DeepTrace Technologies è una startup innovativa, spin-off dello Iuss di Pavia, che opera nel campo dell’intelligenza artificiale combinandola con l’imaging medica ai fini di effettuare diagnosi e prognosi degli accertamenti in modo più preciso, veloce e appunto predittivo. Risparmiando così tempo che, in certi frangenti e condizioni, può essere estremamente prezioso. Il fondo Progress Tech Trasfer lanciato lo scorso anno da Mito Technology ha sottoscritto il primo round di investimento per 1,7 milioni di euro, acquisendone una quota di minoranza, assistito da Klecha & Co come advisor finanziario.
Ma cosa fa DeepTrace? Fondata nel 2018, ma sulla base di un lavoro di ricerca radicato almeno nel 2015, la startup ha sviluppato un sistema di analisi delle immagini radiologiche basato sull’utilizzo dell’IA che migliora la velocità di screening, la qualità della diagnosi e permette di modulare la terapia più adatta al paziente.
Una soluzione che integra il lavoro degli specialisti medici e dei tecnici specializzati e permette di prevedere il rischio di insorgenza della malattia, la sua evoluzione e l’eventuale scarsa risposta a una determinata terapia, riducendo così le spese sanitarie conseguenti ed evitando test medici invasivi, trattamenti inefficaci e cure non necessarie.
“L’approccio della società, basato sull’analisi dei dati e sulla medicina predittiva personalizzata, consente di fornire dispositivi medici ad alta efficienza, a basso costo e con rischi limitati – si legge in una nota di Klecha, banca d’investimento privata paneuropea specializzata nei settori tecnologia, software, servizi IT, hardware e IoT – in meno di tre anni DeepTrace Technologies ha sviluppato più di 10 modelli predittivi per diverse malattie, tra cui l’Alzheimer, per diverse tipologie di carcinoma e per malattie virali tra cui, da ultimo, la Covid-19”.
Il modello per la polmonite interstiziale da Covid-19
La società ha infatti messo a punto la scorsa primavera, e nel giro di poche settimane grazie alla collaborazione con un gruppo di ricercatori clinici dell’università di Milano Bicocca, della Statale di Milano, del CNR, dell’IRCCS Policlinico San Donato e dell’ospedale San Gerardo di Monza, un metodo per riconoscere la presenza della polmonite interstiziale causata dal coronavirus sulla base di una normale radiografia digitale del paziente. Un metodo sviluppato allenando la piattaforma proprietaria Trace4 a individuare e riconoscere le caratteristiche che differenziano le immagini radiografiche dei polmoni degli individui affetti da Covid-10 rispetto a quelli con sintomatologia simile. I vantaggi stanno nella rapidità di risposta, nel basso costo e nella massima versatilità, come d’altronde in altri tipi di patologie.
Le certificazione europea
Il round di investimento consentirà alla startup, guidata dal Ceo Christian Salvatore, di ottenere la certificazione CE dei dispositivi medici proprietari e di ampliare lo spettro di malattie coperte dall’applicazione. Non solo: una parte delle risorse sarà dedicata al miglioramento del software di analisi con l’obiettivo di renderlo ancora più completo e personalizzabile, consentendo ai clienti di trarne il maggior vantaggio possibile.
