AiCube
AiCube
Overfunded
Equity
6,1%
Valuation
€ 2.300.000
Premoney
Target
€ 150.000
Raised
€ 297.551
For 11,5% equity
198%
Project completed
Target
€ 150.000
Max target
€ 300.000
Min. investment
€ 250
Company type
Startup Innovativa
Quota type
A (€ 25.000), B

Description

[Clicca qui per rivedere il webinar di AICube!]

 

L’obiettivo di AICube è quello di sviluppare dispositivi che raccolgano dati clinici allo scopo di prevenire le malattie più comuni. La società ha già brevettato un sistema che, attraverso l’analisi della saliva su un apposito spazzolino elettrico, permette di ottenere informazioni mediche. Un utente diabetico, per esempio, potrà monitorare i livelli di glucosio, oppure chi desidera avere un figlio potrà verificare il periodo migliore per il concepimento grazie al controllo degli estrogeni. Sono solo alcuni esempi dal lato consumatori (B2C), ma AICube è uno strumento utile anche per aziende (B2B) quali case farmaceutiche, per lo sviluppo di nuovi medicinali, o assicurazioni che stipulano polizze sanitarie.

La società vuole infatti cogliere le opportunità che il settore dell’assistenza sanitaria sta offrendo in questi ultimi anni, unitamente all’importante innovazione tecnologica fornita dall’intelligenza artificiale e in particolare dal Machine Learning. I costi per la collettività nella cura dei pazienti stanno diventano insostenibili per la maggior parte dei paesi industrializzati; inoltre l’aumento della spesa nel comparto salute non si riflette necessariamente in una miglior cura per i pazienti. L’opportunità che si sta presentando ormai da tempo è quella di fornire soluzioni innovative nella cura di malattie, al fine di limitare i costi per poterli reindirizzare nella prevenzione e ridurre il numero di decessi legati in particolare a malattie non trasmissibili (NCDs), aumentando così l’aspettativa e la qualità di vita delle persone. In AICube crediamo che la prevenzione e la medicina predittiva che utilizzino le nuove tecnologie di Machine Learning, siano strumenti fondamentali per operare nel mercato con la maggior crescita prevista (focus nella sezione “perché investire”) in cui è “obbligatorio” investire ora e nei prossimi anni.

Why invest

Le tecnologie sviluppate da AICube e il sistema che ha brevettato rispondono all’aumento della domanda del mercato della salute. L’incremento dei dati sanitari e il bisogno di accessibilità agli stessi, ha infatti portato a una forte richiesta di Intelligenza Artificiale (AI) per migliorare le capacità di data mining e computing. I trattamenti personalizzati, per esempio, sono rafforzati dalla crescente applicazione di AI nel campo della genomica e della medicina predittiva. Si prevede, inoltre, che l’emergere di nuove e promettenti applicazioni per la diagnosi e il monitoraggio delle malattie possa guidare ulteriormente la crescita del mercato.

II comparto salute è uno dei segmenti di applicazione dell’Intelligenza Artificiale più grandi e in più rapida crescita, guidato principalmente dall’innovazione nella ricerca clinica, dagli assistenti personali robotici e dall’analisi dei big data. L’intelligenza artificiale applicata all’healthcare, secondo Accenture, produrrà un giro d’affari di 6,6 miliardi di dollari nel 2021, con un balzo rispetto ai 600 milioni di dollari del 2014 (clicca qui per leggere l’approfondimento de Il Messaggero).

Le aziende che investono nell’AI, inoltre, hanno la possibilità di accelerare la loro crescita nei prossimi tre anni. In un’analisi effettuata da Accenture Research è previsto un possibile raddoppio dei tassi di crescita del PIL nei Paesi che investono in Intelligenza Artificiale. Un numero significativo di nazioni valutate raddoppia la propria crescita aggiuntiva (5 su 12) e tutti (tranne la Spagna) aumentano il valore di oltre il 50%.

Results achieved

AICube ha brevettato il primo dispositivo di acquisizione di un campione di liquido fisiologico (saliva), composto da un dispositivo denominato DOC.D (Data Organized Collector Devices) che raccoglie diversi biomarker su base quotidiana e non invasiva, da un analizzatore POP (Point of Prevention) con una cartuccia usa e getta dotata di un certo numero di test inclusi e da un server denominato “The Cube” connesso wireless che elabora i dati tramite un algoritmo di Machine Learning.


DOC.D è sostanzialmente uno spazzolino elettrico all’interno del quale viene raccolto un campione di saliva che verrà analizzata successivamente nell’analizzatore (POP). Il sistema prevede l’identificazione dell’utente attraverso l’utilizzo di un lettore di impronta digitale. Ciò previene la errata associazione del campione analizzato ad un utente non corretto. Inoltre nello spazzolino è inserito un accelerometro per determinare il presentarsi o l’aggravarsi di malattie come il morbo di Parkinson.

Il sistema è composto da diversi sensori e allarmi (visivi e sonori) per allertare l’utente della corretta raccolta del campione. Una volta raccolto il campione, e lavato i denti lo spazzolino tornerà nel (POP) per l’analisi e la ricarica.

Use of proceeds

L’obiettivo della campagna crowdfunding è quello di raccogliere i fondi necessari per poter passare al successivo milestone del progetto AICUBE. Nell’ultimo anno abbiamo intrecciato forti relazioni con partner tecnologici di altissimo livello per la prototipazione del dispositivo e la sua validazione clinica. La formalizzazione di contratti con queste società e università italiane per il clinical Trial sono subordinati al raggiungimento del target. Abbiamo inoltre inserito nel team due ricercatrici per la parte di algoritmi di Machine Learning e per la parte relativa al sensore per il glucosio. La Dott.ssa Zhang (vedere team per dettagli) ha sviluppato alla Northeastern University un sensore che misura il glucosio nella saliva già correlato in maniera lineare a quello presente nel sangue (Vedere documenti allegati). Il piano di business prevede un contratto con loro per la licenza d’uso del sensore oltre all’inserimento di due figure junior, una che seguirà la parte di implementazione dell’algoritmo di Machine Learning mentre l’altra affiancherà i clinici nella raccolta dei primi dati biometrici (in particolare il glucosio) per la validazione clinica del dispositivo.

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