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A step
change
for health
access

A step change
for health
access

L’Ospedale Virtuale AI-Native. Un ecosistema progettato per
governare la domanda di cura prima dell’accesso ospedaliero.
Ottimizzare la domanda. Migliorare gli esiti clinici.
Rendere sostenibili i sistemi sanitari.

L’Ospedale Virtuale AI-Native. Un ecosistema progettato per governare la domanda di cura prima dell’accesso ospedaliero. Ottimizzare la domanda. Migliorare gli esiti clinici. Rendere sostenibili i sistemi sanitari.

VHOS
non nasce
in laboratorio

È il risultato di anni di esperienza clinica e ricerca sviluppate all’interno di contesti ospedalieri reali.
Diversi progetti di ricerca e innovazione, focalizzati sull’intelligenza artificiale, sull’interazione digitale con il paziente e sull’organizzazione dei percorsi assistenziali, hanno contribuito alla definizione del modello di ospedale virtuale.
Queste esperienze rappresentano la base scientifica su cui è stato sviluppato VHOS.

ARTICA

Progetto di ricerca dedicato allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per la valutazione e la stratificazione del rischio nel dolore toracico stabile.

RICOVAI-19

Sistema di monitoraggio domiciliare basato su AI utilizzato durante la pandemia COVID-19 per supportare il follow-up dei pazienti nella Regione Marche.

CANFIB

Studio dedicato allo sviluppo di modelli predittivi basati su AI per l’identificazione precoce del rischio di fibrillazione atriale nelle donne. Supportato da ecosistema VHOS.

VHOS

Piattaforma di ospedale virtuale AI-Native

VHOS rappresenta
il passo successivo

Trasformare esperienza clinica e ricerca in un modello di ospedale
virtuale scalabile basato su intelligenza artificiale.

VALUE PROPOSITION

Organizzare la domanda sanitaria prima dell’accesso ospedaliero. Supportare le decisioni cliniche con intelligenza artificiale.

VHOS è progettato per supportare nuovi modelli di ospedale virtuale basati su intelligenza artificiale. L’interazione digitale con il paziente, l’analisi dei dati clinici e la supervisione medica consentono a VHOS di organizzare la domanda sanitaria prima dell’accesso ospedaliero e migliorare l’efficienza dei sistemi sanitari. VHOS-ai non è telemedicina.

Modello

Ospedale
Virtuale AI

Triage digitale e priorità clinica prima dell’accesso ospedaliero.

Architettura

Governo
Clinico

AI spiegabile con supervisione medica e modelli human-in-the-loop.

Impatto

Sistema
Salute Scalabile

Progettato per Regioni, ospedali e sistemi sanitari complessi.

Ripensare
l’accesso
alla cura

Ripensare l’accesso alla cura

VHOS è un ecosistema di ospedale virtuale basato su intelligenza artificiale, progettato per riorganizzare la domanda di cura prima dell’accesso alle strutture fisiche. Attraverso triage digitale, stratificazione del rischio e monitoraggio remoto, supporta i sistemi sanitari nel migliorare efficienza operativa, appropriatezza clinica e continuità assistenziale.
Gestione della domanda e priorità cliniche

VHOS integra una piattaforma
AI-Native progettata per supportare
nuovi modelli di ospedale virtuale.

L’interazione digitale con il paziente, l’analisi dei dati clinici e la supervisione medica consentono alla piattaforma di organizzare la domanda sanitaria prima dell’accesso ospedaliero e supportare decisioni cliniche più efficienti.

Il modello clinico
AIRCARE

AIRCARE è il modello clinico implementato sulla piattaforma VHOS. Attraverso algoritmi di stratificazione del rischio, triage digitale e supporto decisionale basato su intelligenza artificiale, AIRCARE consente di organizzare percorsi assistenziali prima dell’accesso ospedaliero, mantenendo sempre la supervisione medica.

VHOS integra moduli di intelligenza artificiale progettati per operare all’interno di un ospedale virtuale.

Tre moduli principali costituiscono l’architettura operativa della piattaforma
e operano in modo integrato all’interno del modello di ospedale virtuale.

Medical
AI Avatar

Avatar medico umanoide basato su AI che interagisce con i pazienti, raccoglie informazioni cliniche strutturate e supporta il triage digitale sotto supervisione medica.

Remote Vital
Signs Monitoring

Modulo di monitoraggio remoto basato su AI che estrae parametri fisiologici dal segnale video facciale, consentendo valutazioni contactless e monitoraggio longitudinale.

Remote CPAP
Therapy Management

Modulo AI per la gestione sicura e il monitoraggio remoto della terapia CPAP domiciliare, con adattamento della PEEP e dei parametri respiratori sotto supervisione clinica.

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Integration Statement

Ogni modulo può essere utilizzato singolarmente oppure integrato nell’ecosistema VHOS,
in base alle esigenze cliniche e organizzative dei sistemi sanitari.

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Regulatory Safe Line

Tutti i moduli sono progettati secondo principi di governo clinico, protezione dei dati e conformità regolatoria. I percorsi di classificazione come dispositivo medico (MDR) sono in valutazione ove applicabile.

Il medico resta al centro.
L’AI gestisce la scalabilità.

