Le grandi organizzazioni che si occupano di ricerca nell'ambito dell'intelligenza artificiale applicata alla salute (AI-Health) stanno affrontando una significativa mancanza di dati essenziali. Attualmente, le loro ricerche si basano quasi esclusivamente sui dataset forniti da ospedali e università.
Sebbene queste istituzioni rappresentino l'80% del lavoro medico effettivamente svolto, una parte cruciale dei dati rimane inesplorata.
La mancanza di dati provenienti dalle piccole strutture sanitarie rappresenta una sfida significativa per la ricerca in intelligenza artificiale applicata alla medicina.
MeRis permette di recuperare questi dati preziosi, integrandoli con i dataset delle grandi strutture contribuendo a rendere più corrette le diagnosi predittive e le cure.
Avvicinando chi non riesce a farlo, a un futuro in cui l'intelligenza artificiale è un vero ausilio per la medicina.
Gli ospedali e le università operano seguendo rigidi protocolli clinici che, pur garantendo standard elevati, spesso limitano il tempo e le risorse dedicate alla ricerca di una diagnosi accurata. Di conseguenza, i pazienti vengono talvolta dimessi in uno stato di "cura del problema" anziché di completa guarigione.
Questo approccio, seppur efficace in molti casi, può lasciare insoddisfatto un segmento significativo di pazienti che continuano a cercare soluzioni.
Questi pazienti si rivolgono spesso a ambulatori, cliniche e piccole strutture sanitarie, dove possono incontrare gli stessi medici che operano nelle grandi istituzioni. Tuttavia, in questi contesti, i medici hanno maggiore tempo da dedicare al paziente, permettendo un'anamnesi più approfondita e la ricerca di una diagnosi più precisa.
In ambulatorio, il paziente non è vincolato dai rigidi canoni di residenza ospedaliera che limitano la degenza a pochi giorni. La spesa degli esami è spesso a carico del paziente stesso, consentendo una maggiore flessibilità nell'approccio diagnostico e la possibilità di visite ripetute nel tempo.
Nonostante il valore clinico di queste interazioni, i dati generati nelle piccole strutture si perdono. Queste organizzazioni, a causa di budget limitati, non hanno le risorse per investire nella digitalizzazione avanzata né vantaggi diretti nel produrre dataset standardizzati digitalmente.
Di conseguenza, una porzione significativa delle informazioni cliniche rimane fuori dalla portata delle ricerche AI, limitando la completezza e l'efficacia dei modelli sviluppati.
Grazie alla nostra soluzione MeRis, le piccole strutture possono contribuire attivamente alla ricerca in AI-Health, permettendo alle organizzazioni di ricerca di accedere a un dataset arricchito che include sia l'80% dei dati provenienti da ospedali e università, sia il 20% aggiuntivo dalle piccole strutture. Questo approccio 80/20 offre una visione più completa e rappresentativa della pratica medica reale.
facilmente i dati clinici nelle piccole strutture.
le informazioni dei pazienti, garantendo la conformità alle normative sulla privacy.
in modo sicuro i dati verso un cloud dedicato, creando dataset completi e standardizzati.
Accedono a strumenti avanzati senza gravosi investimenti iniziali, migliorano l'efficienza operativa e contribuiscono alla ricerca scientifica.
Ottengono dataset più completi e diversificati, migliorando l'accuratezza e l'efficacia delle soluzioni AI sviluppate.
Beneficiano di diagnosi più precise e di cure personalizzate, grazie a modelli AI addestrati su dati più rappresentativi
Avanza verso una medicina predittiva più efficace, ottimizzando risorse e migliorando gli esiti clinici.
Distribuiscono MrRis i distributori di strumenti medicali, che si occupano anche della manutenzione
Lo strumento viene distribuito in comodato d'uso e ha un "costo mensile di manutenzione".