Cancer Virtual Lab (CVL) è una AI Semantic Knowledge Platform per l’oncologia che supporta ricercatori e medici nell’accelerare prevenzione, diagnosi e terapie. Integra un knowledge graph FHIR-compliant, che abilita reasoning e analytics avanzati su cartelle cliniche, letteratura scientifica e dati multimodali, accessibili tramite interfacce conversazionali basate su agenti AI. La piattaforma consente di generare avatar virtuali di pazienti (già oltre 30.000), sui quali condurre analisi, simulazioni e studi predittivi, favorendo la ricerca e migliorando il supporto decisionale clinico. In questo modo, CVL riduce tempi e costi della ricerca oncologica, potenzia l’interoperabilità dei dati sanitari e abilita nuovi approcci personalizzati alla cura. Grazie a un’architettura modulare, scalabile e privacy-compliant, CVL è replicabile in diversi contesti ospedalieri, contribuendo all’evoluzione verso una sanità più data-driven, innovativa e sostenibile.
Cancer Virtual Lab (CVL)
DESCRIZIONE DEL PROGETTO
OBIETTIVI DELLA SOLUZIONE
Obiettivi: CVL mira ad accelerare la ricerca oncologica riducendo tempi e costi; migliorare la prevenzione, diagnosi e terapie grazie a reasoning e analytics avanzati; supportare le decisioni cliniche attraverso simulazioni, analisi predittive e avatar virtuali di pazienti; favorire l’interoperabilità dei dati sanitari tramite un knowledge graph FHIR-compliant; abilitare approcci personalizzati alla cura, basati su dati clinici e multimodali integrati; contribuire a una sanità più data-driven, innovativa e sostenibile con un’architettura modulare, scalabile e privacy-compliant.
Destinatari: I principali destinatari sono istituti di ricerca e centri oncologici, che possono utilizzare CVL per sperimentazioni e studi clinici; medici e operatori sanitari, che beneficiano di un supporto decisionale avanzato; istituzioni sanitarie, che migliorano la governance dei dati e l’interoperabilità dei sistemi; infine i pazienti, che accedono a percorsi più efficaci, sicuri e personalizzati.
