Pocus-AI
Intelligenza Artificiale per l’ecografia in telemedicina per la diagnosi precoce ginecologica al punto di cura
Scheda del progetto
SynDiag S.r.l.
TESI T4MED S.r.l.
In ginecologia, diverse patologie come l'endometriosi, le cisti ovariche e il cancro ovarico possono gravemente compromettere la qualità di vita delle donne. L'ecografia, sebbene sia la principale modalità di diagnosi, richiede di essere interpretata da parte di medici esperti e il 75% dei casi di cancro ovarico viene diagnosticato tardivamente, con bassi tassi di sopravvivenza. Il progetto Pocus-AI è frutto della partnership tra TESI4MED e Syndiag che combina l'expertise di T4MED nella logistica digitale e nella telemedicina con l'innovativo software OvAi di SynDiag per una diagnosi precoce ed accurata del tumore ovarico, migliorando così la gestione sanitaria e la sopravvivenza delle pazienti.
Contatti:
Daniele Conti
Il progetto Pocus-AI propone l'utilizzo di intelligenza artificiale e telemedicina per migliorare la diagnosi ecografica, rendendo l'esecuzione di esami ecografici accessibile anche a personale non medico. Gli esami saranno valutati da ginecologi esperti con l'ausilio di algoritmi AI per la prioritizzazione delle cisti ovariche sospette.
La piattaforma OvAi offre vari prodotti per i ginecologi, tra cui l'Academy per la formazione, DiGyn per la gestione e la telemedicina delle visite ecografiche, e OvAi Focus e OvAi X per il supporto alla diagnosi tramite intelligenza artificiale. DiGyn permette la gestione dei dati clinici ed ecografici e l'organizzazione delle visite, mentre OvAi Focus fornisce informazioni oggettive sulle caratteristiche morfologiche delle cisti ovariche. OvAi X, in fase di certificazione come dispositivo medico, utilizza gli algoritmi di intelligenza artificiale per una diagnosi differenziale delle masse ovariche. La piattaforma TESI eViSuS offre soluzioni per il teletraining, la teleconsulenza e il telemonitoraggio delle pazienti.
Il progetto ha implicazioni scientifiche, economiche e sociali significative. Utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare l'interpretazione ecografica, democratizzando l'accesso a soluzioni sanitarie efficaci. Ciò ha il potenziale per aprire nuovi mercati e migliorare l'efficienza del sistema sanitario, riducendo le liste d'attesa e migliorando la gestione dei casi. Inoltre, offre un servizio più tempestivo e accurato per le pazienti, soprattutto per coloro con rischio genetico di cancro ovarico, consentendo diagnosi precoci e trattamenti tempestivi, riducendo i costi sanitari e migliorando la qualità della vita.