Caixa Capital acorda investimento em dois projetos do COHiTEC 2016

09.02.2017

Caixa Capital acorda investimento em dois projetos do COHiTEC 2016

A Caixa Capital, que gere a atividade de capital de risco do Grupo CGD, irá investir em dois projetos participantes no Programa COHiTEC 2016, um montante de 100 mil euros em cada um. Os dois projetos selcionados são o DART Diagnostics, que possui um add-on para testes de diagnóstico na área clínica e alimentar, e o NeuroPsyCAD, que possui um serviço de software que aumenta a precisão do diagnóstico neuropsiquiátrico.

O investimento vem na sequência da parceria estabelecida entre o Programa COHiTEC da COTEC Portugal e a Caixa Capital, que prevê que a capital de risco realize, anualmente, um investimento de 200 mil euros, dividido em partes iguais por dois projetos apoiados pelo Programa COHiTEC. Trata-se de um investimento pré-semente, que apoia projetos de base tecnológica em inicial no desenvolvimento da tecnologia que está na base dos produtos a comercializar.

A DART Diagnostics tem origem em investigação realizada no Instituto de Medicina Molecular e visa o desenvolvimento de uma tecnologia de amplificação de sinal para métodos de diagnóstico, permitindo a deteção precoce de bactérias, vírus ou biomarcadores tumorais. Com aplicações na área clínica e alimentar, a nova tecnologia da DART permitirá um diagnóstico mais rápido (1-3 horas) e que supera os atuais limites de deteção, protegendo a saúde pública e poupando tempo, dinheiro e reputação.

Em desenvolvimento no Instituto de Biofísica e Engenharia Biomédica da Universidade de Lisboa e no Instituto de Medicina Molecular, o projeto NeuroPsyCAD está a desenvolver um serviço de software que melhora a confiança de neurologistas, psiquiatras e imagiologistas na tomada de decisão clínica, disponibilizando-lhes relatórios especiais que contêm informação precisa e atempada, quantitativa e de risco sobre doenças neuropsiquiátricas. Estes relatórios têm como base modelos clínicos precisos derivados de Big Data de neuroimagem e algoritmos de aprendizagem automática combinados de uma forma única proprietária, aumentando a precisão no diagnóstico e reduzindo o tempo entre a primeira consulta e o tratamento correto.

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