Z tego artykułu dowiesz się:
- Jak technologia może uwolnić lekarzy od biurokracji?
- Na czym polega przewaga małych, wyspecjalizowanych modeli AI nad uniwersalnymi rozwiązaniami globalnych gigantów?
- Dlaczego lokalne przetwarzanie danych w modelu on-premise gwarantuje najwyższe bezpieczeństwo informacji o pacjentach?
Większość pacjentów doskonale zna ten widok: wizyta w gabinecie lekarskim zaczyna się od krótkiej wymiany zdań, po czym medyk na długie minuty milknie, wpatrując się w monitor i stukając w klawiaturę. Wypełnianie rubryk, wprowadzanie rozpoznań i żmudna biurokracja pochłaniają dziś blisko dwie trzecie czasu pracy personelu medycznego. Z tym paraliżującym ochronę zdrowia problemem postanowili zmierzyć się twórcy Medalion Tech – spółki założonej przez Aleksandra Obuchowskiego, Barbarę Klaudel, Macieja Kotoka oraz Rafała Dunala.
Eskulap z Bielika
Korzenie elbląskiego start-upu tkwią w TheLion.AI – niesformalizowanym kolektywie naukowo-programistycznym zrzeszającym około 80 pasjonatów, z których kilkunastu aktywnie rozwija otwarte modele AI dla medycyny. To z połączenia wiedzy inżynierów, badaczy i praktykujących lekarzy narodził się Medalion Tech, swoisty spin-off powołany do wdrażania rozwiązań w placówkach leczniczych. Początkowo zespół rozwijał m.in. Eskulapa – polski medyczny model językowy oparty na Bieliku. Projekt ostatecznie został zawieszony.
– Doszliśmy do wniosku, że budowa jednego, uniwersalnego giganta językowego dla medycyny nie ma dziś głębszego sensu biznesowego ani technologicznego. Globalne modele od Google'a czy chiński Qwen stają się w tym obszarze tak zaawansowane, że przy naszych ograniczonych zasobach obliczeniowych trudno byłoby nauczyć uniwersalny model czegoś więcej – tłumaczy Aleksander Obuchowski.
Start-up wykonał więc zwrot w stronę koncepcji Artificial Specific Intelligence i małych modeli (SLM), dedykowanych jednemu zadaniu, które można uruchomić lokalnie nawet na zwykłym laptopie w szpitalnym gabinecie.
– W przeciwieństwie do wielu medtechów nie próbujemy zastępować lekarzy w diagnozowaniu obrazów. Skupiliśmy się na modelach, które automatyzują pracę z dokumentacją medyczną – podkreśla Obuchowski.
Portfel spółki obejmuje m.in. narzędzie do rozpoznawania mowy umożliwiające dyktowanie notatek podczas obchodu, system skanowania i digitalizacji papierowych wyników badań laboratoryjnych oraz algorytmy parametryzujące wpisy kliniczne. W jednym z projektów badawczych rozwiązanie przeanalizowało protokoły operacyjne z ostatnich 20 lat, pomagając zidentyfikować ukryte źródła powikłań po zabiegach.
Barbara Klaudel zaznacza, że tworzone przez nich narzędzia mają precyzyjnie rozwiązywać ściśle określony problem medyczny – i robić to najlepiej na świecie. Dowodem jest MedDecider, autorski model podejmujący decyzje probabilistyczne na bazie notatek klinicznych. W niezależnym globalnym rankingu wykrywania halucynacji w tekstach medycznych zajął drugie miejsce na świecie, wyprzedzając wiodące komercyjne molochy. Przetestowany na pytaniach z Państwowego Egzaminu Specjalizacyjnego osiągnął wynik od 76 do 79 proc. (podczas gdy próg zdawalności dla lekarzy wynosi 55 proc.), potwierdzając ogromną bazę wiedzy przydatną np. przy kwalifikacji chorych do badań klinicznych.
Czytaj więcej
Smartmedics rozwija bezprzewodowy system umożliwiający wykonanie badania EKG klasy szpitalnej, ale w warunkach domowych. Rodzimy start-up przeszedł...
Twórcy start-upu przekonują, że opracowany przez nich algorytm detekcji i anonimizacji danych osobowych bije na głowę rozwiązania Microsoftu czy OpenAI. Co kluczowe, pracuje na lokalnym szpitalnym serwerze wartym 10 tys. zł, a nie w chmurze obliczeniowej za miliony. Dzięki modelowi on-premise wrażliwe dane pacjentów nigdy nie opuszczają murów placówki. Dodatkowo szpitale kupują dożywotnią licencję, co daje im gwarancję ciągłości działania, nawet gdyby dostawca technologii zniknął z rynku.
Zysk bez funduszy VC
Sześcioosobowy zespół Medalion Tech działa w modelu w pełni zdalnym: programiści pracują w Warszawie, Gdańsku czy Gliwicach, a założyciele rozwijają projekty naukowe za oceanem, głównie w Atlancie. Choć rynek amerykański kusi kapitałem i błyskawicznym tempem decyzji, rodzi też konieczność bezpośredniego starcia z gigantami pokroju Amazona. Założyciele świadomie skupiają się więc na rynku europejskim. Jak wskazuje Barbara Klaudel, w przeciwieństwie do amerykańskiej dominacji interesu korporacji, unijny ład regulacyjny realnie chroni bezpieczeństwo pacjentów i wymusza bezpieczne instalacje lokalne, co dla elbląskiej technologii jest naturalną przewagą.
Start-up przyjął przemyślaną taktykę rynkową i, zamiast oferować odrębną aplikację, integruje swoje moduły z liderami oprogramowania szpitalnego, takimi jak Asseco czy MedNow. Dziś technologia działa już w około 10 polskich szpitalach, a w ramach partnerstwa z Asseco korzystają z niej dziesiątki tysięcy pacjentów. Co rzadkie w branży healthcare AI, spółka od początku unikała darmowych pilotaży, stawiając na płacących klientów. W efekcie już w drugim roku działalności wypracowała zysk operacyjny, rozwijając się całkowicie bez zewnętrznych funduszy venture capital.
Czytaj więcej
Wrocławski medtech pozyskuje znanych partnerów i wchodzi w fazę dynamicznego wzrostu. Jego system AI zinterpretuje nawet 3 mln badań laboratoryjnyc...
Głównym hamulcem rozwoju nad Wisłą pozostaje jednak specyfika finansowania ochrony zdrowia. Jak zauważa Aleksander Obuchowski, zmorą dyrektorów szpitali jest skokowa dostępność środków, np. z KPO, gdzie nagle trzeba rozdysponować miliony w trzy miesiące, po czym następuje wielomiesięczna zapaść uniemożliwiająca stabilne planowanie budżetów. Mimo to elbląska spółka patrzy daleko w przód. W planach na kolejny rok ma wejście na rynki skandynawskie (współpracuje już z partnerem w Danii), rozbudowę działu sprzedaży i zespołu inżynierów oraz premierę narzędzi dla lekarzy POZ. Ambicją twórców jest stworzenie europejskiego czempiona – medycznego odpowiednika francuskiego Mistrala w segmencie suwerennej, lokalnej sztucznej inteligencji.
