Na maioria dos hospitais, os sistemas de vigilância identificam um surto apenas depois que vários pacientes já foram infectados, o que reduz a capacidade de prevenção.
A NEX foi criada justamente para resolver esse atraso. A proposta é usar modelos matemáticos e epidemiológicos para antecipar onde o risco de infecção está aumentando, permitindo que equipes de controle hospitalar intervenham antes que o problema se espalhe.
A empresa nasceu do trabalho de doutorado de seu fundador no Imperial College London, onde foram desenvolvidos modelos para prever riscos de infecção em ambientes hospitalares.
A plataforma da NEX usa inteligência artificial e análise preditiva para examinar dados hospitalares e calcular o risco de infecção em diferentes áreas, departamentos e grupos de pacientes.
Entre os principais recursos do sistema estão:
A tecnologia combina matemática, evidência clínica, epidemiologia e aprendizado de máquina para simular como infecções se propagam em sistemas de saúde.
Segundo a empresa, os modelos foram validados usando centenas de milhares de registros de pacientes de sistemas hospitalares no Reino Unido e na Ásia, demonstrando capacidade de prever infecções hospitalares dias antes da confirmação clínica.
A NEX afirma que sua tecnologia já foi testada ou avaliada em diferentes ambientes de saúde.
Entre os exemplos citados publicamente:
Os relatórios públicos ainda divulgam poucos detalhes sobre quais hospitais específicos participam desses testes.
Em maio de 2026, a NEX anunciou uma rodada pre‑seed de €1 milhão para avançar no desenvolvimento da tecnologia.
A rodada foi liderada pela Brighteye Ventures e contou com participação de:
O novo capital será direcionado principalmente para ampliar o desenvolvimento e a validação clínica da plataforma.
Os planos incluem:
A meta é transformar o sistema — atualmente em fase de testes e pesquisa — em uma ferramenta usada rotineiramente por equipes hospitalares.
Se tecnologias como a da NEX se tornarem comuns, o controle de infecções hospitalares pode passar por uma mudança importante.
Hoje, hospitais normalmente reagem depois que um surto começa. Sistemas preditivos baseados em IA buscam fazer o oposto: identificar sinais de risco com antecedência e permitir prevenção ativa.