-
Serwisy Grupy INVICTA chevron_left Powrótclose
Serwisy Grupy INVICTA
Grupa INVICTA
- Klinika INVICTA
- Laboratoria medyczne
- Bank INVICTA
- Klinika Anti-Aging
- CBR
- NAMI
Data utworzenia: 16 lutego 2023
Przeczytasz w 2 min
Oprogramowanie AIOO® i badanie GPS™ opracowane przez Centrum Badawczo-Rozwojowe INVICTA zostały zakwalifikowane do udziału w konkursie Start-Up-Med 2023, który jest wydarzeniem towarzyszącym VIII edycji Kongresu Wyzwań Zdrowotnych. Głosowanie trwa do 23 lutego.
Celem konkursu jest wybór i wyróżnienie nowatorskich rozwiązań w medycynie, które mogą mieć istotne znaczenie dla pacjentów i systemu opieki zdrowotnej. W konkursie biorą udział projekty obejmujące szeroko rozumiane technologie medyczne, zarówno technologie lekowe, jak i nielekowe (w tym m.in. wyroby medyczne, rozwiązania z zakresu diagnostyki i technologii teleinformatycznych). Finaliści zostaną zaproszeni do zaprezentowania swoich innowacji podczas Kongresu Wyzwań Zdrowotnych, w trakcie którego jury ostatecznie wyłoni zwycięzców konkursu Start-Up-Med 2023.
Zespół CBR ma dużą ochotę zaprezentować AIOO® i GPS™ podczas Kongresu, a wiemy, że nasze innowacje zasługują na to wyróżnienie 😊 Dlatego – mobilizujemy siły i głosujemy!
Tu możecie zagłosować na AIOO® i GPS™:
Artificial Intelligence Oocytes – to unikatowe, autorskie oprogramowanie stworzone przez zespół CBR INVICTA, które w sposób spersonalizowany przewiduje prawdopodobną liczbę dojrzałych komórek jajowych możliwych do uzyskania w procesie in vitro. Oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie, prognozuje prawdopodobny wynik stymulacji jajników, jaki możemy uzyskać u pacjentki, w zależności od przyjętego protokołu stymulacji oraz użytych dawek gonadotropin.
AIOO® jest dostępne wyłącznie w Klinikach INVICTA.
Genetyczna Predykcja Stymulacji – to badanie, dzięki któremu prognozy generowane przez AIOO®, dotyczące liczby dojrzałych komórek jajowych możliwych do uzyskania w toku stymulacji do in vitro, stają się jeszcze dokładniejsze. Większa dokładność wynika z faktu, że GPS™ opracowane w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji, identyfikuje te markery genetyczne, które wpływają na predyspozycje pacjentki do reakcji na stymulację hormonalną.
