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RadiHeart · 量測技術與臨床實證

FROM SENSING TO ANALYSIS

光學感測到 AI 分析, 指尖量測背後的核心技術。

以光學感測擷取指尖脈波訊號(PPG),結合訊號品質控管與 AI 波形解析,推估動脈血壓波形,呈現心搏週期中的壓力變化。

  1. 光學感測

    雙波長光學感測

    以紅光與紅外光雙波長擷取指尖脈波,搭配高穩定度光感測器與環境光抑制技術,降低外部光源干擾,保留脈波的細節與變化。

    • 日本製光學模組
    • 環境光抑制
  2. 訊號處理

    裝置端濾波與品質評估

    於裝置端執行訊號濾波與品質評估,降低雜訊干擾,並篩選符合品質門檻的脈波訊號,為後續 AI 分析建立可靠的資料基礎。

    • 裝置端訊號處理
    • 訊號品質控管
  3. AI 分析

    AI 血壓波形分析

    運用個人化深度學習模型,從光學脈波推估動脈血壓波形,進一步推算 32 項心血管指標,呈現收縮壓與舒張壓之外的生理資訊。

    • 個人化深度模型
    • 32 項心血管指標

CLINICAL VALIDATION

創新,始於技術。 信任,建立於實證。

於花蓮慈濟醫院納入 111 位受試者,將量測結果與水銀血壓計進行比對,依 ISO 81060-2:2018 國際標準評估血壓量測表現。

受試者
111 位
量測配對
333 組
平均誤差 · 收縮壓 / 舒張壓
−2.10 / 2.44 mmHg
ISO 81060-2:2018

RadiOxi 與水銀血壓計比對

公司提供的 RadiOxi 血壓量測驗證摘要,單位為 mmHg。
判定條件門檻收縮壓舒張壓結果
平均誤差mmHg±5−2.102.44符合
誤差標準差mmHg≤86.205.82符合
配對差標準差mmHg≤6.62 / 6.516.606.35符合

研究登錄 NCT06104501 ↗