Categories
Zespoły

Projekt: M-A-AI-D  (meta-analysis-AI-driven)

Celem jest stworzenie rozwiązania, które za pomocą odpowiednio skonstruowanego algorytmu przeszukiwałoby dostępne bazy danych medycznych, przeprowadzałoby selekcję i analizę wyników znalezionych artykułów. Dzięki zastosowaniu AI zminimalizowane zostałoby ryzyko błędu, co zwiększyłoby naukową wartość analizy. Wynik mógłby być wykorzystany do opracowania kolejnych, lepszych rekomendacji, które zwiększą jakość opieki nad pacjentem, docelowo zwiększając jakość jego życia i sprawność procesu leczniczego.

Każdego roku w czasopismach medycznych publikowane jest ponad 1,5 miliona artykułów. Liczba ta rośnie z roku na rok. Coraz trudniejsze staje się nadążanie za ogromem nowych informacji docierających z laboratoriów, szpitali, uniwersytetów, czy od firm farmaceutycznych. Na brak czasu na uaktualnienie swojej wiedzy szczególnie mocno cierpią klinicyści, którzy swoją uwagę muszą poświęcać w szczególności pacjentowi.

Pomocą dla takich osób okazują się wytyczne towarzystw naukowych, które w skrótowy sposób opisują najnowsze doniesienia na temat epidemiologii, nowych sposobów leczenia i patogenezy różnych chorób. Wytyczne te opracowywane są na podstawie dowodów naukowych, spośród których największą wartość mają meta-analizy. Są to analizy wyników różnych badań dotyczących tej samej lub bardzo podobnej tematyki. Zbierają one, asymilują i podsumowują dowody naukowe z różnych artykułów. Za pomocą takiego badania rozwiewa się wątpliwości na temat nowych sposobów leczenia, gdy w różne badania wykazują różną jego skuteczność. Wykorzystując do analizy grupy badawcze z różnych badań, zwiększamy siłę dowodu naukowego i zwiększamy szansę na uzyskanie istotności statystycznej.

Opracowanie takiej analizy jest czasochłonne, lecz stosunkowo proste. Należy w pierwszej kolejności przeprowadzić przegląd literatury i zebrać artykuły, które odpowiadają na nasze pytanie kliniczne. Zazwyczaj wyszukiwarki baz danych dostarczają wtedy kilkaset artykułów. Różne bazy danych dostarczają różne artykuły, dlatego istotne jest, aby nie ograniczać się tylko do jednego źródła. Następnie przeprowadzana jest selekcja na podstawie kryteriów ustalanych przez badaczy, co redukuje ilość artykułów wykorzystywanych następnie do analizy. Na sam koniec wyniki wybranych badań są zbierane, porównywane, analizowane zbiorczo i przedstawiane najczęściej w formie wykresu, który obrazuje wynik uzyskany z analizy.

Niestety, na każdym etapie konstruowania analizy istnieje ryzyko błędu, spowodowane głównie przez czynnik ludzki. Na przykład pominięcie kilku ważnych artykułów na etapie przeglądu literatury może zaważyć na wyniku. Istnieje ryzyko błędnego przypisania wartości liczbowej – wyniku leczenia, bądź liczebności grupy badanej, Analiza statyczna i analiza wyniku końcowego również są potencjalnymi źródłami błędów.

Z tego powodu sztuczna inteligencja może znaleźć zastosowanie w opracowywaniu takich analiz.

Lider projektu: Michał Fornalik

Categories
Zespoły

Projekt: To Save the Forests

Celem projektu jest poszukiwanie alternatywnych materiałów budowlanych dla drewna.

U podstaw projektu leży idea produkcji ekologicznej, w pełni biodegradowalnej płyty budowlanej na wzór MFP Pfleiderer. Podstawową różnicą miałby być skład płyty, gdyż powstałaby ona z odpadów – kawałków suszonych łodyg topinamburu. Spoiwo używane do produkcji płyt ma być wolne od formaldehydu i ograniczać się do ekożywicy i utwardzacza.

Projekt mógłby przyczynić się do ograniczenia wycinki i dewastacji lasów z powodów konsumpcyjnych. Płyty wiórowe co prawda są wytwarzane z odpadów drewnianych, jednak by otrzymać wióry, konieczne jest ścięcie drzewa.  

