La nostra piattaforma è stata validata attraverso rigorosi studi clinici e progetti pilota. Ad esempio, il nostro randomized non-clinical trial ha dimostrato il potenziale dei nostri strumenti di fenotipizzazione digitale nel fornire informazioni accurate e utili. Attualmente stiamo conducendo un altro studio per validare l’effettiva capacità predittiva e di monitoraggio da remoto.
Collaboriamo con istituzioni accademiche di prestigio, come l’Università di Torino (Prof. Pietro Cipresso), l’Università della Svizzera Italiana (Prof. e Dott. Andrea Raballo) e IDSIA (The Swiss AI Lab). Queste partnership garantiscono che le nostre metodologie siano costantemente perfezionate e validate attraverso ricerche all’avanguardia.
Il nostro approccio innovativo è stato riconosciuto con premi come l’Innosuisse Cheque per l’innovazione nella tecnologia per la salute mentale. Le nostre collaborazioni di ricerca hanno inoltre portato a pubblicazioni influenti nel campo dell’IA e della salute mentale.
Protezione Dati
Abbiamo collaborato con esperti di privacy dei dati per garantire che le nostre soluzioni siano pienamente conformi al GDPR per l’Unione Europea e alla LPD per la Svizzera. I dati dei pazienti sono protetti e gestiti in modo responsabile.
Anonimità e Riservatezza
Garantiamo che tutti i dati raccolti siano anonimizzati, mantenendo la riservatezza e proteggendo l’identità dei nostri utenti. I dati degli utenti vengono condivisi con i clinici solo previa approvazione dell’utente.
In collaborazione con l’Università di Torino e il Prof. Pietro Cipresso, il progetto Go Healthy & Clinics mira a identificare nuovi marker digitali per i sintomi di depressione, ansia e stress attraverso l’utilizzo della nostra app mobile per i pazienti. I clinici possono ottenere preziose informazioni dal monitoraggio a distanza basato sul comportamento digitale tramite la dashboard.
Il progetto, avviato a ottobre e della durata di tre mesi, si concentra sull’identificazione di questi biomarcatori e sul fornire ai clinici informazioni cruciali attraverso il monitoraggio remoto dei pazienti.
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