OXFORD UNIVERSITY
 

一款用于监测患者风险和管理的智能测量软件

项目背景
医学失误排在心脏病和癌症之后,成为美国第三大死因,目前每年可预防的医疗失误成本约为208亿美元。OBS Medical是牛津大学的衍生公司,历经15年的发展历程,成为开发和提供预测算法的全球领导者,该算法可用于识别传统方法无法识别的患者严重不稳定性。
技术优势
Visensia通过比较患者的生命体征进行工作:心率,呼吸率,血氧饱和度,温度和血压。这些数据被组织为相关的一组数据,而不是多个独立数据的度量,并与独特的Visensia数据库进行比较。这些比较使得VSI能够发现基于现实世界中的病人数据的失稳模式– 一般很难被单通道警报系统所采用,并且很可能会被大多数监护生命体征的护士错过。 此外,数据工具根据患者数据集的统计数据提供分数,而不仅仅是从其他临床数据中分离的任意报警截止水平。当与连续生命体征监测结合使用时,VSI表明患者平均在标准治疗前的6个小时内病情恶化。 在某些情况下,VSI已被证明可以在通过其他方式检测到之前进行24小时的预测。Visensia是数据驱动的。 它提供了一个用于与其他数据采集系统(数据源)进行通信的标准健康级别7(HL7)接口,允许医疗机构使用现有的患者监控基础设施和资源来相应地调整其需求。当收到患者的多个生理生命体征时,Visensia®融合这些数据以生成表示患者健康状况的(0-5)之间的单个数值指标。
0 =正常  
3 = 警报(需要照顾者注意)
5 =临界(危机)
市场简介
Visensia的人工智能为医疗专业人员提供患者风险分层和警报,可以在整个医疗系统旅程中为患者提供显着的安全效益。我们的警报可用于急救护理、重症监护、普通病房及院外环境。很大程度上为医院,社区和消费者医疗保健市场提供产品和服务。
知识产权
已获得CE认证及美国FDA批准,全球IP注册,并在美国、欧洲和亚洲的主要医疗机构进行临床试验。
合作方式
寻求500万英镑的股权融资,增加资本和产品开发以扩大销售额。