MESURES OBJECTIVES
BANDELETTES DE TEST TDR
En partenariat avec Audere nous avons développé la lecture automatisée des TDR pour les bandelettes de test de la grippe, qui comprend l'acquisition, la détection et l'analyse d'images. Le système fonctionne sur un téléphone Android avec un service back-end en option.
Les algorithmes développés dans le cadre de ce projet peuvent identifier et analyser les bandelettes de test à différentes échelles, différentes rotations, sous différentes conditions d'éclairage et peuvent aider dans les situations où des professionnels moins formés ne peuvent pas interpréter avec précision les résultats. Ils permettent également la capture de l'enregistrement numérique d'une lecture de TDR, qu'elle soit anonyme ou personnalisée, ce qui permet un suivi en temps réel à grande échelle, par exemple. La plupart des lectures de TDR se perdent dans les archives de dossiers ou dans les systèmes numériques déconnectés.
Notre technique d'amélioration de l'image est capable de lire les lignes sur les bandelettes de test qui peuvent être trop claires ou trop faiblement marquées pour qu'un professionnel de santé puisse les interpréter avec précision.
Image originale de la bandelette de test
Image améliorée pour interpréter la ligne de contrôle bleue
Image améliorée pour interpréter la ligne rouge indiquant un test grippal positif
ACCÉLÉRER L'INTEROPÉRABILITÉ DES CAPACITÉS. PAR EX., DÉTECTION DE LA FRÉQUENCE CARDIAQUE
Les dispositifs de diagnostic médical traditionnels commencent à être remplacés par des dispositifs mobiles plus flexibles, prêts à l'emploi. Par exemple, à droite se trouve un outil de détection de la fréquence cardiaque (développé par Conrad Tucker à l'université CMU) qui utilise la vidéo d'un téléphone portable pour détecter le pouls humain. En règle générale, ces capacités restent isolées et ne sont pas utiles en elles-mêmes. Nous développons des normes basées sur le FHIR pour ces capacités émergentes, qui permettent aux développeurs d'intégrer plus facilement ces capacités et d'autres à des solutions globales qui sont alors capables d'évoluer.
![[IPRD Solutions Objective Measures] A heart rate detection tool (developed by Conrad Tucker at CMU) which uses video from a mobile phone to detect the human pulse. Typically such capabilities remain isolated and are not useful by themselves. We are developing FHIR-based standards for such emerging capabilities that make it easier for developers to integrate them and other capabilities into total solutions that are then capable of scale](https://static.wixstatic.com/media/263573_82a6ef4f4e7249f7b9e03ec7cdc9bac9~mv2.png/v1/fill/w_118,h_155,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,blur_2,enc_auto/IPRDS_Projects_OM.png)
