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Peluche IAMedTech et objets connectés
HealthCare Pediatrics
ZenSloth : Compagnon de soutien émotionnel bio-réactif
Paresseux en peluche connecté avec biocapteurs pour la détection d'anxiété en temps réel et un retour haptique de battement de cœur.
Synchronisation du battement de cœur
98%
Autonomie de la batterie
14 jours
HealthCare Pediatrics
Aperçu
Nous avons intégré des capteurs ECG capacitifs non invasifs et des capteurs respiratoires dans une peluche de paresseux câline. Un moteur haptique interne utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser en temps réel les signes vitaux des enfants et produire un retour physique apaisant synchronisé de battement de cœur, détectant et atténuant efficacement l'anxiété infantile.
Ingénierie des capteurs
PCB flexible personnalisé avec bio-électrodes capacitives tissées dans le tissu. Le front-end analogique atteint une qualité de signal de niveau clinique tout en restant totalement sûr pour les enfants.
Logiciel embarqué
Un MCU dual-core Nordic nRF5340 exécute le pipeline de traitement des biosignaux sur un cœur et la communication BLE sur l'autre. Le classificateur ML a été entraîné sur des ensembles de données physiologiques pédiatriques.
Résultats
Les essais cliniques ont montré une précision de synchronisation du battement de cœur de 98 % et une réduction mesurable des scores d'anxiété pédiatrique pendant les séjours hospitaliers.
FAQ technique approfondie
Comment le matériel personnalisé a-t-il été exploité pour HealthCare Pediatrics ?+
En passant d'un matériel générique à une architecture edge personnalisée, nous avons considérablement réduit la latence de traitement et amélioré l'efficacité thermique et énergétique globale.
Quels sont les avantages techniques fondamentaux de ce déploiement en périphérie ?+
Les principaux avantages incluent l'inférence en temps réel sans dépendance au cloud, une confidentialité des données renforcée et des réductions drastiques des coûts de bande passante opérationnelle.
Cette architecture peut-elle être adaptée à d'autres cas d'usage ?+
Absolument. La méthodologie sous-jacente Neural Fabric utilisée ici est hautement modulaire et peut être réaffectée à diverses applications industrielles et d'entreprise en périphérie.
Profil du projet
Services fournis
Conception matérielleLogiciel embarquéIngénierie IA/ML
Technologies clés
BLETraitement du signalCApprentissage automatique
Silicon et fournisseurs
Nordic SemiconductorTexas Instruments
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Cycle complet de R&D — De la faisabilité à la production de masse
Vaste expérience — Plus de 500 projets dans 15 secteurs
Validation rapide du MVP — Prototype en aussi peu que 12 semaines
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