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Paziente a domicilio

Il paziente interagisce da casa con strumenti digitali basati su intelligenza artificiale, riportando sintomi e informazioni cliniche attraverso interfacce digitali strutturate. Questa interazione consente di generare dati clinici organizzati utili per una prima valutazione
e per il monitoraggio nel tempo.

Interazione medico-AI

L’intelligenza artificiale raccoglie, organizza e pre-elabora le informazioni cliniche provenienti dal paziente, integrando sintomi, dati anamnestici e parametri rilevati da strumenti digitali. Questo processo supporta il triage digitale e facilita una valutazione preliminare del caso. Il medico può così disporre rapidamente di un quadro clinico ordinato su cui basare le proprie decisioni.

2
3

Stratificazione del rischio

I modelli di intelligenza artificiale analizzano i dati clinici e contestuali per stratificare i pazienti in base al profilo di rischio, aiutando
a individuare le situazioni che richiedono maggiore attenzione
o interventi più tempestivi.

Priorità clinica

La piattaforma fornisce ai clinici indicazioni operative utili alla gestione del paziente. Le informazioni vengono presentate in modo strutturato per facilitare la definizione delle priorità assistenziali. Il sistema supporta l’organizzazione dell’accesso ai servizi e dei percorsi di cura. La responsabilità decisionale finale rimane sempre in
capo al medico.
4
5

Supervisione del medico

I clinici ricevono le informazioni generate dall’AI in forma strutturata e operativa. Mantengono il pieno controllo decisionale, validano le priorità cliniche e intervengono quando necessario lungo il percorso assistenziale. Il medico resta al centro del processo di cura, mentre l’intelligenza artificiale supporta l’analisi dei dati e la gestione della scala.

Modello operativo

Tre Micro-Steps

I pazienti interagiscono a domicilio con strumenti AI, generando dati clinici strutturati e significativi.

I modelli AI stratificano il rischio, valutano l’appropriatezza e definiscono le priorità assistenziali tramite algoritmi spiegabili.

I clinici ricevono informazioni operative, mantengono il pieno controllo e intervengono quando necessario.

Triage digitale strutturato prima dell’accesso clinico. L’AI analizza i sintomi e orienta il paziente verso il percorso più appropriato.

Le liste diventano flussi dinamici basati su priorità clinica. L’AI assegna livelli di urgenza migliorando tempi e allocazione delle risorse.

Monitoraggio continuo dei pazienti cronici da remoto. L’AI intercetta precocemente instabilità e supporta interventi proattivi.

Modelli predittivi identificano precocemente i soggetti a rischio. La piattaforma abilita strategie preventive basate su dati clinici e digitali.

Follow-up remoto dopo la dimissione ospedaliera. L’AI rileva segnali precoci di peggioramento riducendo le riospedalizzazioni.

Standard clinici, sicurezza e conformità al centro dell’ecosistema sanitario digitale.

Tutti i moduli sono progettati secondo principi di governo clinico, protezione dei dati
e conformità regolatoria. I percorsi di classificazione come dispositivo medico sono
in valutazione ove applicabile.
Governo clinico con supervisione umana
I modelli AI operano con supervisione medica continua, garantendo che le decisioni cliniche restino sempre sotto controllo dei professionisti sanitari.
AI
spiegabile
Gli algoritmi sono progettati secondo principi di Explainable AI, permettendo ai clinici di comprendere i fattori che contribuiscono alle valutazioni generate dal sistema.
Conformità
GDPR

La piattaforma è progettata nel rispetto dei principi di protezione dei dati e sicurezza delle informazioni, in linea con il Regolamento Europeo GDPR.

Percorso
MDR in corso

I moduli VHOS-ai sono in valutazione per eventuali percorsi di classificazione come dispositivo medico secondo il regolamento europeo MDR ove applicabile.

Collaborazioni
nell’ecosistema sanitario

Ospedali e centri di eccellenza

Azienda Ospedaliero-Universitaria delle Marche / Progetto CANFib.
Progetti di ricerca nazionali e internazionali nell’ambito della cardiologia e della sanità digitale.

Partner industriali

Collaboriamo con partner tecnologici nazionali e internazionali per sviluppare, validare e scalare modelli innovativi di assistenza sanitaria basati su intelligenza artificiale.

Competenze cliniche e data science
al servizio della sanità digitale

Cardiologo con esperienza internazionale e oltre 30 anni di attività clinica tra Italia e Regno Unito. Lavora sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nei percorsi clinici e nei modelli organizzativi della sanità. In VHOS-ai guida lo sviluppo del modello di ospedale virtuale basato su AI, con focus su governance clinica, triage digitale e supporto decisionale.

Marco Mazzanti, MD, FESC, FAHA

Co-Founder & CEO | CMO

Matematico e data scientist con ampia esperienza nei modelli di machine learning e nelle architetture di intelligenza artificiale applicate a sistemi complessi. Presso VHOS-ai guida lo sviluppo di modelli analitici e algoritmi per la stratificazione del rischio e il supporto decisionale, integrando dati clinici, linguaggio naturale e approcci causali.

Maurizio Sanarico

Co-Founder & Chief Data Scientist

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