Chi siamo

Siamo nati dentro l’ospedale, non fuori.

Un team che lavora dentro l’ospedale, non sopra di esso. Ecco da dove veniamo e dove trovarci.

La nostra storia

Latrikos nasce da una domanda che tornava a ogni sessione: se il dato è già scritto, perché servono mesi per raccoglierlo?

Lavoriamo insieme ai team assistenziali e di ricerca perché lo strumento si adatti al loro modo di lavorare, non il contrario.

Lo stesso criterio vale ancora: nulla entra nel prodotto se non regge una revisione clinica e metodologica.

Dove trovarci

Mappa del centro di Madrid, con evidenziata la zona in cui ha sede Latrikos. — Centro di Madrid

Sede: Madrid, Spagna
Scrivici: contact@latrikos.com

La documentazione clinica grezza sale attraverso il nucleo di IA fino a dati strutturati, protetti e di proprietà del cliente.

Perché esiste Latrikos.

Missione

Fare in modo che l’informazione clinica reale possa diventare evidenza utile, senza che i team sanitari debbano scegliere tra profondità, velocità e controllo del dato.

Visione

Un sistema sanitario in cui ogni ospedale, società scientifica e promotore possa attivare rapidamente i propri dati clinici, costruire registri longitudinali riutilizzabili e collaborare a studi multicentrici senza dipendere da infrastrutture inaccessibili o anni di integrazione.

Latrikos nasce dalla pratica clinica e dalla ricerca. Conosciamo il costo di rivedere i referti uno per uno, la difficoltà di ricostruire una storia longitudinale e la frustrazione di progettare studi che non scalano. Per questo abbiamo costruito una piattaforma che unisce conoscenza clinica, IA, validazione umana e un’architettura orientata alla sovranità del dato.

Sei principi di marca.

Clinical first

Variabili, regole e validazioni si progettano dal significato clinico, non dalla disponibilità tecnica del dato.

Evidence over hype

Non promettiamo automazione senza controllo. Misuriamo la qualità, mostriamo la tracciabilità e adattiamo il flusso all’uso previsto.

Data sovereignty

L’asset è del cliente. La tecnologia deve aumentarne la capacità, non trasformarlo in fornitore di dati per terzi.

Operational impact

L’obiettivo non è produrre una demo di IA, ma ridurre i tempi, attivare studi e consegnare risultati utilizzabili.

Scalable collaboration

I modelli devono poter crescere tra servizi, ospedali, paesi e progetti mantenendo una semantica comune.

Reproducibility

Ogni progetto deve lasciare una metodologia, un modello e un registro che possano essere rivisti e riutilizzati.