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Innovazione nell'AI Health

Architettura proprietaria a doppio livello che unisce empatia relazionale e rigore tecnologico per creare un supporto decisionale sicuro, umano e contestualizzato per il paziente.

Architettura a Doppio Livello

Per garantire sicurezza e affidabilità nel settore sanitario, il nostro approccio orchestra l'AI su due piani sinergici. Clicca su ciascun livello per esplorare i dettagli.

Actiongrid Workflow

L'orchestrazione strategica delle Risorse AI che agisce come un "regista" per gestire interi processi e raggiungere obiettivi complessi.

DrGuido LLM Orchestrator

Il "motore" di intelligenza multi-modello che garantisce la qualità e l'affidabilità di ogni singola analisi, selezionando l'LLM più adatto.

Workflow Methodology

Gestire processi complessi per garantire risposte verificate e di altissima qualità, eliminando il rischio di allucinazioni. Questo avviene attraverso un ciclo strutturato (Analyze, Delegate, Generate, Validate) che governa la collaborazione tra gli agenti, assicurando che ogni fase del processo sia controllata e il risultato finale affidabile.

LLM Orchestrator

Ispirandosi a ricerche all'avanguardia come AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) di Google Research, questo "motore" ad alte prestazioni garantisce la qualità di ogni analisi. La piattaforma orchestra una flotta di modelli esperti, connettendosi a LLM specializzati per la sanità come MedGemma di Google.

Proprietà Intelletuale

La creazione di IP è il nostro vantaggio competitivo distintivo nel mercato AI Health. Abbiamo avviato il processo di brevettazione per le metodologie che definiscono un nuovo standard nella relazione uomo-macchina.

Actiongrid Workflow

Un sistema multi-agente per l'orchestrazione di workflow complessi in tempo reale, con personalizzazione avanzata dei prompt per ogni AI Agent.

Empathetic Chain-of-Thought (E-CoT)

Un metodo rivoluzionario che guida l'AI a generare interazioni empatiche autentiche, comprendendo lo stato emotivo dell'utente.

Confidence-Gated Negotiation Loop

Un processo di validazione interna che assicura l'affidabilità attraverso un "negoziato" tra modelli esperti, garantendo un output sicuro e clinicamente fondato.

