Tag: monitoramento preditivo

  • PRISMqd

    PRISMqd

    Descrição da ferramenta:
    PRISMqd é um sistema preditivo de segurança do paciente que utiliza monitoramento fisiológico avançado, salvaguardas trauma-informadas e encaminhamentos automáticos para identificar sinais precoces de deterioração clínica, aprimorando a detecção além dos sistemas tradicionais.

    Atributos:

    🛡️ Segurança do paciente: Monitoramento contínuo para prevenir eventos adversos e deteriorações clínicas.
    📊 Análise preditiva: Utiliza algoritmos avançados para identificar sinais de risco antes que se tornem críticos.
    🔄 Encaminhamento automático: Sistema integrado que realiza referências rápidas para equipes especializadas ao detectar alertas.
    🩺 Sensibilidade clínica: Baseado em falhas reais do ambiente hospitalar, garantindo maior precisão na detecção.
    🌐 Integração tecnológica: Compatível com monitoramentos fisiológicos expandidos e sistemas hospitalares existentes.

    Exemplos de uso:

    🚑 Acompanhamento de pacientes críticos: Detecta sinais precoces de deterioração em unidades de terapia intensiva.
    ⚠️ Sistema de alerta precoce: Identifica alterações fisiológicas que indicam risco iminente de complicações.
    🔍 Análise de falhas clínicas: Utiliza dados reais para aprimorar a vigilância e reduzir eventos adversos.
    🤝 Ações preventivas automatizadas: Encaminha automaticamente equipes médicas ao detectar sinais preocupantes.
    🩺 Avaliação contínua do risco do paciente: Monitora mudanças fisiológicas ao longo do tempo para intervenções oportunas.

  • Skysens AgPM

    Skysens AgPM

    Descrição da ferramenta:
    Skysens AgPM é uma plataforma de IoT baseada em inteligência artificial que realiza monitoramento preditivo de ativos industriais, otimizando desempenho e eficiência energética por meio de conectividade sem fio como LoRaWAN e 5G.

    Atributos:

    🔧 Manutenção Preditiva: Detecta falhas antecipadamente, permitindo intervenções programadas.
    🌐 Conectividade Wireless: Compatível com tecnologias como LoRaWAN e 5G para comunicação eficiente.
    🤖 Inteligência Artificial: Utiliza algoritmos avançados para análise de dados e previsão de falhas.
    📊 Análise de Dados: Fornece insights detalhados sobre o desempenho dos ativos industriais.
    🛠️ Gerenciamento de Ativos: Facilita o controle e a otimização do uso dos equipamentos.

    Exemplos de uso:

    🔍 Análise de Desempenho: Monitoramento contínuo do funcionamento de máquinas industriais para identificar melhorias.
    ⚡ Otimização Energética: Identificação de oportunidades para redução do consumo energético em instalações industriais.
    🚨 Aviso de Falhas: Notificações automáticas ao detectar anomalias ou sinais precoces de falha em equipamentos.
    📈 Preditiva Maintenance Planning: Planejamento eficiente da manutenção com base em previsões geradas pela IA.
    🌱 Sustentabilidade Industrial: Implementação de estratégias para aumento da eficiência energética e redução do impacto ambiental.