ZenSloth: Bio-responsiver emotionaler Unterstützungsbegleiter

Überblick

Wir haben nicht-invasive kapazitive EKG- und Atemsensoren in ein umarmbares Plüschfaultier integriert. Eine interne haptische Engine nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um die Vitalparameter von Kindern in Echtzeit zu analysieren und synchronisiertes, beruhigendes physisches Herzschlag-Feedback zu erzeugen, wodurch kindliche Angst effektiv erkannt und gelindert wird.

Sensor-Entwicklung

Kundenspezifische flexible PCB mit kapazitiven Bio-Elektroden, die in den Stoff eingewebt sind. Das analoge Front-End erreicht klinische Signalqualität und bleibt gleichzeitig vollständig sicher für Kinder.

Embedded Software

Ein Nordic nRF5340 Dual-Core MCU führt die Biosignalverarbeitungs-Pipeline auf einem Kern und die BLE-Kommunikation auf dem anderen aus. Der ML-Klassifikator wurde mit pädiatrischen physiologischen Datensätzen trainiert.

Ergebnisse

Klinische Studien zeigten eine 98%ige Genauigkeit der Herzschlag-Synchronisation und eine messbare Reduktion der pädiatrischen Angstwerte während Krankenhausaufenthalten.