Topinambur jest rośliną łatwą w uprawie, niewymagającą, bardzo dobrze znosi upały oraz mrozy. Nadaje się do rekultywacji terenów silnie zasolonych. Dzięki właściwościom fitoremediacyjnym pochłania ropopochodne szkodliwe związki organiczne.

Jeśli badania powiodą się, celem projektu jest również stworzenie wielu rodzajów płyt budowlanych (o różnych właściwościach technicznych) oraz innego produktu – płyty meblowej.

Byłaby to też oferta umożliwiająca klientowi wybór, jeśli chciałby kupić naturalne oraz produkowane bez szkodliwych substancji (formaldehyd) płyty budowlane do budowy np. altanki ogrodowej, konstrukcji szkieletowej domu, poszycia dachów, ścian, stropów i podłóg itd.

Lider projektu: Aleksandra Laber

Categories
Zespoły

Projekt: Futire Voice

Celem projektu jest stworzenie programu, który przy pomocy sztucznej inteligencji będzie w stanie rozwiązać problem braku głosu, umiejętności czy kreatywności przy tworzeniu nowych utworów.

Sztuczna inteligencja byłaby w stanie stworzyć utwór, który człowiek chciałby zrealizować, ale nie posiadałby wystarczających umiejętności.

Aplikacja (i portal) byłyby „nowym Spotify” z wykorzystaniem AI dla branży rozrywkowej.

Lider projektu: Mateusz Dubiał

Categories
Zespoły

Projekt: Live.Market

Jest to kompleksowa platforma do VideoCommerce. Jej twórcy dostarczają interaktywny player video, aplikację do zbierania treści video od twórców oraz panel administracyjny. Ponadto dostarczają rozwiązania dla Retailerów w modelu SaaS.

Live.Market umożliwia również stworzenie minisklepu internetowego na dowolnej domenie dla firm lub twórców, które dotychczas takiego nie posiadały. Wpisuje się również w trendy Creator Economy, D2C.

Lider projektu: Krzysztof Nowicki

https://live.market

Categories
Zespoły

Projekt: Check Up Know

Check Up Know jest to aplikacja mobilna do monitorowania zdrowia oraz rekomendowania badań  w celu zaplanowania „samodzielnego” screeningu stanu zdrowia, rekomendacji badań, analizy, archiwizacji i umawiania usług.

Aplikacja Check Up Know jest odpowiedzią na problemy pacjentów związane z potrzebą samodzielnego wykonywania screeningu swojego stanu zdrowia. Dzięki zastosowaniu AI, zarekomenduje pacjentowi badania laboratoryjne, podstawowe i rozbudowane, które pacjent, określając swój stan zdrowia, wiek, choroby, powinien wykonać,  czy też wskaże niezbędne badania obrazowe, np. 40+ badania prostaty, coroczne badania piersi.

Ponadto Check Up Know będzie miało funkcję wycenienia badań czy też pakietów badań, ostateczna decyzja o wyborze będzie należała do pacjenta. Wyniki badań będą dostępne bezpośrednio w aplikacji, która oczywiście „da znać” pacjentowi (push noitification), że są gotowe. W zależności od preferencji będzie opcja przesłania ich na maila lub sms.

Warto podkreślić, że wraz z wynikami pacjent otrzyma również informację o wynikach odbiegających od normy lub takich, które wymagają natychmiastowej konsultacji z lekarzem, wezwania pomocy.

Pacjent będzie miał również możliwość (dzięki AI) porównania (raport z badań) wyników obecnych z przeprowadzonymi wcześniej i zrobionymi w różnych punktach. W zależności od trendu, otrzyma również dalsze rekomendacje, m.in. do konsultacji czy wizyty z lekarzem. Innowacją jest to, że pacjent będzie mógł wykonać badania w  różnych laboratoriach, ale wyniki będą w jednym miejscu, a wyniki tych samych testów, z różnych miejsc, będą również możliwe do porównania. Warunkiem będzie wykonanie badań przy wykorzystaniu aplikacji Check Up Now.

Lider projektu: Iwona Dziedzic-Gawryś

Categories
Zespoły

Projekt: Upmedic.io

Upmedic dostarcza oprogramowanie stworzone z lekarzami dla lekarzy. Zadaniem twórców jest ułatwienie życia medykom i usprawnienie pracy dzięki zastosowaniu najnowocześniejszych technologii w celu zautomatyzowania prozaicznych zadań ich codziennej pracy.

