Über uns

Wir sind im Krankenhaus entstanden, nicht außerhalb.

Ein Team, das im Krankenhaus arbeitet, nicht darüber. Hier stehen unsere Herkunft und wo Sie uns finden.

Unsere Geschichte

Latrikos beginnt mit einer Frage, die in jeder Sitzung fiel: Wenn die Daten längst geschrieben sind, warum dauert ihre Zusammenführung Monate?

Wir entwickeln gemeinsam mit Versorgungs- und Forschungsteams, damit sich das Werkzeug ihrer Arbeitsweise anpasst — nicht umgekehrt.

Dasselbe Prinzip gilt weiterhin: Nichts geht ins Produkt, was einer klinischen und methodischen Prüfung nicht standhält.

So finden Sie uns

Karte des Zentrums von Madrid, mit hervorgehobenem Gebiet, in dem Latrikos ansässig ist. — Zentrum von Madrid

Hauptsitz: Madrid, Spanien
Schreiben Sie uns: contact@latrikos.com

Rohe klinische Dokumentation steigt durch den KI-Kern zu strukturierten, geschützten und kundeneigenen Daten auf.

Warum es Latrikos gibt.

Mission

Reale klinische Information in nutzbare Evidenz verwandeln, ohne dass Versorgungsteams zwischen Tiefe, Geschwindigkeit und Datenkontrolle wählen müssen.

Vision

Ein Gesundheitssystem, in dem jedes Haus, jede Fachgesellschaft und jeder Sponsor seine klinischen Daten schnell aktivieren, wiederverwendbare longitudinale Register aufbauen und an multizentrischen Studien mitarbeiten kann — ohne unzugängliche Infrastruktur oder Jahre der Integration.

Latrikos entstand aus klinischer Praxis und Forschung. Wir kennen den Aufwand, Berichte einzeln zu prüfen, die Schwierigkeit, einen longitudinalen Verlauf zu rekonstruieren, und die Frustration, Studien zu entwerfen, die nicht skalieren. Deshalb haben wir eine Plattform gebaut, die klinisches Wissen, KI, menschliche Validierung und eine auf Datensouveränität ausgerichtete Architektur verbindet.

Sechs Markenprinzipien.

Clinical first

Variablen, Regeln und Validierungen entstehen aus der klinischen Bedeutung, nicht aus der technischen Verfügbarkeit der Daten.

Evidence over hype

Wir versprechen keine Automatisierung ohne Kontrolle. Wir messen Qualität, zeigen Rückverfolgbarkeit und passen den Ablauf dem vorgesehenen Zweck an.

Data sovereignty

Der Bestand gehört dem Kunden. Technologie soll seine Fähigkeiten erweitern, ihn nicht zum Datenlieferanten Dritter machen.

Operational impact

Ziel ist keine KI-Demo, sondern kürzere Zeiten, aktivierte Studien und nutzbare Ergebnisse.

Scalable collaboration

Modelle müssen über Abteilungen, Häuser, Länder und Projekte wachsen können und dabei eine gemeinsame Semantik behalten.

Reproducibility

Jedes Projekt soll eine Methodik, ein Modell und ein Register hinterlassen, die geprüft und wiederverwendet werden können.