Sobre nosotros

Nacimos dentro del hospital, no fuera.

Un equipo que trabaja dentro del hospital, no sobre él. Aquí está de dónde venimos y dónde encontrarnos.

Nuestra historia

Latrikos empieza con una pregunta que se repetía en cada sesión: si el dato ya está escrito, ¿por qué cuesta meses reunirlo?

Trabajamos junto a equipos asistenciales y de investigación para que la herramienta encaje en su forma de trabajar, y no al revés.

Hoy seguimos con el mismo criterio: nada entra en el producto si no resiste una revisión clínica y metodológica.

Dónde encontrarnos

Mapa del centro de Madrid, con la zona donde está Latrikos resaltada. — Centro de Madrid

Sede: Madrid, España
Escríbenos: contact@latrikos.com

La documentación clínica en bruto asciende a través del núcleo de IA hasta datos estructurados, protegidos y de propiedad del cliente.

Por qué existe Latrikos.

Misión

Hacer que la información clínica real pueda convertirse en evidencia útil, sin que los equipos sanitarios tengan que elegir entre profundidad, velocidad y control del dato.

Visión

Un sistema sanitario en el que cada hospital, sociedad científica y promotor pueda activar sus datos clínicos con rapidez, construir registros longitudinales reutilizables y colaborar en estudios multicéntricos sin depender de infraestructuras inaccesibles o años de integración.

Latrikos nace desde la práctica clínica y la investigación. Conocemos el coste de revisar informes uno a uno, la dificultad de reconstruir una historia longitudinal y la frustración de diseñar estudios que no escalan. Por eso construimos una plataforma que combina conocimiento clínico, IA, validación humana y una arquitectura orientada a la soberanía del dato.

Seis principios de marca.

Clinical first

Las variables, reglas y validaciones se diseñan desde el significado clínico, no desde la disponibilidad técnica del dato.

Evidence over hype

No prometemos automatización sin control. Medimos calidad, mostramos trazabilidad y adaptamos el flujo al uso previsto.

Data sovereignty

El activo es del cliente. La tecnología debe aumentar su capacidad, no convertirlo en proveedor de datos de terceros.

Operational impact

El objetivo no es producir una demo de IA, sino reducir tiempos, activar estudios y entregar resultados utilizables.

Scalable collaboration

Los modelos deben poder crecer entre servicios, hospitales, países y proyectos manteniendo una semántica común.

Reproducibility

Cada proyecto debe dejar una metodología, un modelo y un registro que puedan revisarse y reutilizarse.