PatchAI™ è la prima piattaforma cognitiva per la raccolta e l’analisi predittiva in forma conversazionale (Co-PRO™) dei dati riportati dai pazienti nei Clinical Trials. PatchAI™ utilizza tecnologie quali Intelligenza Artificiale e Machine Learning e integra un assistente virtuale empatico costruito su IBM Watson™ che interpreta i bisogni dei pazienti, implementa strategie personalizzate atte a promuovere e mantenere l’engagement dei pazienti, e raccoglie dati su sintomatologia, eventi avversi, aderenza alla terapia e qualità di vita. PatchAI™ migliora l’intera esperienza del paziente, portando a migliori outcome di salute e riducendo i tempi e i costi dei trials.
Nel passaggio da una medicina “blockbuster” ad una medicina personalizzata, i pazienti non sono più semplici “soggetti” per la raccolta dati durante gli studi clinici, ma collaboratori essenziali del processo. In questo scenario i Patient Reported Outcomes (PRO) permettono ai pazienti di registrare direttamente il proprio stato di salute e gli esiti del trattamento dando informazioni su qualità di vita, aderenza terapeutica, sintomi, efficacia, tollerabilità, utilità e preferenze.
Gli obiettivi di PatchAi sono:
- Trasformare la ricerca clinica in virtù dell’attenzione alla centralità del paziente, alla sicurezza e alle tecnologie digitali d’avanguardia;
- Sviluppare soluzioni sanitarie digitali dedicate allo sviluppo di prodotti medici più sicuri, più rapidi ed economici per migliorare la vita dei pazienti;
- Aumentare la motivazione e l’engagement dei pazienti nel loro percorso di sperimentazione clinica;
- Rivoluzionare la raccolta dei dati provenienti dai pazienti attraverso l'adozione di Co-PRO™ (Conversational Patient Reported Outcomes) e integrare i dati provenienti da vari dispositivi e sistemi per generare nuove evidenze provenienti dal mondo reale (RWE)