50
algoritmos
12 milhões
de pacientes
Simplifique ensaios clínicos, processos de diagnóstico e acesso a tratamentos. Nossas soluções baseadas em Inteligência Artificial podem identificar pacientes com doenças raras 6x mais rápido.
Seja conduzindo estudos clínicos ou ampliando o acesso a terapias, apoiamos seus objetivos tornando a jornada do paciente mais eficiente — desde a suspeita até o diagnóstico confirmado.
Saventic Med
Integração com sistemas de EMR de hospitais para análise de dados clínicos e identificação de pacientes com alto risco de doenças raras.
Saventic Care
Plataforma online, onde pacientes, familiares e cuidadores podem solicitar uma análise de seus sintomas para veriicar o risco de doenças raras.
500+
Diagnóstico de doenças raras
Temos projetos ativos e parcerias estratégicas em países da América do Sul, América do Norte, Ásia e Europa, entre eles:
América do Norte: Canadá, Estados Unidos e México
América do Sul: Argentina, Brasil, Chile e Colômbia
Ásia: Taiwan
Europa: Alemanha, Áustria, França, Suíça e Polônia
Além disso, temos planos de expansão para mais países na América Latina, Ásia e Golfo.
Mais de 300 milhões de pessoas no mundo vivem com uma doença rara, mas ainda são negligenciadas. A maioria dos profissionais de saúde não está familiarizada com essas condições e muitas vezes diagnostica pacientes de forma incorreta, já que os sintomas se parecem com os de doenças mais comuns.
Além disso, a falta de ferramentas capazes de identificar os primeiros sinais e direcionar os pacientes de forma adequada contribui para atrasos no diagnóstico.
Como resultado, a maioria dos pacientes raros espera pelo menos 5 anos até obter uma confirmação. Neste meio tempo, seus sintomas podem piorar ou até mesmo se tornarem permanentes. Este problema também impacta financeiramente tanto o sistema de saúde quanto as próprias famílias.
Quanto mais cedo chegamos ao diagnóstico, mais cedo podemos reduzir a carga para todos os envolvidos na jornada do paciente — e contribuir para uma melhor qualidade de vida.
No momento, nossos algoritmos são capazes de identificar doenças raras que afetam a saúde do paciente de forma sistêmica, incluindo condições hematológicas, imunológicas, metabólicas e cardiovasculares, onde o diagnóstico precoce é crucial e os sintomas são geralmente inespecíficos.
A Saventic Med é uma plataforma projetada para hospitais e clínicas que querem melhorar a experiência de seus pacientes, oferecendo um diagnóstico mais rápido e preciso. A implementação leva em torno de 4-6 semanas e é in-loco, garantindo a segurança e proteção dos dados.
Configuração
Instalamos um servidor com nossos algoritmos nas dependências do hospital para analisar os dados anonimizados dos pacientes.
Triagem
Nossa tecnologia baseada em IA identifica quais pacientes têm maior risco de doenças raras com base nos registros médicos analisados.
Relatório
Nossa plataforma gera um relatório e, com base nestas informações, a equipe médica pode começar um plano de diagnóstico e tratamento.
Muitas vezes, após diversas tentativas de obter um diagnóstico, os próprios pacientes e seus familiares começam a buscar por respostas. É por isso que nós criamos uma plataforma online, onde eles mesmos podem solicitar uma análise de seus sintomas, descobrir o risco de doenças raras e obter orientações de próximos passos, como quais especialidades consultar e onde obter atendimento médico.
Formulário Online
Pacientes informam seus sintomas, histórico médico, e resultados de exames anteriores.
Análise
Depois de verificar as informações compartilhadas, nossos algoritmos identificam o risco de doenças raras.
Retorno
Nossa equipe médica confere o risco e envia orientações ao paciente.
An NLP-based scoring system was developed to identify Fabry disease using electronic health records. It showed high accuracy (AUC 0.998) and successfully flagged a confirmed case, supporting earlier and more precise diagnosis.
Idiopathic multicentric Castleman's disease (iMCD) is an ultra-rare condition often diagnosed late due to low awareness. An AI-based algorithm using electronic health records may help detect suspected cases that were previously overlooked.
Matérias e entrevistas sobre nossa tecnologia e impacto na vida de milhares de pacientes.
Cooperamos com empresas farmacêuticas, biotechs, laboratórios, hospitais e associações em todo o mundo para agilizar o diagnóstico de doenças raras.
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 a physician-scientist and hematologist with expertise in rare diseases, clinical research, and AI-driven diagnostics. As Chief Medical Officer at Saventic Health, he combines medical knowledge with technology to improve early detection and care for patients with complex disorders.
Joanna Jarmoc is Global Business Development Manager at Saventic Health, where she drives the international growth of AI-powered solutions for rare disease diagnosis. Joanna has consistently represented the company at prestigious events—such as HLTH 2022 in Las Vegas, Reuters Events Pharma in Barcelona, the HIMSS25 Pitch Fest in Paris, and the CEE Deep Tech Summit, earning multiple awards for Saventic’s vision and innovation. Her expertise in pitching, partnerships, and strategic outreach positions Saventic Health at the forefront of global healthtech.
Marta Koryga is the Global Lead at Saventic Health, where she leads the strategic development and international expansion of Saventic Care, a digital platform designed to support patients diagnostic journey. With a background in economics from the Warsaw School of Economics (SGH), Marta combines product leadership with a deep commitment to improving patient journeys worldwide. She also collaborates closely with the Saventic Foundation, helping bridge innovation and patient support.
Email: marta.koryga@saventic.com
Aneta Matysiak‑Świątek is a Project Manager for the German market at Saventic Health. With a background in managing cross-border projects, she leads the strategic rollout and localization of Saventic’s solutions within Germany—overseeing partnerships, regulatory alignment, and client onboarding. Known for her strong organizational skills and deep understanding of both tech and healthcare ecosystems in DACH, Aneta plays a pivotal role in scaling Saventic’s impact across Central Europe.
Email: aneta.matysiak@saventic.com
Pedro Amaral is a Junior Data Scientist at Saventic Health, where they contribute to the development of AI-powered solutions for diagnosing rare diseases. Currently pursuing a Master’s degree in Machine Learning and Artificial Intelligence at the Universidade Federal do Ceará, Pedro also holds a Bachelor’s degree in Computer Science from the same institution. Their expertise in data science and machine learning is pivotal in enhancing healthcare technologies that support faster and more accurate diagnostics.
Wojciech Amtmański is a Data Scientist at Saventic Health, focusing on developing AI-driven diagnostic algorithms for rare diseases. His work involves analyzing electronic health records to identify patterns indicative of conditions like Castleman’s disease, aiming to enhance early detection and treatment. Wojciech’s expertise contributes to Saventic Health’s mission to make rare disease diagnostics faster, smarter, and more accessible.
Learn more about our solutions. Fill out the form and we will contact you as soon as possible.
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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.
