AALisi Engine — Unsichtbare Intelligenz im Dienste des Lebens
Das technologische Herz von Zaiera S.r.l.: Integration von Millimeterwellen-Physik und künstlicher Intelligenz für nicht-invasives biometrisches Monitoring und operative Integration in den HEMS-Hub.
mmWave-Radartechnologie (60–77 GHz)
Die AALisi Engine nutzt Millimeterwellen-Radar zur Erzeugung von Punktwolken der Umgebung, ohne erkennbare Bilder aufzunehmen. Dies ermöglicht Mikrobewegungsmessungen mit Submillimeter-Präzision bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre des Nutzers.
- Privacy-by-Design: keine Bilder, nur Punktwolken und numerische Merkmale.
- Präzision: Fernextraktion von Herzfrequenz und Atmung durch Mikrobewegungen des Brustkorbs.
- Einsatzbereiche: Privathaushalte, Pflegeheime, Krankenhäuser und operative HEMS-Bereiche.
KI Xenia — Das prädiktive Gehirn
Xenia verarbeitet Radar-Streams in Echtzeit mit Deep-Learning-Modellen, die für mmWave-Signale optimiert sind. Dies ermöglicht fortschrittliche Erkennung, Lebensmusteranalyse und Erklärbarkeitsmodule für den klinischen Einsatz.
- Erweiterte Sturzerkennung: >98 % Reduzierung von Fehlalarmen im Vergleich zu herkömmlichen Schwellenwerten.
- Musteranalyse: Erlernen von Gewohnheiten und Früherkennung klinischer Anomalien.
- Validierung: Experimentelle Protokolle mit CNR-IRIB und Universitätspartnern.
Für Gutachter: Technisches Whitepaper und Beispieldatensatz (anonymisiert) auf Anfrage erhältlich.
Integration in die HEMS-Infrastruktur
Die AALisi Engine ist nicht auf das häusliche Monitoring beschränkt: Sie dient als Umgebungstelemetriesystem für den HEMS-Hub, überwacht operative Parameter des Start-/Landebereichs sowie den Status der Einsatzkräfte, mit prioritären Datenströmen für kritische Ereignisse und Schnittstellen für die SEUS-118-Zentrale.
Klinische Validierung und Data Governance
Validierungsprotokoll mit wissenschaftlichen Gremien für kardiorespiratorische Messungen und die Erkennung kritischer Ereignisse. Alle Studien folgen ethischen Richtlinien, der informierten Zustimmung und Richtlinien zur Datenanonymisierung.
- Kontrollierte Studien zu Sensitivität/Spezifität.
- Anonymisierungs-Pipeline und DSGVO-konforme Speicherung.
- Zertifizierungsprozess und auditbereite Dokumentation.
Datenschutz & Sicherheit
Edge-first-Verarbeitung, End-to-End-Verschlüsselung, Datenminimierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle. Xenia exportiert nur aggregierte Merkmale in die Cloud; Rohpunktwolken werden mit minimalen Aufbewahrungskriterien verwaltet.