Podstawowym produktem jest inteligentny system do tworzenia dokumentacji medycznej dla lekarzy (różnych specjalizacji). Ma na celu poprawę produktywności lekarzy i jakości dokumentacji tworzonej dzięki strukturyzacji opartej na NLP i ML. Korzystając z szablonów stworzonych przez specjalistów oraz bazy słownictwa opartej o literaturę naukową, możliwe jest ograniczenie pisania o 95 proc. oraz 3 razy przyspieszenie tworzenie opisów diagnostycznych (upmedic = 1000 znaków/min), poprawiając jednocześnie jakość samych opisów.

Edytor upmedic zmniejsza liczbę błędów i ustandaryzowaną terminologię opartą na SNOMED CT, co dodatkowo ułatwia innym lekarzom i samym pacjentom zrozumienie generowanej dokumentacji. System wymaga wprowadzenia tylko niewielkiej ilości danych. Co więcej, umożliwia automatyczne rozpoznawanie mowy i konwersję mowy na tekst. Pozwala również lekarzowi dołączyć zdjęcia do raportu końcowego w celu uzyskania jeszcze jaśniejszego wyjaśnienia pacjentowi lub innemu lekarzowi.

Lider projektu: Paweł Paczuski

Strona: Upmedic.io

Categories
Zespoły

Projekt: VikiSales

Jako firma bakeapp twórcy opracowali aplikację Viki (vikisales.com), zwiększającą efektywność pracy działów handlowych. Innowacyjny asystent sprzedaży, który zawsze jest pod ręką to wygodne wsparcie dla handlowców oraz źródło danych dla managerów.

Asystent sprzedaży Viki jest produktem działającym w modelu SaaS, uruchomionym w 2021 r. cieszącym się dużym zainteresowaniem grupy docelowej. Aktualnie z aplikacji korzysta ponad 120 użytkowników. Pierwsze wdrożenie klienta dało zysk na poziomie 100 000 zł.

Usługa rozwiązuje realne problemy z zakresu pozyskiwania danych oraz ułatwia wdrożenie procesów sprzedaży w organizacjach.

Szacuje się, że rynek oprogramowania wspierającego sprzedaż w 2027 roku osiągnie wartość prawie 14 mld USD. Wciąż brakuje przystępnego oprogramowania opartego o AI, które potrafi zintegrować systemy i w sposób kontekstowy porozumieć się ze sprzedawcą.

·      7,89 mld $ – Globalna wielkość rynku oprogramowania do automatyzacji sprzedaży w 2020 roku

·      8,3 proc. – Przewidywane Tempo wzrostu (CAGR) od 2020 do 2027 roku

·      93 proc. kadry zarządzającej spodziewa się zmiany w zachowaniu konsumentów i potrzeby lepszego dostosowania się do nich.

Lider projektu: Jakub Ciamaga

Categories
Zespoły

Projekt: CatLet

Jest to inteligentny karmnik dla zwierząt, przeznaczony do użytku w domu. Głównym celem tego karmnika jest umożliwienie właścicielom pupili podawania różnych diet różnym zwierzętom domowym. Na przykład jeden kot może potrzebować diety wspomagającej funkcjonowanie serca, podczas gdy inny może mieć problemy trawienne.

„CatLet” wykorzystuje zaawansowane rozpoznawanie obrazu, dzięki czemu właściciele nie muszą implantować chipów swoim zwierzętom. Zamiast tego, karmnik rozpoznaje zwierzęta na podstawie ich zdjęć i automatycznie podaje odpowiednie posiłki.

Główne funkcje:

– Indywidualizowane diety: „CatLet” umożliwia dostosowanie diety do indywidualnych potrzeb każdego zwierzęcia, zapewniając optymalne odżywienie.

– Rozpoznawanie obrazu: Dzięki zaawansowanemu systemowi rozpoznawania obrazu, karmnik identyfikuje każde zwierzę na podstawie jego zdjęcia i podaje odpowiednią porcję posiłku.

– Programowalne harmonogramy: Możliwość ustawienia precyzyjnych harmonogramów karmienia dla każdego zwierzęcia, uwzględniając różne pory posiłków.

– Monitoring zdrowia: „CatLet” pozwala monitorować zdrowie kota poprzez śledzenie ilości spożywanego jedzenia i generowanie raportów o nawykach żywieniowych.

– Aplikacja mobilna: Towarzysząca aplikacja mobilna umożliwia właścicielom zdalne sterowanie karmnikiem, dostęp do danych zdrowotnych i możliwość dostosowania diet.

