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Algoritmos
12 Millones
Pacientes en todo el mundo
Saventic Health le ayuda a optimizar los ensayos clínicos, los diagnósticos y las vías de tratamiento para enfermedades raras. Nuestra tecnología basada en inteligencia artificial identifica a los pacientes de alto riesgo de forma más rápida y precisa, lo que le permite acelerar el reclutamiento, reducir los retrasos en el diagnóstico y mejorar los resultados.
Ya sea que esté realizando estudios clínicos o ampliando el acceso a terapias, apoyamos sus objetivos haciendo que el proceso del paciente sea más eficiente, desde la sospecha hasta el diagnóstico confirmado y más allá.
Saventic Med
Integración con los registros médicos electrónicos (RME) de los hospitales, análisis de todos los datos clínicos e identificación de pacientes de alto riesgo.
Saventic Care
Aplicación global en línea para pacientes, cuidadores y médicos de cabecera que permite identificar a los pacientes de alto riesgo y organizar todo el proceso.
500+
diagnóstico de Enfermedades Raras
Tenemos proyectos/colaboraciones en:
a) América del Norte: (Alberta Health Services, Mayo Clinic)
b) América del Sur: (Brasil, Colombia, Argentina, Chile)
c) Europa: Alemania, Francia, Austria, Suecia, Polonia
d) Asia: Taiwán
300 millones de personas viven con una enfermedad rara en todo el mundo, pero siguen siendo ignoradas. La mayoría de los profesionales de la salud no están familiarizados con estas afecciones y diagnostican erróneamente a los pacientes con otras enfermedades debido a síntomas similares.
Además, la falta de herramientas escalables capaces de detectar los primeros signos y derivar a los pacientes adecuadamente contribuye a un embudo deficiente.
Como resultado, la mayoría de los pacientes con enfermedades raras esperan más de cinco años para obtener un diagnóstico definitivo. Durante este tiempo, sus síntomas pueden empeorar, a veces incluso de forma permanente. Este problema también tiene repercusiones económicas en el sistema de salud pública, las instituciones privadas y las familias de los pacientes. Cada año, el Gobierno de los Estados Unidos gasta 266 000 dólares por paciente en gastos médicos.
Cuanto antes obtengamos un diagnóstico, antes podremos reducir la carga para todas las personas involucradas en el proceso del paciente y contribuir a una mejor calidad de vida.
Nuestros algoritmos se centran en enfermedades raras con repercusiones sistémicas —como trastornos hematológicos, inmunológicos, metabólicos y cardiovasculares— en las que la detección temprana es fundamental y los síntomas suelen ser inespecíficos.
Saventic Med is a Platform with AI-driven algorithms is implemented in clinics.
It integrates with existing database (pre-defined tables' format).
Signing an agreement with a medical clinic, team organization
Preparation of datasets locally by the clinic (pre-defined tables)
Workshops with clinics' physicians to re-train NLP algorithms
Algorithms' implementation locally based on data fully anonymised
Organization of diagnostic process of selected patients
Provision of reports with statistics & efficacy of the algorithms
Average process length:
4-6 weeks
A menudo, los pacientes comienzan a buscar respuestas por su cuenta. Por eso hemos creado una plataforma en línea donde pueden evaluar el riesgo de padecer enfermedades raras y recibir orientación personalizada sobre dónde encontrar la ayuda adecuada.
Formulario Online
Los pacientes informan sobre sus síntomas, historial médico y resultados de pruebas anteriores.
Análisis
Una vez analizados los datos de los pacientes, nuestros algoritmos señalan aquellos con alto riesgo de padecer enfermedades raras.
Feedback
Nuestro equipo médico evalúa el riesgo y le comunicamos al paciente nuestras recomendaciones.
Se desarrolló un sistema de puntuación basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para identificar la enfermedad de Fabry utilizando registros médicos electrónicos. Mostró una alta precisión (AUC 0,998) y detectó con éxito un caso confirmado, lo que permitió un diagnóstico más precoz y preciso.
La enfermedad de Castleman multicéntrica idiopática (iMCD) es una afección extremadamente rara que a menudo se diagnostica tarde debido al escaso conocimiento que se tiene sobre ella. Un algoritmo basado en inteligencia artificial que utiliza historias clínicas electrónicas puede ayudar a detectar casos sospechosos que antes pasaban desapercibidos.
