AICUBE srl AICube vuole fornire soluzioni alternative e fortemente innovative di raccolta ed analisi di alcuni biomarker per la medicina predittiva

Persona al centro del progresso
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Il Problema

Il miglioramento dei risultati finanziari e dei margini operativi è un obiettivo fondamentale nel sistema sanitario di qualsiasi paese industrializzato. Molti operatori che lavorano nel comparto salute, sia pubblici che privati, stanno soffrendo da anni la pressione dei prezzi, l'aumento dei costi ed il ristagno o il declino dei margini. Si prevede che la tendenza persisterà, poiché l'aumento della domanda, i limiti dei finanziamenti, gli aggiornamenti infrastrutturali e le innovazioni tecnologiche mettono a dura prova le risorse finanziarie già limitate. Si prevede che la spesa per l'assistenza sanitaria nelle principali nazioni del mondo raggiungerà gli 8,7 miliardi di dollari entro il 2020, rispetto ai 7 miliardi di dollari del 2015. Come è avvenuto negli ultimi anni, la spesa sarà guidata per la maggior parte dall'invecchiamento e dalla crescita della popolazione.

La Soluzione

In questo scenario, AICube vuole fornire soluzioni alternative e fortemente innovative di raccolta ed analisi di alcuni biomarker che, tramite algoritmi di Machine Learning, sviluppano modelli di prevenzione e di medicina predittiva, suggerendo trattamenti di cura personalizzati che migliorano la qualità della vita delle persone, riducendo di conseguenza il costo dell'assistenza sanitaria associata.

L'obiettivo è quello di sviluppare più dispositivi che possano raccogliere ed elaborare dati clinici per iniziare a prevenire le malattie che causano più decessi. La raccolta dei dati deve essere giornaliera o settimanale, attraverso l'uso di procedure minimamente invasive. Uno dei fattori chiave è l'utilizzo di uno o più dispositivi d'uso comune già presente nella vita quotidiana (ad es. spazzolino elettrico, bilancia digitale, dispositivi indossabili, etc.) integrati con specifici sensori.

Il processo di Machine Learning fornirà, dopo un breve periodo di addestramento, informazioni e dati aggregati al paziente / utente o ad un soggetto terzo delegato dall'utente (ad esempio Medico di base, Ospedale, Centro di ricerca), ma sopratutto possibili soluzioni all'industria farmaceutica, alle compagnie assicurative.