Domande e Risposte

Come è difendibile la vostra tecnologia rispetto a grandi player come Google, che stanno sviluppando i propri modelli AI per la sanità (es. Med-PaLM)?
La nostra Proprietà Intellettuale non risiede nella creazione di un Large Language Model (LLM) di base, ma nell' architettura di orchestrazione a doppio livello che li governa. Mentre i grandi player costruiscono i "motori", noi costruiamo il "sistema operativo" e il "sistema di controllo di volo" specifici per l'AI Health. I nostri brevetti, come l'Actiongrid Workflow e il Confidence-Gated Negotiation Loop, proteggono il processo con cui rendiamo questi potenti motori sicuri, affidabili ed empatici. Questo ci posiziona come un partner strategico e uno strato di valore aggiunto, non come un concorrente diretto sui modelli di base.
La vostra "doppia orchestrazione" suona complessa e costosa. Come pensate di gestire la scalabilità e i costi computazionali?
L'architettura è progettata proprio per l'efficienza su larga scala. Il Dr. Guido LLM Orchestrator agisce come un gestore di risorse intelligente: per ogni compito, seleziona dinamicamente non il modello più grande, ma quello più efficiente ed efficace. Questo approccio "Mixture-of-Experts" evita di usare modelli sovradimensionati per compiti semplici, ottimizzando drasticamente i costi computazionali e garantendo al contempo la massima precisione quando serve. La scalabilità è intrinseca al design modulare.
Perché l'"empatia relazionale" è un vantaggio tecnologico (un "moat") e non solo una feature di UX?
L'empatia, generata dalla nostra metodologia brevettabile Empathetic Chain-of-Thought (E-CoT), è un driver tecnologico fondamentale. In sanità, un'interazione empatica aumenta la fiducia del paziente, portandolo a condividere informazioni più complete e accurate. Questi dati di alta qualità sono l'input che alimenta il nostro intero sistema, migliorando l'accuratezza diagnostica e la pertinenza delle risposte. L'empatia crea un circolo virtuoso: migliore interazione -> dati migliori -> AI più intelligente. Questo è un "data moat" difficile da replicare.
Qual è lo stato attuale dei vostri brevetti e che tipo di protezione reale offrono?
Abbiamo avviato il processo di registrazione per le tre metodologie chiave. La protezione che offrono è di natura processuale: non brevettiamo un algoritmo, ma il metodo con cui diversi agenti AI collaborano (Actiongrid Workflow), generano empatia (E-CoT) e validano le informazioni (Confidence-Gated Negotiation Loop). Questo impedisce a un concorrente di replicare il nostro specifico approccio alla sicurezza e all'affidabilità, anche se utilizzasse gli stessi LLM di base.
La vostra tecnologia si basa su modelli di terze parti come MedGemma. Come mitigate il rischio di dipendenza da questi fornitori?
La nostra strategia anti-dipendenza è il nostro stesso LLM Orchestrator. È progettato per essere "model-agnostic". La sua capacità di gestire una "flotta" di modelli diversi (commerciali, open-source) ci permette di non dipendere da un singolo fornitore. Se un provider cambia i termini di servizio, i prezzi, o se emerge un modello migliore, possiamo integrare, sostituire o ribilanciare l'uso dei modelli senza dover riprogettare l'architettura. Questa flessibilità è un asset strategico fondamentale.
Affermate di eliminare le "allucinazioni" dell'AI. Come potete garantirlo in un settore ad alto rischio come quello sanitario?
Nessun sistema AI può promettere un'accuratezza del 100%. Tuttavia, la nostra metodologia Confidence-Gated Negotiation Loop è il nostro più potente meccanismo di mitigazione del rischio. Invece di fidarsi di un singolo modello, il sistema orchestra un "negoziato" tra più esperti virtuali. Una risposta viene fornita al paziente solo dopo che un processo di validazione incrociata ha raggiunto una soglia di confidenza predefinita. Questo riduce drasticamente la probabilità di errori fattuali ("allucinazioni"), un requisito non negoziabile per l'AI in ambito clinico.
In che modo la vostra architettura tecnologica supporta la vostra strategia di dati?
L'architettura è il motore della nostra strategia di dati. L'Actiongrid Workflow cattura dati strutturati sulle interazioni e sui processi decisionali (es. quale tool è stato usato, quale agente è stato delegato). Il LLM Orchestrator cattura le sfumature del dialogo. Questa combinazione ci fornisce un dataset unico e ricco, che non è solo un log di conversazioni, ma una mappa strutturata di come risolvere problemi sanitari in modo empatico e sicuro. Questi dati sono l'asset che usiamo per affinare continuamente la nostra IP.
Al di là dell'architettura attuale, quali sono le prossime due tappe fondamentali nella vostra roadmap tecnologica?
La prima tappa fondamentale è il completamento del percorso di certificazione come Dispositivo Medico (MDR) per la nostra piattaforma, un passo cruciale per la validazione clinica e l'adozione enterprise. La seconda è l'espansione delle capacità del LLM Orchestrator per includere l'auto-apprendimento e l'ottimizzazione autonoma della "flotta" di modelli, riducendo ulteriormente l'intervento manuale e migliorando costantemente le performance.
Come è stata validata sul mercato l'efficacia di questa "doppia orchestrazione"?
La validazione avviene su due fronti. In primo luogo, la nostra applicazione B2C, Dr. Guido, funge da nostro laboratorio R&D in tempo reale, dimostrando che il nostro approccio genera un alto engagement e fiducia da parte degli utenti. In secondo luogo, abbiamo già una trazione commerciale B2B con clienti che stanno integrando le nostre Custom API. Questo valida la tesi fondamentale: le aziende del settore Health non vogliono solo un "modello AI", ma una soluzione orchestrata, sicura e affidabile da integrare nei loro sistemi.