Medsensio - platform for automatic analysis of lung sounds, using deep learning

Medsensio er et selskap som bringer AI inn i den praktiske delen av helsetjenesten. Selskapet ble stiftet i 2017 og fokuserte tidlig på hvordan kunstig intelligens kan være et supplement til subjektive vurderinger, som ved tolkning av lungelyder. Etter å ha bygget en algoritme for klassifisering av lungelyder ble det åpenbart at dagens plattformer ikke støtter applikasjon av denne type AI. Dermed lagde vi i Medsensio vår egen løsning for pasientoppfølging, en som er tilrettelagt for nyere standarder innen data-deling og kunstig intelligens. Målet for denne løsningen er å redusere kostnader og ressursbruk for helsepersonell, samtidig som pasientene opplever tryggere oppfølging og forbedret helse. Sertifisering av produktet i henhold til regulatoriske krav rundt medisinsk utstyr og informasjonssikkerhet ble en viktig neste milæpel for go-to-markedet. Dette prosjektet hadde som mål å minimere markeds-, produkt- og regulatoriske risikoer i en så kostbar og tidskrevende fase, støtte etablering av viktige partnerskap samt styrke selskapets posisjon for å skaffe ytterligere midler for å fullføre produktsertifiseringen. Prosjektets hovedmål og delmål er nådd som planlagt.

The project has become an important cornerstone on Medsensio's go-to-market path. It has helped the company to build up competence and expertise in innovation realization through health technology development, networking, building up market and industry understanding, IPR, regulations and regulatory strategies, project management, team growth, fundraising etc. It has also played a crucial role in company-building, supporting establishment of internal business processes and routines as well as ensuring availability of financial and human resources for company development and growth. The project has brought us closer in commercializing our end-to-end platform for patient monitoring with integrated AI which will be to the benefit of healthcare providers, their personnel, patients and society as a whole. Apart from that, it has induced new R&D collaborations, knowledge and expertise exchange with public healthcare sector, industry, startup community, TTOs and university sector.