裝置簡介

膝關節感測器

非侵入式膝關節感測器非常便於臨床醫生牢固地放置在病人的膝關節上。

牢固放置

運用演算法分析、比較，以及評估膝關節的健康狀況。

機器學習

運用神經網路演算法讀取新資料、並和現有資訊進行比較來從中學習，以提高準確性。

神經網路

軟骨損壞分數為動態性質且方便使用，能夠為臨床實務添加重要資料。

精準正確

一款可收集和分析軟骨發出的聲音的非侵入式裝置。

擁有傾聽能力的裝置

終端機

小巧方便的骨科測量裝置，醫師可以在辦公室直接使用。

方便在辦公室使用

充滿現代感的流暢設計，非常適合在醫師辦公室或診所直接使用，不會帶來任何突兀感。

先進的設計

感測器和診斷終端機袖珍小巧，不僅便於收納，而且不會佔用太多辦公室空間。

袖珍小巧的終端機

平台

Kneevoice 裝置建立在可產生軟骨損壞分數並自動報告結果供醫師審查和分析的平台上。

• 容易使用
• 直觀式 UX/UI
• 即時診斷
• 自動產生報告

• Wi-Fi 連線
• 雲端儲存
• 現代化圖表

POWER OF KNEEVOIVE

誰可以使用

Kneevoice

Kneevoice 提供的分數可作為一般骨科檢查的一部分，甚至還能夠在常規健康檢查中作為骨關節炎早期發展的檢測方法。

骨科外科醫生 / 醫療專業人員

物理治療師

骨科外科醫生 / 醫療專業人員

物理治療師

如何運作

KneeVoice 獲得專利的膝關節感測器可以方便且牢固地放置在病人的膝關節上。

醫師填入病人的資訊，例如：

• 身高
• 體重
• 性別
• 以及其他相關資訊

平台顯示正在執行的膝關節動作數。

病人執行 8 至 10 個膝關節屈曲動作。

Kneevoice 使用感測器補捉振動和位置，以記錄關節發出的雜音。

病人和醫師同時可以傾聽膝關節發出的聲音，亦即膝關節的健康狀況信號。

聽膝蓋

收集的資料將傳送至雲端進行儲存、分析和產生報告。神經網路演算法不僅比較新資料與現有資訊，還將從中學習以提升每次測量的準確度。

裝置負責收集和分析資料，並自動產生可以指示軟骨狀態的分數報告。

自動產生的報告可供分享以及作為臨床病歷，錄製的聲音可供進一步分析。

播放影音

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