À propos

Nous sommes nés à l’intérieur de l’hôpital, pas à l’extérieur.

Une équipe qui travaille dans l’hôpital, pas au-dessus. Voici d’où nous venons et où nous trouver.

Notre histoire

Latrikos naît d’une question revenue à chaque séance : si la donnée est déjà écrite, pourquoi faut-il des mois pour la réunir ?

Nous construisons avec les équipes de soins et de recherche pour que l’outil épouse leur façon de travailler, et non l’inverse.

Le même principe demeure : rien n’entre dans le produit s’il ne résiste pas à une revue clinique et méthodologique.

Où nous trouver

Carte du centre de Madrid, avec la zone où se trouve Latrikos mise en évidence. — Centre de Madrid

Siège: Madrid, Espagne
Écrivez-nous: contact@latrikos.com

La documentation clinique brute s’élève à travers le cœur d’IA jusqu’à des données structurées, protégées et détenues par le client.

Pourquoi Latrikos existe.

Mission

Faire en sorte que l’information clinique réelle puisse devenir une preuve utile, sans que les équipes de santé aient à choisir entre profondeur, rapidité et contrôle de la donnée.

Vision

Un système de santé où chaque hôpital, société savante et promoteur peut activer ses données cliniques rapidement, construire des registres longitudinaux réutilisables et collaborer à des études multicentriques sans dépendre d’infrastructures inaccessibles ou d’années d’intégration.

Latrikos est né de la pratique clinique et de la recherche. Nous connaissons le coût de la revue de comptes rendus un par un, la difficulté de reconstruire une histoire longitudinale et la frustration de concevoir des études qui ne passent pas à l’échelle. C’est pourquoi nous avons construit une plateforme qui combine connaissance clinique, IA, validation humaine et une architecture orientée souveraineté des données.

Six principes de marque.

Clinical first

Les variables, règles et validations sont conçues à partir du sens clinique, non de la disponibilité technique de la donnée.

Evidence over hype

Nous ne promettons pas d’automatisation sans contrôle. Nous mesurons la qualité, montrons la traçabilité et adaptons le flux à l’usage prévu.

Data sovereignty

L’actif appartient au client. La technologie doit augmenter sa capacité, non le transformer en fournisseur de données pour des tiers.

Operational impact

L’objectif n’est pas de produire une démo d’IA, mais de réduire les délais, activer des études et livrer des résultats exploitables.

Scalable collaboration

Les modèles doivent pouvoir croître entre services, hôpitaux, pays et projets en conservant une sémantique commune.

Reproducibility

Chaque projet doit laisser une méthodologie, un modèle et un registre pouvant être revus et réutilisés.