Celem powstania Spółki jest wprowadzenie na rynek systemu CoughAPP, służącego identyfikacji kaszlu oraz zbieraniu i analizowaniu danych o jego częstości (aspekt „kiedy”) pozwoli na ocenę jakościową i ilościową wydzielanego kaszlu. Realizacja projektu obejmie prace B+R w zakresie rozwoju mechanizmów SI pozwalających na analizę jakościową incydentów kaszlu, rozwoju platformy serwerowej (backendu) niezbędnej do analizy i przetwarzania danych, rozbudowy komponentu reprezentacji danych pod kątem reprezentacji jakościowej (aplikacja WEB), rozbudowy platformy WEB dla lekarza i pacjenta w kontekście gromadzenia większej liczby informacji i danych o pacjencie. Zrealizowane prace umożliwią w przyszłości na budowę szerszej perspektywy analitycznej jednostek chorobowych.
NaviMed to firma dostarczająca zaawansowany system wspierający procesy identyfikacji, rejestracji i nawigacji (kierowania pacjenta do odpowiedniego gabinetu) zachodzące w placówkach ochrony zdrowia. System umożliwia szybką identyfikację pacjenta, bez konieczności kontaktu z kadrą recepcyjno-rejestracyjną oraz usprawnia i ułatwia poruszanie się pacjenta na terenie obiektu medycznego. Dzięki kierowaniu pacjentów na wizytę bez konieczności kontaktu z recepcją w placówce, eliminuje wysokie obecnie zagrożenie roznoszenia chorób zakaźnych, gromadzenie się pacjentów w poczekalni, oszczędza się czas pacjentów i lekarzy, optymalizując proces przebywania w placówce medycznej.
Klientem tego rozwiązania są średniej wielkości placówki medyczne, a także sieci przychodni, gdzie wymagana jest w nich podstawowa nawigacja pacjentów, obecnie odbywająca się poprzez personel recepcyjny oraz analogowe oznaczenia w placówce.
Projekt polega na stworzeniu inteligentnego systemu do badania oraz wspomagania stanu emocjonalnego osób z chorobami przewlekłymi lub w trakcie rehabilitacji. System będzie wykorzystywał algorytmy analizy obrazu, przetwarzania i rozumienia języka naturalnego (NLP/NLU), moduł osobistego asystenta, który będzie wspierał użytkownika w codziennych zadaniach związanych z rehabilitacją i diagnostyką. Główne funkcjonalności to analiza emocji poprzez analizę obrazu – system będzie wykorzystywał techniki wizji komputerowej, aby określić stan emocjonalny użytkownika w trakcie wykonywania określonych zadań, przetwarzanie języka naturalnego (NLP/NLU) – wykorzystując algorytmy NLP/NLU, analiza i rozumienie tekstów oraz mowy i innych informacji wprowadzanych przez użytkownika, analiza i rozumienie kontekstu i znaczenia wprowadzanych danych, co umożliwi generowanie spersonalizowanych rekomendacji, porad czy też raportów, Moduł osobistego asystenta oraz Moduł analityczny.
