COVEM

TECHNOLOGIE

• Dispositif agrégeant des signaux multimodaux (EEG, mouvement fréquence respiratoire) afin de détecter un changement d’état respiratoire du patient. En cas de dyspnée:
  • Modification automatique des paramètres de l’appareil respiratoire
  • Alerte vers le personnel médical

• Version avec caméra détectant des tics du visage (Facial Action Units) signes d’une détresse respiratoire + caméra thermique pour détecter la fréquence respiratoire

MARCHE

• Applications: Détection de la dyspnée, à l’hôpital et à domicile selon les signaux captés, amélioration des appareils respiratoires
• 65 % des patients hospitalisés et plus de 90 % des patients post-soins intensifs sont surveillés manuellement et non continuellement.
• Contrôles ponctuels à intervalles de 4 à 8 heures : changements de signes vitaux non détectés.
• 50 à 70 % des cas de détérioration du patient peuvent être prévus des heures avant qu’ils ne se produisent.
• La fréquence respiratoire est la variable la mieux classée dans les modèles de prédiction.
• 60 % des patients sous ventilation non invasive (VNI) à domicile seraient mal ventilés.
• Les capteurs intégrés dans les ventilateurs actuels ne sont pas suffisamment précis et efficaces sur le plan de la détection d’un trouble respiratoire.

PI

• 4 familles de brevets
  • 2012 FR1254089 – délivré CA, EP, JP, US, FR
  • 2021 PCT/FR2021/051756 – instance EP, US
  • 2022 EP21306638.4 – instance EP, US
  • 2023 PCT/IB2023/00028 – instance EP, US

NIVEAU DE DEVELOPPEMENT

• 10 ans de recherche APHP Sorbonne CNRS
• PoC in vivo sur ECG -> prototypage en cours

STRATEGIE DE VALORISATION

• Licensing