La sfida

L’obiettivo del progetto era validare il potenziale delle attività di ricerca con strumenti AI avanzati, che potessero migliorare l’accuratezza diagnostica e l’efficienza clinica. L’azienda mirava a validare il potenziale di una piattaforma tecnologica capace di migliorare il processo decisionale e di integrarsi in modo sicuro nei flussi di lavoro dei clinici.

In particolare, l’azienda cercava supporto per esplorare:

  • Un’architettura modulare che separasse i componenti non medici dal sistema di Clinical Decision Support, facilitando evoluzione tecnologica, certificazione e compliance.
  • La possibilità di distribuire il modello all’interno degli ospedali per attività di ricerca, validazione e raccolta di evidenze pre‑certificazione come dispositivo medico.
  • Realizzare un business case che dimostrasse quanto una soluzione di supporto alla diagnosi, con raccomandazioni data-driven in tempo reale per gli HCP, potesse favorire interventi precoci, migliorare gli esiti dei pazienti e favorire l’innovazione nell’ottica di una medicina sempre più personalizzata.

Le attività di progetto

  • Definizione dell’architettura modulare per distinguere componenti sperimentali, servizi non clinici e moduli destinati alla certificazione.

  • Analisi dei requisiti regolatori per l’evoluzione verso un Clinical Decision Support System conforme alle normative europee.

  • Valutazione dei modelli di deployment ospedaliero per attività di ricerca e validazione in ambienti reali.

  • Assessment dei rischi e dei controlli di sicurezza per garantire affidabilità, tracciabilità e qualità dei dati.

  • Roadmap di sviluppo e certificazione per accelerare il percorso verso un prodotto clinicamente utilizzabile e compliant con la normativa.

  • Business case

  • Selezione partnership

Risultati

Il progetto ha prodotto una visione strutturata e un modello operativo che supportano le basi tecnologiche e regolatorie per l’evoluzione della piattaforma verso un futuro Clinical Decision Support System.