„CatLet” to innowacyjne rozwiązanie, które zapewnia wygodę i precyzję w karmieniu domowych kotów. Pozwala właścicielom zadbać o zdrowie i dobry stan odżywienia swoich zwierząt, jednocześnie eliminując konieczność stosowania chipów identyfikacyjnych.

Lider projektu: Tomasz Żubertowski Strona: Catlet.pl

Categories
Zespoły

Projekt Suntrail.pl – kuracje kosmetykami uzdrowiskowymi

Kuracje kosmetykami uzdrowiskowymi są znane od lat, ale nie jest wiadome, jak znacząco wpływają one na wydłużenie efektów kuracji stacjonarnych, stąd zazwyczaj wielu pacjentów podchodzi do nich z wielką rezerwą.

Pomysł projektu powstał w wyniku współpracy merytorycznej z funkcjonującym uzdrowiskiem oraz pracującymi w nim lekarzami i rehabilitantami – Latoszyn Zdrój, w Latoszynie k. Dębicy, woj. podkarpackie. Jest to ważny aspekt wyróżniający projekt, także dlatego, że współpraca z uzdrowiskiem była rozwijana w formie testów przeprowadzanych w porozumieniu z Regionalną Komisją Bioetyczną, zarówno przez pracowników uzdrowiska Latoszyn-Zdrój jak i przez chętnych kuracjuszy.

Projekt wychodzi naprzeciw wyzwaniom stojącym przed starzejącymi się społeczeństwami wydającymi coraz więcej środków na poprawę stanu zdrowia zarówno z puli pieniędzy publicznych jak i prywatnych. Będzie się to wiązało zarówno z digitalizacją kuracji pacjentów i potrzebą dalszych optymalizacji procesów związanych z opisanym zjawiskiem.

Z przeprowadzonej analizy rynku lokalnego wynika, że sektor uzdrowisk, medical-spa & wellness i gabinetów oferujących zabiegi i terapie kosmetyczne jest stosunkowo dobrze zaopatrzony w nowoczesne rozwiązania i narzędzia IT/ICT, które jednak są zorientowane głównie na obsługę kwestii i zadań stricte logistycznych i biznesowych. W ofercie liderów globalnych i lokalnych praktycznie brak jest funkcjonalności zorientowanych na zaawansowaną analitykę stosowanych terapii i zabiegów.

W tym segmencie pojawiają się także pierwsze rozwiązania przeznaczone dla monitoringu i zaawansowanej analityki procesów terapeutycznych.

System z racji oparcia na sprawdzonych technologiach, ma predyspozycje do bycia rozwijanym w strategii długofalowej, która może odpowiadać potrzebom uzdrowisk takim jak:

– lepsza efektywność kosztowa działania uzdrowisk i terapii,

– uzyskanie unikatowej wiedzy nt. skuteczności oferowanych terapii i produktów  leczniczych/kosmetycznych,

– możliwość skutecznego wykorzystania uzyskanych danych i wiedzy dla poprawy skuteczności strategii marketingowych,

– możliwość indywidualizacji terapii pod potrzeby pacjenta,

– pozyskanie elementu budowy silnej przewagi konkurencyjnej,

– kontrola nad przebiegiem kuracji,

– monitorowanie obiektywnych i subiektywnych wskaźników kuracji  – mierzenie wskaźnika bólu oraz subiektywna ocena pacjenta danego zabiegu,

– utrzymywanie dotychczasowych pacjentów w roli dalszych klientów (na przykładzie terapii kosmetykami uzdrowiskowymi),

– eksploracja nowych obszarów do zastosowania terapii, bazując na stworzonej bazie wiedzy

Lider projektu: Paweł Kuraś

Categories
Blog

Demo Day Akceleratora Innovatorium 2023 za nami

W czwartek 14 grudnia odbył się DemoDay kończący cykl edukacyjny Akceleratora Innovatorium. Spotkanie odbywało się w formie hybrydowej (offline i online) a swoje pitch decki zaprezentowało 16 z 48 zespołów i projektów biorących udział w cyklu edukacyjnym z udziałem wykładowców renomowanych uczelni oraz ekspertów branżowych i doświadczonych przedsiębiorców. Finał odbył się w obecności i z aktywnym udziałem przedstawicieli funduszy VC, mentorów i przedstawicieli organizatorów, czyli Think Tanku Innovatorium.eu. Demo Day otworzył i poprowadził Paweł Nowacki, przewodniczący Rady Fundacji Think Thank Innovatorium.eu.

