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the guardian angel for my health

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DECOUVREZ LES FONCTIONNALITES

Les principaux éléments de MyCareAvatar

Icon Acquisition de données en temps réel

Acquisition de données en temps réel

 

Un matériel efficace et validé sera utilisé pour obtenir en temps réel des données biométriques, environnementales et sur les résultats rapportés par le patient qui seront traitées et transformées en informations exploitables à la fois pour le patient et son médecin. Pour ce faire, MedC2 collaborera avec des partenaires pour le développement dehardware.

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Icon Dossier Patient interoperable

Dossier Patient interoperable

 

MyCareAvatar est intégré à un Dossier Patient (PHR) ainsi qu’à un PACS (imagerie médicale) pouvant ensemble collecter les données des appareils connectés et des fournisseurs de soins des patients de manière interopérable conformément aux principes de données FAIR. 

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Icon Exploration des données de façon confidentielle

Exploration des données de façon confidentielle

 

Les modèles prédictifs utilisés dans MyCareAvatar seront développés et utilisés de manière à préserver la confidentialité, à l’aide de l’apprentissage distribué (Distributed Learning). Dans cette méthode, les données des patients ne quittent jamais les pare-feu de leur source (e.g. hôpital, dossier-patient dans le cloud).

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Medical Cloud Company Health

MedC2 suit la voie des soins de santé modernes en permettant des soins plus personnalisés, préventifs, prédictifs et participatifs.

MyCareAvatar, en tant qu'outil de prévention et de surveillance, pourrait réduire l'occurrence de maladies chroniques et aider la sortie plus rapidement les patients de l'hôpital en assurant un suivi constant de l'évolution de leur état de santé. Ce faisant, MyCareAvatar pourrait contribuer à réduire les coûts sans cesse croissants des soins de santé tout en améliorant la qualité de vie, la morbidité (temps passé sans maladie chronique) et la mortalité.

 
 

Cycle de vie: mes données améliorent le future de la santé

Monitoring en temps réel des patients

Biomarqueurs pertinents et autres types d’informations (par exemple niveau de douleur, régime alimentaire, observance du traitement). 

Modèles Prédictifs

Générer des statistiques plus individualisées sur le contrôle des maladies et les effets secondaires. 

  • - Prevention
  • - Participation du patient
  • - Prise de décision concernant le traitement
  • - Soutient du traitement & monitoring
  • - Efficacité économique
  • - Essais cliniques sans site
Outils d'aide à la décision des patients

Informations éducatives approfondies sur la maladie et les options de traitement sous forme d’outils d'aides à la décision pour patients.

Méthodes de Distributed Learning et solution Blockchain

Permettre l'apprentissage et les mises à jour en temps réel d'une manière préservant la confidentialité des patients.