RefertAI

Il problema

La refertazione radiologica è il collo di bottiglia delle cliniche veterinarie. Il veterinario generalista scatta la lastra in pochi minuti, ma l'interpretazione richiede tempo che in ambulatorio non c'è, perdendo clienti e non potendo aiutare vite, il secondo parere specialistico esterno costa decine o centinaia di euro a studio con attese che per i casi di routine arrivano a 24–72 ore. Il risultato, secondo le stime reali e pubbliche di settore, il 90% degli studi radiografici veterinari non riceve mai una revisione specialistica: decisioni cliniche più lente, proprietari in attesa, ricavi persi.

In Italia ci sono circa 9.000 strutture veterinarie (stima ANMVI) e la spesa per cure veterinarie supera 1,1 miliardi di euro l'anno, in crescita dell'11% (Il Sole 24 Ore): il problema è grande e cresce.

La soluzione

RefertAI (refertai.app/landing) è il copilota AI per la radiologia veterinaria, già live:

1. Carichi lo studio — DICOM direttamente dalla macchina RX (ricevitore integrato, preset per ~40 marche) o immagini da cartella.

2. L'AI analizza in meno di 5 secondi — 10 reperti del torace di cane e gatto con percentuale di confidenza e heatmap che mostra dove guarda il modello; strumenti di misura clinica assistita (VHS, indice di Norberg, TPLO, distanze e angoli calibrati).

3. Il veterinario valida e firma — l'AI genera una bozza di referto strutturato (reperti, conclusioni, raccomandazioni) che il medico corregge, completa ed esporta in PDF/Word con il logo e dati della clinica.

RefertAI è uno strumento di supporto alla refertazione, non un dispositivo diagnostico autonomo: nessun referto parte da solo, la responsabilità clinica resta sempre del medico veterinario. Human-in-the-loop by design.

Traction

• Prodotto live e pubblico su refertai.app: trial di 7 giorni senza carta di credito, prezzi pubblici da €99/mese, abbonamento per-clinica (un pagamento sblocca tutto il team).

• Modello AI proprietario: ensemble di 5 reti neurali, AUC 0,912 su set di validazione indipendente, addestrato su oltre 50.000 immagini documentate da radiologi esperti.

• 150 lead e 20 trial attivati con una sola campagna Meta static-ad da 20€/giorno per 14 giorni (280€ di spesa): CAC ~14€ per trial — canale già profittevole in fase pre-vendita. 2 cliniche in chiusura di trattativa.

• Tre canali di acquisizione già attivi: Meta Ads con funnel misurato end-to-end, outreach diretto sulle cliniche, contenuti (Instagram + blog SEO).

Mercato

• TAM: AI diagnostics veterinaria, $652M nel 2024 → $2,6 mld nel 2033, CAGR 17,2% (Grand View Research); ~328.000 veterinari in Europa (FVE).

• SAM: ~9.000 strutture veterinarie italiane × ~€1.000/anno ≈ €9M ARR solo in Italia.

• SOM (24 mesi): 150 cliniche italiane ≈ €150K ARR — proiezione basata sui canali già attivi.

• Obiettivo a 5 anni: 5.000 cliniche tra Italia ed Europa (oltre 12.000 veterinari attivi) ≈ €5–7M ARR — proiezione; numeri simili sono già stati raggiunti nel settore con partnership di distribuzione.

Modello di business

SaaS in abbonamento: €99/mese, €530/6 mesi, €999/anno. Prezzo pubblico e disdetta autonoma — nel nostro settore quasi nessuno pubblica i prezzi, e per le cliniche è una barriera. Margini da software puro; infrastruttura a costo marginale minimo.

Perché noi

• Verticalità: dataset radiografico veterinario proprietario in crescita, misure cliniche specifiche (VHS, Norberg, TPLO), workflow costruito sul lavoro reale della clinica.

• Velocità di esecuzione: prodotto completo — AI, DICOM, pagamenti, sicurezza (audit superato, multi-tenant isolato, GDPR) — costruito e messo online in pochi mesi da un team piccolissimo.

• Tecnologia provata, mercato aperto: l'AI che legge le radiografie è validata nell'umano (173 prodotti certificati CE in Europa), ma lì c'è un muro regolatorio (marcatura CE + AI Act) e 173 concorrenti; nel veterinario lo stesso standard DICOM ma nessun percorso regolatorio obbligatorio e nessun leader affidabile (JAVMA 2026: nessun prodotto idoneo). Entriamo veloci dove si può, con tecnologia riutilizzabile.

• Il dato è il fossato: per addome e scheletro non esistono dataset pubblici — chi si collega per primo alle macchine RX delle cliniche costruisce l'unico dataset che conta, impossibile da copiare (è così che SignalPET e Vetology hanno vinto).

• Canale: conoscenza diretta del target, outreach sulle cliniche già in corso.

• Trasparenza clinica: heatmap spiegabile e "numeri dichiarati, non promesse" — posizionamento raro nel settore.

Roadmap 12 mesi

1. AI più forte, zero attrito (Q4 2026): riaddestramento continuo sul dataset proprietario, misure automatiche (VHS) e integrazioni con i gestionali veterinari più diffusi — la clinica non cambia flusso di lavoro.

2. Tutta la radiografia (H1 2027): oltre il torace — ortopedia (fratture, displasia dell'anca), addome e dentale, addestrati sui dati annotati dalle cliniche in produzione.

3. Espansione europea (H2 2027): localizzazione EN/ES, primi mercati UE e partnership con distributori di apparecchiature RX, su un prodotto già GDPR-native.