1. REVOLUCIJA U KLINIČKIM ISPITIVANJIMA MOŽE UBRZATI LIJEČENJE ALZHEIMEROVE BOLESTI
Pregled bolesnika s Alzheimerovom bolešću skup je i dug postupak. iLof, portugalski tim će pridonijeti bržem pronalasku lijeka za Alzheimerovu bolest uz uštedu od 40% ukupnih troškova za pregled i 70% vremena provedenog na pregledu pacijenta. Ovaj start up je formiran programom EIT Health Wild Card za 2019. godinu i oni su bili pobjednici EIT Jumpstarter 2019. Svojim jeftinim, neinvazivnim rješenjem za stratifikaciju pacijenata s Alzheimerom za klinička ispitivanja mogu ubrzati liječenje pacijenata.
2. VIRTUALNI ASISTENT KOJI POVEĆAVA ANGAŽMAN PACIJENTA
PatchAI: talijanska tvrtka želi transformirati klinička istraživanja s empatičnim AI virtualnim asistentom koji će uključiti pacijente angažirane u klinička ispitivanja te ih informirati i podržavati fokusirajući se na njih i njihove potrebe. Tim je osvojio 25 000 eura pametnog novca i mentorstva tijekom izdanja InnoStars nagrada za 2019. godinu, a dobili su dodatnih 10 000 eura potpore kao dobitnici 3. nagrade na ovogodišnjem natjecanju EIT Health Catapult.
3. SIGURNA UV ZAŠTITA KOJA JE 100% EKOLOŠKA
Poljski start-up, UVera sjajan je primjer EIT Health InnoStars start-up akceleratora: nakon što su dobili InnoStars nagrade 2019. godine, dobitnici su kategorije Biotech i nagrade publike Alex Casta u programu Catapult ove godine. Zahvaljujući ovom priznanju, UVera će biti prikazana na Nasdaq Toweru u New Yorku. Tim nudi sigurnu i ekološku UV zaštitu kao rješenje protiv zagađenja kremama za sunčanje koje je postalo ozbiljno globalno pitanje. UVera jerazvila UV zaštitnik ekstrahiran iz prirodnih mikroorganizama koji ima sposobnost blokiranja cijelog spektra UV zraka bez ikakvih kemikalija.
4. PREGLED SRCA U 5 MINUTA
Litvanski start-up, Ligence je još 2019. godine sudjelovao u EIT Jumpstarteru i dobio pametno financiranje, jačanje znanja, mogućnosti umrežavanja te poslovno planiranje i razvoj, a njihova im je inovacija pomogla da osvoje prvu nagradu InnoStars Awards 2020. Tim koristi tehnologiju dubokog učenja te je razvio softver koji je sposoban za automatsku segmentaciju anatomskih značajki srca, funkcionalnu procjenu i izradu strukturiranog izvještaja za liječnika. Ovo je isplativiji i točniji način dijagnoze i upravljanja bolestima koji je posebno važan u doba COVID-a.
