

NefroCenter vola nella Silicon Valley
NefroCenter entra nella Silicon Valley con una propria startup health-tech basata su intelligenza artificiale. Il gruppo è stato selezionato per accedere alla Fase 2 dello Startup Bootcamp promosso dal Centro di Innovazione INNOVIT di San Francisco, grazie a un progetto dedicato ad algoritmi predittivi applicati al settore medico.
La selezione consentirà a NefroCenter di partecipare a un programma intensivo on-site nella Silicon Valley, pensato per accelerare lo sviluppo di progetti innovativi e rafforzarne la crescita in ottica internazionale.
Il programma è rivolto a startup e iniziative nelle fasi iniziali e prevede attività di consulenza, mentoring e workshop applicativi. Sono inoltre in calendario incontri con investitori e occasioni di networking con aziende, università e centri di ricerca internazionali, con l’obiettivo di favorire collaborazioni e accesso ai mercati globali.
Per NefroCenter, l’ingresso nel Bootcamp rappresenta un passaggio strategico nel percorso di crescita fuori dai confini nazionali e rafforza l’impegno su ricerca e innovazione tecnologica. Il focus dichiarato è lo sviluppo di soluzioni di AI avanzate per prevenzione, diagnosi e trattamento delle patologie nefrologiche e metaboliche, attraverso modelli predittivi applicati alla sanità.
La partecipazione al programma punta anche ad approfondire modelli di innovazione in ambito healthcare, accelerare progetti di ricerca e consolidare relazioni con partner scientifici e industriali internazionali. Un percorso che, nelle intenzioni, può tradursi nel trasferimento di competenze e tecnologie utili anche al sistema sanitario italiano.
La divisione NefroCenter Research è nata nel 2016 come centro di ricerca medica con competenze multidisciplinari in nefrologia, diabetologia e malattie cardio-metaboliche. Le attività spaziano dalla prevenzione e cura delle malattie renali e del diabete alla gestione della malattia renale cronica avanzata, della dialisi, del follow-up dei pazienti trapiantati e delle patologie metaboliche.
Negli anni il gruppo ha sviluppato collaborazioni con realtà accademiche e scientifiche, tra cui l’Università Federico II di Napoli, l’Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”, l’Università La Sapienza di Roma e il CNR.
Gli algoritmi predittivi sono modelli matematici e di machine learning che “imparano” da grandi quantità di dati (per esempio: esami del sangue e delle urine, valori pressori, anamnesi, terapie, referti, follow-up) per stimare la probabilità che accada un evento clinico o che una malattia evolva in un certo modo.
In pratica, possono supportare il medico nel:
Identificare pazienti a rischio prima che i sintomi diventino evidenti
Stimare la velocità di progressione di una patologia (ad esempio verso insufficienza renale avanzata)
Selezionare controlli e percorsi assistenziali più mirati, evitando ritardi diagnostici
Valutare possibili risposte a terapie o interventi, rafforzando la medicina personalizzata
Un esempio tipico in nefrologia: integrare trend di creatinina, filtrato glomerulare stimato e altri indicatori per segnalare precocemente un peggioramento, così da anticipare visite, esami o aggiustamenti terapeutici.
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