Predici rapidamente l'ipotensione.* Agisci in tempo.1,2
La suite di software per il supporto decisionale intelligente Acumen consente di rilevare e gestire in modo proattivo l'instabilità emodinamica, che può portare a ipotensione e ed aumentare il rischio di complicanze. Fornisce inoltre un'analisi retrospettiva per la gestione dell'ipotensione.3,4
Il software Acumen HPI, basato su un algoritmo unico nel suo genere1, sviluppato con modelli matematici di machine learning, è in grado di prevedere l'insorgenza dell'ipotensione.1,4-6
Il software Acumen HPI fornisce vari parametri emodinamici avanzati relativi a pressione e flusso per:
- Avvisare quando un paziente tende verso l'ipotensione.7
- Consentire di indagare, comprendere la causa principale8 e determinare la migliore linea d'azione.8,9
- Potenzialmente prevenire l'ipotensione e i rischi ad essa associati.8,9
Si accede al software Acumen HPI tramite un sensore o una fascetta per dito Acumen IQ mininvasivi, collegati a una piattaforma di monitoraggio avanzata.4
Suite per il supporto decisionale predittivo
Risorse per la formazione
Contatti
Software Hypotension Prediction Index (HPI)
Il software Acumen HPI, basato su un algoritmo unico nel suo genere, sviluppato con l'apprendimento automatico, è in grado di prevedere l'insorgenza dell'ipotensione.1, 4-6
Alcuni studi hanno mostrato una riduzione di incidenza, durata e gravità della IOH* durante interventi di chirurgia non cardiaca guidati da un protocollo del software Acumen HPI rispetto alla procedura standard.8,9
*Si definisce evento ipotensivo un valore PAM <65 mmhg della durata di almeno un minuto
Fascetta Acumen IQ
La fascetta Acumen IQ attiva il software indice di previsione dell'ipotensione (HPI) e fornisce un monitoraggio continuo della pressione sanguigna e dei parametri emodinamici avanzati in modo non invasivo.
Sensore Acumen IQ
Il sensore Acumen IQ sblocca il software Acumen HPI e aggiorna automaticamente i parametri avanzati ogni 20 secondi, riflettendo i rapidi cambiamenti fisiologici dei pazienti.
Software Acumen Analytics
Il software Acumen Analytics consente di visualizzare e analizzare retrospettivamente i parametri emodinamici, compresa la pressione arteriosa media, fornendo informazioni su frequenza, durata e prevalenza dell’ipotensione intraoperatoria all’interno della pratica clinica.
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Piattaforma di monitoraggio avanzato HemoSphere
Si tratta dell’unica piattaforma di monitoraggio emodinamico modulare a offrire una compatibilità completa con fascetta, sensore e catetere e un software per il supporto decisionale predittivo unico nel suo genere.4,6
Formazione clinica Edwards
Formazione emodinamica per il progresso clinico
Nell'ottica di un impegno a lungo termine verso il miglioramento della qualità dell'assistenza per pazienti chirurgici e critici attraverso la formazione, la formazione clinica offerta da Edwards accompagna l'utente in qualsiasi fase del processo di apprendimento grazie a numerosi strumenti e risorse che forniscono un supporto continuo nell'affrontare le sfide cliniche di oggi e di domani.
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La nostra azienda si impegna a fornire a istituti, medici e personale sanitario i più elevati livelli di supporto e assistenza clienti per garantire un’implementazione ottimale e un utilizzo continuativo dei propri prodotti:
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- Hatib F et al, Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis Anesthesiology 2018, Vol.129, 663-674.
- Davies SJ, Vistisen ST, Jian Z, Hatib F, Scheeren TWL. Ability of an Arterial Waveform AnalysisDerived Hypotension Prediction Index to Predict Future Hypotensive Events in Surgical Patients. Anesth Analg. 2020 Feb;130(2):352-359.
- Salmasi, V., Maheshwari, K., Yang, G., Mascha, E.J., Singh, A., Sessler, D.I., & Kurz, A. (2017). Relationship between intraoperative hypotension, defined by either reduction from baseline or absolute thresholds, and acute kidney injury and myocardial injury after noncardiac surgery: A retrospective cohort analysis. Anesthesiology, 126(1), 47-65.
- Ward H. van der Ven, Denise P. Veelo, Marije Wijnberge, Björn J.P. van der Ster, Alexander P.J. Vlaar, Bart F. Geerts, One of the first validations of an artificial intelligence algorithm for clinical use: The impact on intraoperative hypotension prediction and clinical decision-making, Surgery, volume 169, 6a edizione, 2021, pagine 1300- 1303, ISSN 0039-6060, https://doi.org/10.1016/j.surg.202 0.09.041.
- Mathis MR, Kheterpal SK, Najarian K. Artificial intelligence for anesthesia: what the practicing clinician needs to know. Anesthesiology. 2018;129(4):619- 622.
- Feras Hatib, Zhongping Jian, Sai Buddi, Christine Lee, Jos Settels, Karen Sibert, Joseph Rinehart, Maxime Cannesson; Machinelearning Algorithm to Predict Hypotension Based on Highfidelity Arterial Pressure Waveform Analysis. Anesthesiology 2018; 129:663– 674 doi: https://doi.org/10.1097/ALN.000 0000000002300.
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- Wijnberge M, Geerts BF, Hol L, et al. Effect of a machine learning–derived early warning system for intraoperative hypotension vs standard care on depth and duration of intraoperative hypotension during elective noncardiac surgery.
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