Sobre nós

Nascemos dentro do hospital, não fora dele.

Uma equipa que trabalha dentro do hospital, não acima dele. Aqui está de onde viemos e onde nos encontrar.

A nossa história

A Latrikos começa com uma pergunta que se repetia em cada sessão: se o dado já está escrito, porque demora meses reuni-lo?

Trabalhamos com equipas assistenciais e de investigação para que a ferramenta encaixe na forma como já trabalham, e não o contrário.

O mesmo critério mantém-se: nada entra no produto se não resistir a uma revisão clínica e metodológica.

Onde encontrar-nos

Mapa do centro de Madrid, com a zona onde a Latrikos está sediada destacada. — Centro de Madrid

Sede: Madrid, Espanha
Escreva-nos: contact@latrikos.com

A documentação clínica em bruto sobe através do núcleo de IA até dados estruturados, protegidos e propriedade do cliente.

Porque existe a Latrikos.

Missão

Fazer com que a informação clínica real possa converter-se em evidência útil, sem que as equipas de saúde tenham de escolher entre profundidade, velocidade e controlo do dado.

Visão

Um sistema de saúde em que cada hospital, sociedade científica e promotor possa ativar rapidamente os seus dados clínicos, construir registos longitudinais reutilizáveis e colaborar em estudos multicêntricos sem depender de infraestruturas inacessíveis ou anos de integração.

A Latrikos nasce da prática clínica e da investigação. Conhecemos o custo de rever relatórios um a um, a dificuldade de reconstruir uma história longitudinal e a frustração de desenhar estudos que não escalam. Por isso construímos uma plataforma que combina conhecimento clínico, IA, validação humana e uma arquitetura orientada à soberania do dado.

Seis princípios de marca.

Clinical first

As variáveis, regras e validações desenham-se a partir do significado clínico, não da disponibilidade técnica do dado.

Evidence over hype

Não prometemos automatização sem controlo. Medimos qualidade, mostramos rastreabilidade e adaptamos o fluxo ao uso previsto.

Data sovereignty

O ativo é do cliente. A tecnologia deve aumentar a sua capacidade, não torná-lo fornecedor de dados de terceiros.

Operational impact

O objetivo não é produzir uma demo de IA, mas reduzir tempos, ativar estudos e entregar resultados utilizáveis.

Scalable collaboration

Os modelos devem poder crescer entre serviços, hospitais, países e projetos mantendo uma semântica comum.

Reproducibility

Cada projeto deve deixar uma metodologia, um modelo e um registo que possam ser revistos e reutilizados.