Vitruvian Shield
RPM

Fernüberwachung von Patienten

Kontinuierliche Biosignal-Erfassung aus klinischen und Consumer-Geräten, mit klinischer Genauigkeit und regulatorischer Nachverfolgbarkeit.

Demonstrationswerte, keine Patientendaten

HR70bpm
SpO₂97.5%
HRV50ms
Lead II · Simulated trace25 mm/s · 10 mm/mV

Simulierter einkanaliger EKG-Trace mit oszillierenden Vitalzeichenwerten zu Illustrationszwecken. Die klinische Genauigkeit der Produktionsdaten hängt von der Integration mit gepaarten Geräten medizinischer Qualität ab.

Signale und Technologien, die wir unterstützen

Kardiovaskulär

Kontinuierliches einkanaliges EKG. Herzfrequenz und Herzfrequenzvariabilität aus Photopletismographie. Pulsoximetrie für periphere Sauerstoffsättigung. Blutdruck über integrierte Geräte in klinischer Qualität.

Neurologisch

Kontinuierliches EEG über wiederverwendbare Trockenelektrodensysteme, geplant für die Studie PT-EPI-DCT-002. Erfassung von Anfallsereignissen und strukturierte Prüfer-Review-Workflows. Schlafarchitekturanalyse aus EEG und Akzelerometrie.

Metabolisch

Kontinuierliche Glukoseüberwachung ist konzeptionell vorgesehen; die API-Freigaben der Hersteller sind in Arbeit, Alternativen werden evaluiert. Atemfrequenz aus PPG- und rPPG-Signalen. Energieumsatz und Stoffwechselaktivität über Akzelerometrie.

Autonom und dermal

Elektrodermale Aktivität zur Quantifizierung von Stress und autonomer Reaktion. Hauttemperatur in klinischer Qualität. Atemwellenformen über Multi-Sensor-Fusion.

Aktivität und Verhalten

Triaxiale Akzelerometrie für Schrittzählung, Gangmetriken und Aktivitätsklassifikation. Schlafstadien und Schlafqualitäts-Scoring. Sturzerkennung und Haltungserkennung.

Kontaktlos

Kamerabasierte kontaktlose Vitaldatenerfassung über Remote-Photopletismographie. Herzfrequenz, Atemfrequenz und Stressindikatoren aus Standard-Smartphone-Video ohne Wearable-Hardware. Entwickelt für dezentralisierte Studien, bei denen die Gerätelast minimiert werden muss, sowie für Remote-Screening- und Telemedizin-Workflows.

Kontinuierliche Patientenüberwachung

Verwandeln Sie Wearables und klinische Geräte in strukturierte Studiendaten.

Multi-Geräte-Integration

Über 40 unterstützte klinische und Consumer-Geräte aus einer einheitlichen SDK. Fügen Sie Studien neue Geräte hinzu, ohne Code oder Datenmodelle anzupassen.

Kontinuierliche Datenströme

Aufnahme mit hoher Frequenz von Herzfrequenz, Aktivität, Schlaf, ECG-Wellenformen und mehr. Speichern und abfragen mit studienspezifischen Abtastraten.

Echtzeit-Warnungen & Triage

Konfigurierbare Schwellenwerte lösen sofortige Benachrichtigungen an Prüfer aus, wenn Biosignaldaten Eingriff oder Follow-up erfordern.

Geräte-Compliance-Dashboards

Überwachen Sie Trageadhärenz, Batteriestatus, Synchronisationsfrequenz und Datenqualität pro Patient und pro Gerät. Setzen Sie Eskalationen, wenn Daten ausbleiben.

Klinische Validierung

Heterogene Gerätedaten werden in standardisierte FHIR-R4-Observation-Ressourcen normalisiert. Vergleichen Sie die Herzfrequenz eines Consumer-Wearables mit der eines Medizinprodukts in derselben Analyse.

Privatsphärenerhaltende Verarbeitung

Lokale Verarbeitung auf dem Gerät, wo möglich, mit Pseudonymisierung und Federated-Learning-Pfaden für zukünftige Analysen.

Audit-Trail-fähige Biosignale

Jede Datenerfassung wird mit Gerätekennung, Firmware-Version und Zeitstempel für regulatorische Nachverfolgbarkeit gespeichert.

Ein vernetztes Sensor-Gewebe

Klinische Messgeräte und Consumer-Wearables fließen in eine einheitliche Geräteschicht. Fahren Sie über eine Kategorie, um ihren Platz im Netz hervorzuheben.

Das interaktive 3D-Netz ist gemäß Ihren Einstellungen deaktiviert.

Gerätekategorien

  • Kontinuierliches EEG über wiederverwendbare Trockenelektrodensysteme, geplant für die Studie PT-EPI-DCT-002.

  • Kontinuierliche Glukoseüberwachung ist konzeptionell vorgesehen; die API-Freigaben der Hersteller sind in Arbeit, Alternativen werden evaluiert.

Fahren Sie über eine Kategorie, um den entsprechenden Knoten im 3D-Netz hervorzuheben — oder umgekehrt.

So funktioniert's

Von der Geräteauswahl bis zu strukturierten Biosignaldaten in drei Schritten.

1

Geräte auswählen

Wählen Sie aus der unterstützten Gerätebibliothek. Konfigurieren Sie Abtastraten, Synchronisationsfenster und Warnschwellen pro Studie.

2

Verteilen & überwachen

Verteilen Sie Geräte an Patienten mit klaren Anweisungen. Echtzeit-Dashboards zeigen Trage-Compliance und eingehende Datenqualität.

3

Analysieren & integrieren

Strukturierte Biosignaldatensätze fließen direkt in EDC-Analysen, Safety-Reporting und KI-Modelle.

So funktioniert's

eHealth CTMS + RPM — Medication Reminder

Automated medication adherence reminders delivered through the patient mobile app.

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