랫폼과 결합된 이환(罹患) 빅데이터를 이용한 신생아 질병의 발생과 심각성의 조기 예측. 이것은
또한 침대 옆 경고와 알림을 제공하기 위한 NEO 장치와 피드백 루프 메커니즘을 가지는 것을 포함한다. - 웨어러블 및 라이브 카메라 피드로부터 데이터를 추출하여 임상 의사 결정 강화.
- 영양 계산, 약물 및 진행 상태에 대한 표준화된 지침을 준수함으로써 임상 관리 결과 향상.
이 솔루션은 일정 기간 동안 EMR, 실험실 및 침상 의료기기의 디지털 데이터를 수집, 통합 및 분석한다. 획득한
데이터는 다른 위험 요소 범주로 구분되며, 이 데이터를 활용하여 입원기간(LOS)을 최적화하고 관련 분석을 침상
태블릿 인터페이스에 표시하여 임상치료방법의 운영 효율성을 개선한다.
데이터 분석에 연구되고 사용되는 다양한 매개변수는 권장 지침, 산아 및 임신 요인의 영양 및 투약 편차 등이다.
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