Po przywitaniu uczestników i przedstawieniu zasad Demo Day oraz programu ostatecznie 16 z 17 zgłoszonych zespołów zmierzyło się z opiniami i pytaniami specjalistów z funduszy VC, a w tym roku byli to: Przemysław Jurgiel-Żyła, investment director / board member Movens Capital, Tomasz Goliński, Partner Zarządzający Cofounder Zone, Katarzyna Kowalczyk, Investment Manager Satus.vc, która obecna była zdalnie oraz Konrad Sowa, ​​Senior Analyst Smok.vc także zadający pytanie przez połączenie zdalne.

Zespoły miały 5 minut na prezentację pitch decka i wystąpiły w kolejności:

IDEA+ – Jan Brykczyński, Julia Łuczyńska, Radosław Jakubczak
Atmosphere
– Mateusz Kisiel, Kamil Aleksandrowicz
IronCraft3D
– Filip Kackieło-Wargulewski, Krystian Waszczuk,
Ai4growth
– Kamil Nawirski (projekt został zaprezentowany zdalnie)
ReGen – Michał Pawłowski, Konrad Kacperowski (projekt zostal zaprezentowany zdalnie)
Willway.live – Dariusz Tarasek (projekt był prezentowany zdalnie)
CodeSense
– Paweł Łoś, Marek Hać, Piotr Źrołka (projekt był prezentowany hybrydowo)
ClubsMania – Klaudia Bartkowiak, Jakub Bednarczuk
Upmedic.io – Paweł Paczuski
LifeChoice VR
– Maciej Frasunkiewicz, Małgorzata Steciak
Live.market
– Krzysztof Nowicki
Typebalance
– Paweł Wyparło, Alicja Brajner
Zakupsy.pl – Jarosław Skrypak, Przemek Ożarek
Błyskawiczne porównanie
– Mariusz Doleszczak
Getvision.pl – Daniel Wielechowski
Automateusz
– Adam Kamiński, Tomasz Buczkowicz

To była już druga edycja Akceleratora Innovatorium, projektu edukacyjno-mentoringowego skierowanego do zespołów tworzących rozwiązania oparte na wykorzystaniu big data, sztucznej inteligencji i Blockchain. W ramach projektu Fundacja Innovatorium przygotowała i przeprowadziła dla ponad 100 uczestników, zgłoszonych do programu startupów, cykl seminariów i webinarów z udziałem wykładowców renomowanych uczelni, takich jak: Oxford, Stanford, Cambridge, Uniwersytet Savoie Mont Blanc czy IESE Business School oraz ekspertów branżowych i przedsiębiorców. Z kolei w roli mentorów dla zespołów wystąpili doświadczeni przedsiębiorcy i eksperci różnych branż.

Zajęcia z obszaru zarządzania strategicznego i modeli biznesowych opartych na wykorzystaniu sztucznej inteligencji były uzupełniane o tematykę prawną związaną z ochroną własności intelektualnej oraz uwarunkowania prawne internacjonalizacji/globalizacji biznesu. Startupy biorące udział w programie pracowały wspólnie z mentorami nad rozwojem swoich produktów i pomysłów, uczestnicy otrzymali także porady w zakresie finansowania startupów oraz zasad współpracy z funduszami Venture Capital.

Demo Day odbył się w sali konferencyjnej na XIV piętrze biurowca Q22, przy al. Jana Pawła 22 w Warszawie.

Projekt był finansowany z grantu przyznanego przez Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki.

***

Innovatorium jest think tankiem skoncentrowanym na innowacyjności, rozwoju technologii i nowych mediach. Prowadzi badania i analizy w ważnych obszarach dla rozwoju polskiej i europejskiej gospodarki takich jak rozwój startupów, fundusze Venture Capital, współpraca nauki z biznesem, transformacja cyfrowa i zarządzanie innowacją. Dostarcza wiedzę poprzez raporty i publikacje oraz uczestniczy w debacie publicznej poprzez organizację wydarzeń oraz współpracę z mediami.

Herb Polski
Flaga Polski

Dofinansowanie ze środków Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki –
Popularyzacja nauki i promocja sportu. Projekt: Akcelerator AI i Blockchain

DOFINANSOWANIE: 800 000 ZŁ
CAŁKOWITA WARTOŚĆ: 920 000,00 ZŁ