这家总部位于波士顿的公司开发了带有集成机器学习算法的Dreem 3S 。这种先进的可穿戴头带可以捕获大脑的脑电图数据，以监测睡眠结构，并帮助诊断睡眠紊乱。
Beacon Biosignals表示，其易于使用的设备使患者能够轻松参与临床验证的基于脑电图的睡眠监测。通过在家里使用它，患者可以解锁睡眠生理学的新见解。今年7月，三星电子通过收购Dreem公司的研发(R&D)业务，收购了该平台。
这类疗法的传统研究要求患者在睡眠实验室过夜，或者使用不太精确的手腕活动记录仪。据该公司介绍，Dreem 3S是同类第一款干式脑电图医疗设备，可以方便地在家中收集数据。患者独立使用该设备，记录可持续24小时。
该设备具有六个电极和一个集成的加速度计，用于测量头部运动和身体位置。一项临床可用性研究表明，Dreem 3S既能被用户良好耐受，又能在家庭环境中产生临床级数据。并且最近发表的一项同行评议研究(Arnal et al. 2020)表明，Dreem 3S达到了类似于PSG测量的分析水平。
并且，Beacon提供了一个可扩展的脑电图分析平台，旨在加速神经病学、精神病学和睡眠医学治疗的发展。通过独特的数据资产和机器学习算法的组合，该平台可识别和标准化神经生物标志物，以增加药物开发每个阶段的成功概率：
Beacon利用深度学习和先进的数字信号处理来构建算法，可以比任何单个专家更准确、更可靠地预测专家对脑电图事件的共识。这使得高分辨率的神经生理数据和新端点的构建成为可能，而这些是MRI、活动成像或基因分析等工具无法捕捉到的。
Beacon超越传统的睡眠分析来捕捉睡眠生理学的神经基础。除了从脑电图中提取黄金标准的睡眠分期算法外，Beacon的人工智能还可以量化睡眠微结构(例如睡眠纺锤波、觉醒等)，以解锁神经退行性疾病和精神疾病的新生物标志物。
Beacon的Datastore™包括来自数千名无中枢神经系统疾病个体的临床级脑电图。这个规范的数据库加速了疾病特异性神经生物标志物的发现；此外其可以提取自定义队列，以精确匹配目标患者群体。相关元数据支持识别特定分层的效应，并与其他临床数据类型开发混合模型。
Beacon Biosignals的分析和机器学习副总裁Alexander Chan表示，Dreem 3S的算法可以减少人为干扰。他说，消除这种对现有临床工作流程的干扰，可以实现更精确、更准确的见解。
Beacon Biosignals的首席执行官兼联合创始人雅各布•多诺霍(Jacob Donoghue)表示:“纵向脑电图睡眠数据可能是一种强大的工具，可以帮助我们深入了解各种神经和精神疾病的临床情况。”“我们正在使高保真的夜间大脑活动能够在患者家中有效地收集，为临床试验终点打开了新的大门。”
关于Beacon Biosignals
Beacon由来自哈佛大学和麻省理工学院的医学博士和工程师创立，由一个计算平台的愿景推动，该平台旨在以前所未有的通量和能力扩展对大型大脑数据集的查询。公司团队由机器学习、医疗保健、神经科学和产品开发领域经验丰富的领导者组成，正在共同构建大脑健康的未来。
Beacon的EEG机器学习平台支持并加速了新的治疗方法，改变了神经、精神或睡眠障碍患者的生活。通过新颖的机器学习算法、脑电图可穿戴设备、大型临床脑电图RWE数据集，以及基于云的科学计算技术的进步，Beacon Biosignals正在改变患者治疗脑部疾病的方式。
