LA CAMISETA
camiseta copcar

• Tejido elástico y transpirable que permite su uso durante un tiempo prolongado recogiendo 3 canales ECG a través de sus 6 sensores incorporados.
• Cierre trasero.
• Diferentes tallas.
• Composición sensores: poliéster recubierto con plata.
• Composición prenda: 52% viscosa, 43% poliamida, 5% elastano.
• Directiva comunitaria aplicable: 93/42/CEE, modificada por la directiva 2007/47/EC de productos sanitarios. Clase I.

EL DISPOSITIVO
minder, dispositivo copcar

• El Minder registra señales electrocardiográficas (ECG) de 3 derivaciones que garantizan una visión tridimensional del corazón.
• Frecuencia de muestreo de 250 Hz y resolución de 2,4 µV.
• Ancho de banda: de 0,05 Hz a 100 Hz.
• Rango dinámico CA: 10 mV p-p.
• Rango dinámico CC: 300 mV.
• Clase y Tipo IEC 601-1 Clase A1. Alimentación interfaz Tipo CF.
• Clase (Directiva 93/42/CEE) IIa.
• Certificado CE: ES11/10300
• Organismo Notificado: 2120 SGS.
• Enlace de comunicación inalámbrico con PC: bluetooth v2.0 +EDR, Clase I (+18 dBm, 2,4 GHz).
• El dispositivo también monitoriza los parámetros de actividad física gracias a su acelerómetro triaxial que obtiene el índice de actividad y la postura corporal (ángulos).
• Dimensiones: 83,5 mm x 50 mm x 20,5 mm.
• Peso con batería: 68 g.
• Batería recargable de ión Litio.

LA APLICACIÓN MÓVIL
aplicacion copcar, app, monitorización remota

• App compatible con dispositivos Android 2.1 o superior.
• Diseño sencillo e intuitivo.
• Transmisión de datos de forma segura mediante la utilización de protocolos de comunicación específicos.
• Localización GPS en todo momento.
Monitorización remota.
• Monitorización local en caso de no haber cobertura.

ECG BRAIN
ecg brain copcar

• Aplicación central de procesamiento, análisis y generación de diagnósticos y alarmas.
• Residente en el Data Center de alta seguridad Walhalla, en Castellón, uno de los pocos centros que poseen la certificación Tier IV.
• Dotado con el conocimiento clínico de cardiólogos especialistas.
• Diseño e implementación de algoritmos propios para la estabilización y mejora de las señales electrocardiográficas y para la detección de anomalías cardiacas.
• Empleo de métodos estadísticos, algoritmos HRV y técnicas de inteligencia artificial.
• Perfeccionamiento continuo y actualización de los algoritmos con información proveniente de la comunidad científica, médica y académica.
• Integración automatizada con la plataforma fress112 para el acceso universal a servicios de emergencia.

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