Prova Técnica
Demonstração prática de inferência no edge com modelos acelerados por Intel® OpenVINO™.
➡️ Prova TécnicaBaixa Latência
70% menos latência* em comparação com nuvem, permitindo decisões em tempo real.
Privacidade de Dados
Processamento local mantém dados sensíveis do paciente seguros, minimizando exposição à nuvem.
Capacidade Offline
Funciona sem internet, garantindo operação contínua em áreas remotas.
Eficiência de Custo
Reduz largura de banda e custos de nuvem processando dados na borda.
Validação da Startup
Validada após se destacar no Intel Solutions Builders Challenge 2025.
Sobre a EdgeHealthcareAI
EdgeHealthcareAI é uma iniciativa de IA em saúde desenvolvida pela ADM Business, empresa de tecnologia brasileira sediada em Teresina, Piauí. A plataforma aplica IA na borda para oferecer inteligência clínica em tempo real, com privacidade em primeiro lugar, para aplicações de saúde escaláveis.
Solução Técnica
Edge AI Otimizada
Análise de sinais vitais com modelos de IA acelerados por Intel® OpenVINO™.
Privacidade & Segurança
Processamento local e criptografia de dados, mínima dependência de nuvem.
Integração & APIs
Gateway seguro e APIs REST/MQTT para interoperabilidade com prontuários e apps.
Dispositivos e Sensores
Sensores Biométricos
Compatível com ECG, SpO₂, PPG e pressão arterial. Conecte via BLE, USB ou serial.
Gateways & Microcontroladores
Execução em mini‑PCs, SBCs (x86/ARM) e MCUs com aceleração por OpenVINO™.
Conceito
O Histórico de Inferências de Risco em IA Cardíaca é o registro cronológico e a análise contínua dos resultados produzidos por algoritmos que avaliam a probabilidade de eventos cardiovasculares ao longo do tempo. Esses registros permitem monitoramento longitudinal e comparação de tendências individuais.
A ferramenta converte sinais brutos (ECG, sinais vitais, imagens, metadados clínicos) em pontuações de risco rastreáveis (scores) e alertas acionáveis, apoiando decisões clínicas e workflows de triagem e monitoramento.
Componentes e Funcionamento
- Análise Contínua: Inferência recorrente sobre dados de ECG, sinais vitais e metadados clínicos para detectar mudanças ao longo do tempo.
- Identificação de Padrões: Modelos de deep learning detectam padrões eletrocardiográficos (isquemia, arritmia, condução) que complementam marcadores clínicos tradicionais.
- Geração de Score: Saídas do modelo (probabilidades calibradas de achados ECG) são combinadas com contexto clínico num metamodelo para produzir um Score de Risco operacional.
- Explicabilidade: Relatórios por inferência incluem contribuições de features e mapas de saliência para contextualizar o motivo do alerta.
Aviso Importante
Atenção: O sistema HealthTrack e o modelo CardioNet‑v2 são ferramentas de apoio à decisão clínica. As informações e scores de risco gerados destinam‑se exclusivamente a auxiliar profissionais de saúde qualificados. Este sistema não substitui, em nenhuma hipótese, a avaliação, o diagnóstico e a conduta de um médico. A responsabilidade final por qualquer decisão clínica é sempre do profissional de saúde responsável pelo paciente.
Aplicações
Monitoramento Remoto
Supervisão contínua de sinais vitais com alertas em tempo real.
Triagem Clínica
Classificação de risco rápida em pontos de cuidado e atendimento móvel.
Telemedicina & Pesquisa
Integração com consultas virtuais e estudos clínicos descentralizados.
Comercial
Esclareça dúvidas, saiba como integrar e obtenha suporte HealthTrack para seu negócio.
WhatsApp: +55 86 99905‑0710
E-mail: contato@admbusiness.com.br
Telefone: +55 86 2107‑1717
Oferta
Licenciamento escalonável (SaaS/On‑prem), implantação assistida e treinamento clínico‑técnico.
FAQ
Os dados dos pacientes vão para a nuvem?
Não por padrão. A inferência ocorre localmente. A nuvem é usada apenas para funções específicas (backup, relatórios globais ou atualização de modelos) mediante configuração e consentimento.
Funciona offline?
Sim. O processamento de IA acontece no dispositivo/gateway. Os eventos e logs são sincronizados quando a conectividade está disponível.
Como integro com meu sistema atual?
Disponibilizamos APIs REST/MQTT e conectores para interoperar com prontuários eletrônicos, plataformas de telemedicina e data lakes.
Quais requisitos de hardware?
Mini‑PCs x86 com suporte a Intel® OpenVINO™ oferecem a melhor relação desempenho/consumo. Também suportamos SBCs ARM e MCUs para cenários específicos.