La finestra terapeutica si scopre spesso sul paziente.
Molte terapie ad alto rischio, a partire dalla chemioterapia, vengono tarate per tentativi: una dose sbagliata significa tossicità grave o sotto-trattamento. I dati per fare di meglio esistono già, sequenziamento genomico, imaging ad alta risoluzione, modelli cinetici, ma restano in silos separati, mai integrati in un modello predittivo unico. Manca l'infrastruttura che li faccia dialogare su un solo grafo computazionale.
Simulazione della finestra terapeutica
Stima esposizione, tossicità ed efficacia per una dose data e visualizza come si sposta il rischio al variare del regime.
Motore farmacocinetico paziente-specifico
Mappa varianti SNP e CNV su un modello cinetico calibrato per singolo paziente, non su una media di popolazione.
Anatomia da imaging
Una segmentazione 3D ricostruisce la mesh vascolare dai DICOM, così la simulazione gira sull'anatomia reale del paziente.
Tempi compatibili con la ricerca clinica
Una pipeline a grafo parallelizza ingestione, segmentazione e solver CFD, portando la simulazione end-to-end da ore-giorno a poche ore.
Acquisisci
Sequenza genomica, imaging DICOM e parametri del farmaco entrano nella pipeline.
Ricostruisci
La segmentazione 3D genera la mesh vascolare del paziente dall'imaging.
Simula
Il solver CFD e il motore farmacocinetico calcolano esposizione e distribuzione del farmaco.
Esplora
Il clinico varia dose e ipotesi e legge lo spostamento di rischio ed efficacia.
KAIROS è una pipeline a grafo diretto che porta genomica, imaging e modello del farmaco su un unico grafo computazionale. Ingestione, ricostruzione anatomica, simulazione ed esplorazione sono stadi parallelizzati, così una simulazione end-to-end che richiedeva un giorno scende a poche ore. È uno strumento di ricerca e supporto alla decisione, non un dispositivo medico.
Cloud per la ricerca
Ambiente GPU gestito (A100) per centri di ricerca e sponsor di trial, con dati de-identificati e isolamento per progetto; adatto a studi retrospettivi e simulazioni di coorte su larga scala.
On-premise ospedaliero
Deployment dentro il perimetro IT dell'ospedale, integrato ai PACS via DICOM, così l'imaging e i dati genomici del paziente non lasciano mai l'infrastruttura clinica. Il calcolo GPU può appoggiarsi a un MONOLITH locale.
Isolato / clinical-grade
Configurazione completamente isolata per dati clinici altamente sensibili: nessuna connettività esterna, aggiornamenti dei modelli via supporto firmato e log di elaborazione conservati nel perimetro dell'istituzione.
Standard e stato regolatorio
KAIROS è uno strumento di ricerca e supporto alla decisione, non un dispositivo medico, e non fornisce diagnosi o prescrizioni. La gestione dei dati è allineata a ISO 27001 e alle pratiche di trattamento dei dati sanitari (GDPR, e HIPAA dove applicabile).
Sovranità del dato
In modalità on-premise e isolata, imaging DICOM e sequenze genomiche restano nel perimetro dell'ospedale; la pipeline lavora su dati de-identificabili e conserva la provenienza a livello di risorsa per la conformità.
Accesso e audit
RBAC separa ricercatori, clinici e amministratori; ogni simulazione, variazione di dose esplorata e accesso ai dati del paziente è registrato in un audit trail immutabile, essenziale per la riproducibilità della ricerca.
Cifratura
Cifratura AES-256 a riposo per imaging, genomica e risultati di simulazione, e TLS 1.3 in transito verso i PACS e tra gli stadi della pipeline; le chiavi restano nel perimetro dell'istituzione nelle modalità isolate.
KAIROS decide la dose al posto del medico?
No. KAIROS è uno strumento di supporto alla decisione e di ricerca: stima esposizione, tossicità ed efficacia su un paziente virtuale per aiutare l'esplorazione delle ipotesi. La decisione clinica resta interamente al medico curante.
È un dispositivo medico certificato?
No, e non è presentato come tale. KAIROS non fornisce diagnosi né prescrizioni e non è destinato all'uso come dispositivo medico; è pensato per la ricerca clinica e il supporto alla decisione in ambiente di studio.
Quanto sono affidabili i risultati?
La segmentazione vascolare raggiunge un Dice score di 0.91 e le simulazioni mostrano una concordanza in-silico del 92% nei confronti di validazione; restano stime modellistiche, da interpretare nel contesto clinico e non come verità assolute.
I dati del paziente lasciano l'ospedale?
Nelle modalità on-premise e isolata no: imaging e genomica restano nel perimetro clinico, integrati via DICOM ai PACS. Solo la configurazione cloud per la ricerca usa dati de-identificati con isolamento per progetto.
Il marchio codifica il meccanismo, non il settore: il menisco nel flacone e la scala di dose.