Baüne Ecosystem Inc.
$607,357.00 CAD
- Ministère
- Conseil national de recherches Canada
- Pays bénéficiaire
- Canada
- Exercice financier
- 2026-2027
- Période de l'entente
- 2 juin 2026 – 31 mars 2028
- Référence
- nrc-cnrc:172-2026-2027-Q1-1042950
Objet publié
Le projet vise à intégrer la technologie VitalSeer du CNRC à l’unité de soins autonomes (ACU™) de Baüne. VitalSeer est un système de surveillance sans contact qui utilise la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle pour mesurer les signes vitaux à l’aide de caméras. L’ACU™ est une plateforme de santé numérique modulaire qui combine des technologies de soins au point d’intervention et des dispositifs de l’Internet des objets médicaux afin de soutenir des évaluations de santé autonomes, la surveillance en temps réel et l’analyse prédictive. Cette approche favorise la détection précoce de la détérioration de l’état de santé et améliore la prestation des soins primaires dans les milieux urbains, ruraux et éloignés. Conçu pour accroître l’accessibilité et l’inclusivité des soins, le système perfectionné soutient les soins préventifs à domicile et en milieu communautaire grâce à une surveillance continue des signes vitaux, à des analyses prédictives et à une collecte de données simplifiée. Ces capacités sont particulièrement pertinentes pour la prévention des chutes chez les personnes âgées de plus de 65 ans, un enjeu majeur de santé publique qui a coûté au Canada 5,6 G$ en 2018. Déjà déployé dans des contextes communautaires, notamment au CLSC de Pierrefonds et auprès de partenaires du Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux de l’Ouest-de-l’Île de Montréal (CIUSSS-ODIM), le système ACU™ a démontré son potentiel pour favoriser une gestion proactive de la santé à domicile. L’intégration de VitalSeer permettra d’accroître davantage la sécurité des personnes âgées grâce à des modes de surveillance validés, avec la possibilité d’utiliser des options peu invasives pour améliorer la précision des mesures ou la continuité de la collecte des données.
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