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STARTUP MEDTECH A CONFRONTO NEL SETTORE DELLA DIGITAL PATHOLOGY: L’INNOVAZIONE A SUPPORTO DELLA DIAGNOSI = COMPARISON OF MEDTECH STARTUPS IN THE FIELD OF DIGITAL PATHOLOGY: INNOVATION TO SUPPORT DIAGNOSIS

Giuseppe Tortorici

STARTUP MEDTECH A CONFRONTO NEL SETTORE DELLA DIGITAL PATHOLOGY: L’INNOVAZIONE A SUPPORTO DELLA DIAGNOSI = COMPARISON OF MEDTECH STARTUPS IN THE FIELD OF DIGITAL PATHOLOGY: INNOVATION TO SUPPORT DIAGNOSIS.

Rel. Giuseppe Scellato. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021

Abstract:

Il seguente lavoro fornisce le informazioni generali riguardo l’andamento globale del MedTech, con focus sulla branca della digital pathology, mettendo a confronto le startup mediche attive in questo settore. La tesi è stata realizzata in seguito alla collaborazione con la startup Aequip, società all’avanguardia nello sviluppo di software nel settore della digital pathology, spin-off del Politecnico di Torino. L’obiettivo dell’elaborato, oltre ad analizzare lo scenario competitivo all’interno del quale si inserisce Aqeuip, è stato quello di eseguire la validazione del mercato e dell’offerta, finalizzata a validare il target, il problema di riferimento e la value proposition del prodotto sviluppato dalla startup. È stata condotta un’attività di ricerca primaria che consta nella stesura di un questionario diretto a 445 anatomopatologi che operano sul territorio nazionale, e una successiva analisi brevettuale tenendo conto dei brevetti che sono stati depositati tra il 2012 e il 2020. In seguito alle risposte ricevute, sono stati raccolti ed elaborati i dati più significativi finalizzati a comprendere: i potenziali end users, le differenze tra le diverse patologie analizzate (prostata, mammella, fegato, polmone, colon-retto), le principali problematiche che circondano il settore di riferimento. A fronte dell’anali brevettuale svolta, è stato possibile eseguire delle valutazioni circa i punti di forza e debolezza del prodotto Aequip rispetto a quelli sviluppati da aziende già consolidate nel settore o startup emergenti.

Relatori: Giuseppe Scellato
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 109
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17958
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