| 14 Mars 2019
Chronolife, une entreprise d’intelligence artificielle spécialisée dans la santé digitale, a annoncé la nomination du Dr Zarifah Reed au poste de directrice des affaires médicales. Elle sera en charge de la supervision du développement clinique de la solution prédictive et innovante de Chronolife, afin de détecter et prévenir les décompensations en insuffisance cardiaque.
La solution prédictive développée par Chronolife est composée d’un T-shirt connecté lavable, d’une application mobile intégrant un algorithme breveté, HOTS (Hierarchy Of event-based Time Surfaces) et d’une interface Web. Le T-shirt mesure plusieurs paramètres physiologiques nécessaires au suivi de l’état de santé tels que l’électrocardiogramme, la respiration abdominale, la respiration thoracique, l’impédance pulmonaire, l’activité physique et la température corporelle. Il les stocke et les transmet en continu au smartphone via une liaison BLE puis l’application mobile fusionne et analyse en quasi temps réel l’ensemble des données. Elles sont ensuite transférées et stockées de manière sécurisée sur un serveur accrédité pour l’hébergement de données de santé et sont accessibles à distance via le portail web dédié.
Chronolife a lancé la fabrication de ses T-shirts en vue de son marquage CE et de sa commercialisation en tant que solution grand public et santé.
Le recrutement du Dr Zarifah Reed au poste de Directrice des Affaires Médicales s’inscrit dans un plan de lancement ambitieux. Madame Reed a plus de 15 ans d’expérience dans le développement de produits biomédicaux et a mené des essais cliniques dans toute l’Europe et aux Etats-Unis. Elle possède une connaissance approfondie des essais cliniques, allant de la conception des essais à leur mise en œuvre, pour s’assurer de l’excellence des données en termes de qualité, de sécurité et d’exigences règlementaires. Laurent Vandebrouck, Directeur Général de Chronolife, est convaincu que «la connaissance large du Dr Reed dans la gestion des programmes de développement clinique apportera une valeur ajoutée au succès du lancement de la solution prédictive de Chronolife sur le marché européen et ailleurs».
Le Docteur Zarifah Reed est «ravie de rejoindre Chronolife et d’aider à démontrer l’efficacité de leur solution. Cet essai clinique inclura plus de 500 patients en France, en Allemagne et au Danemark. Les patients seront équipés du T-Shirt après une hospitalisation due à une décompensation d’insuffisance cardiaque. Les données collectées seront essentielles afin de perfectionner et valider l’algorithme breveté HOTS pour la détection et la prévention de l’insuffisance cardiaque».
Pour garantir la qualité scientifique et technique de l’essai, Chronolife a créé un comité de pilotage composé de cardiologues spécialistes de l’insuffisance cardiaque et d’autres experts expérimentés dans la surveillance à distance des patients. Ces experts sont originaires des pays dans lesquels l’essai clinique se déroulera. Le Docteur Laurent Sebbag, Chef du service d’insuffisance cardiaque et des transplantations de l’Hôpital Louis Pradel de Bron, préside ce comité et a déclaré que «la création de ce comité est la preuve de l’engagement de Chronolife dans la production de solutions de haute qualité parfaitement adaptées aux besoins des patients comme ceux des acteurs de santé. Je suis heureux que nos efforts collectifs contribuent au lancement de l’une des solutions connectées les plus innovantes en cardiologie».
A propos de Chronolife
Chronolife est une entreprise d’intelligence artificielle spécialisée dans la santé digitale. Sa technologie brevetée HOTS (Hierarchy Of event-based Time Surfaces) est un algorithme neuromorphique unique qui analyse en continu plusieurs flux de données pour caractériser des événements cliniques. Chronolife a développé un vêtement intelligent intégrant différents capteurs qui mesurent continuellement plusieurs données physiologiques. Ces données sont analysées via l’application Chronolife installée sur le smartphone du patient et qui, par la fusion de ces données, est capable de détecter des changements dans l’état de santé du patient, de caractériser des événements cliniques et d’émettre des alertes aux professionnels de santé, enfin de prédire des épisodes pathologiques aigus.