Explore los comunicados de prensa sobre nuestros productos y logros.
Colaboramos con empresas farmacéuticas, biotecnológicas, laboratorios, hospitales y médicos de todo el mundo para agilizar el diagnóstico y conectar a los pacientes con el tratamiento más rápidamente.
For over 20 years, has been developing teams and turning ideas into tangible successes at the intersection of hematooncology, neurology, cardiology, rare diseases in big pharma like AstraZeneca, Boehringer Ingelheim and AbbVie.
Data Scientist with Master’s in Advanced Analytics and Big data from Warsaw School of Economics with experience across multiple industries and currently focusing on natural language processing, LLMs and machine learning to help create innovative solutions in healthcare.
Karol Lis es médico, científico y hematólogo especializado en enfermedades raras, investigación clínica y diagnósticos basados en inteligencia artificial. Como director médico de Saventic Health, combina sus conocimientos médicos con la tecnología para mejorar la detección precoz y la atención a pacientes con trastornos complejos.
Joanna Jarmoc es directora de Desarrollo Empresarial Global en Saventic Health, donde impulsa el crecimiento internacional de soluciones basadas en inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades raras. Joanna ha representado constantemente a la empresa en eventos prestigiosos, como HLTH 2022 en Las Vegas, Reuters Events Pharma en Barcelona, HIMSS25 Pitch Fest en París y CEE Deep Tech Summit, donde ha obtenido múltiples premios por la visión y la innovación de Saventic. Su experiencia en presentaciones, asociaciones y divulgación estratégica sitúa a Saventic Health a la vanguardia de la tecnología sanitaria mundial.
Marta Koryga es directora global de Saventic Health, donde lidera el desarrollo estratégico y la expansión internacional de Saventic Care, una plataforma digital diseñada para apoyar el proceso de diagnóstico de los pacientes. Con formación en economía por la Escuela de Economía de Varsovia (SGH), Marta combina el liderazgo en productos con un profundo compromiso con la mejora de la experiencia de los pacientes en todo el mundo. También colabora estrechamente con la Fundación Saventic, ayudando a tender puentes entre la innovación y el apoyo a los pacientes.
Correo: marta.koryga@saventic.com
Aneta Matysiak-Świątek es directora de proyectos para el mercado alemán en Saventic Health. Con experiencia en la gestión de proyectos transfronterizos, dirige la implementación estratégica y la localización de las soluciones de Saventic en Alemania, supervisando las asociaciones, la armonización normativa y la incorporación de clientes. Conocida por su gran capacidad de organización y su profundo conocimiento de los ecosistemas tecnológicos y sanitarios en la región DACH, Aneta desempeña un papel fundamental en la expansión del impacto de Saventic en Europa Central.
Correo: aneta.matysiak@saventic.com
Pedro Amaral es científico de datos junior en Saventic Health, donde contribuye al desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades raras. Actualmente cursa una maestría en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial en la Universidad Federal de Ceará, y también es licenciado en Informática por la misma institución. Su experiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático es fundamental para mejorar las tecnologías sanitarias que permiten un diagnóstico más rápido y preciso.
Wojciech Amtmański es científico de datos en Saventic Health, donde se dedica al desarrollo de algoritmos de diagnóstico basados en inteligencia artificial para enfermedades raras. Su trabajo consiste en analizar historiales médicos electrónicos para identificar patrones indicativos de afecciones como la enfermedad de Castleman, con el objetivo de mejorar la detección precoz y el tratamiento. La experiencia de Wojciech contribuye a la misión de Saventic Health de hacer que el diagnóstico de enfermedades raras sea más rápido, más inteligente y más accesible.
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Guías y Aspectos Legales
Certificaciones
Szymon Piątkowski absolvierte Informatik an der Nicolaus Copernicus University (BS) sowie Finance and Banking an der Warsaw School of Economics (MA). Die Themen seiner Diplomarbeit konzentrierten sich auf Convolutional Neural Networks, deren Vergleich mit traditionellen statistischen Methoden sowie die Implementierung neuronaler Netzwerklösungen in der Praxis.
Er verfügt über mehr als 12 Jahre globale Erfahrung in der strategischen und operativen Beratung bei PwC & EY mit Schwerpunkt im Gesundheitswesen.
