Biurokracja utrudnia działanie w wielu obszarach, także w medycynie. Upmedic postanowił więc ograniczyć lekarzom formalności, by więcej czasu poświęcali pacjentom. Stworzył oprogramowanie oparte na szablonach strukturalnych, dzięki którym – jak wynika z jego testów z klientami – opisy badań trwają nawet o 70 proc. krócej, np. opis rezonansu magnetycznego głowy zajmuje 7 minut zamiast 22. Plany start-upu przekonały fundusz LT Capital do zainwestowania 1,1 mln zł.
– Biorąc pod uwagę problemy, z jakimi borykają się placówki medyczne, zwłaszcza w czasie pandemii, widzimy w tym rozwiązaniu olbrzymie możliwości usprawnienia funkcjonowania systemu opieki zdrowotnej, z korzyścią dla lekarzy i ich pacjentów – komentuje Konrad Gawłowski, dyrektor inwestycyjny w LT Capital.
Technologia już sprawdzona
Twórcy Upmedica, Paweł i Krzysztof Paczuscy, zajmowali się początkowo tworzeniem oprogramowania na zamówienie start-upów. Wsparli m.in. w automatycznej personalizacji suplementów diety firmę Sundose, która w trzech rundach zebrała ponad 30 mln zł i wyszła za granicę.
– Rozszerzyliśmy możliwość jednoczesnej obsługi klientów z kilku do kilkuset. Mieliśmy okazję przyglądać się z bliska i uczyć, jak wygląda rozwój innowacyjnej spółki technologicznej – wyjaśnia Krzysztof Paczuski, dyrektor ds. technologii Upmedica.
Na przełomie 2019 i 2020 r. rozpoczęli prace nad platformą do tworzenia, przechowywania oraz analizy dokumentacji medycznej. Wykorzystanie bazy strukturalnych szablonów przygotowanych wspólnie z lekarzami pozwala radiologom, zachowując poprawność, szybciej opisać badania USG, rentgena, tomografii komputerowej czy rezonansu magnetycznego. Spółkę wsparła na początku 2021 r. Sophia Renteria.
– Obecne na rynku systemy koncentrują się na zachowaniu zgodności z wieloma zawiłymi kwestiami dotyczącymi np. raportowania do NFZ, mniejszy nacisk stawiając na funkcjonalność dla lekarzy. W dodatku brakuje standaryzacji zbierania danych, co mogłoby sprzyjać zwiększeniu efektywności leczenia. Nawiązaliśmy już współpracę m.in. z siecią Centra Medyczne Medyceusz, około 100 użytkowników przetestowało nasze rozwiązanie – mówi Paweł Paczuski, prezes Upmedica.
Europejskie plany ekspansji
Pozyskany kapitał spółka przeznaczy m.in. na rozwój sztucznej inteligencji wspierającej lekarza w pracy oraz na rozszerzenie zakresu obsługiwanych badań. Miesiąc temu ruszyły prace nad szablonami dla kolejnych specjalizacji. Wkrótce rozpoczną się testy, a komercjalizację założyciele firmy przewidują na pierwsze półrocze 2022 r.
– Szablony będą mogły zostać wykorzystane np. podczas wizyty u lekarza rodzinnego lub na SOR. Pomogą też w porządkowaniu danych w placówkach medycznych, dlatego duże nadzieje wiążemy z dostaniem się jako jeden z dziewięciu start-upów z regionu do akceleratora koncernu Roche, specjalizującego się m.in. w zarządzaniu informacjami o pacjentach – informuje Paweł Paczuski.
Upmedic rozlicza się z klientami poprzez miesięczną lub roczną opłatę licencyjną. Opiera komercjalizację na bezpośredniej sprzedaży lekarzom lub placówkom, a także na współpracy z dostawcami usług – rozmawia o integracji m.in. ze ZnanymLekarzem – oraz z dystrybutorami sprzętu medycznego. Partnerstwa ułatwią mu zagraniczną ekspansję – jego oprogramowanie od początku obsługuje język polski i angielski.
– Przeanalizowaliśmy już potencjał Europy Środkowej i Wschodniej, ale przyjrzymy się też innym rynkom. W ciągu kilku lat chcemy wejść do krajów Europy Zachodniej i Ameryki Południowej. Plan przyjmiemy w połowie przyszłego roku, a na pierwsze efekty liczymy w IV kw. 2022 r. – mówi Sophia Renteria, dyrektor ds. operacyjnych Upmedica.
W przyszłym roku spółka chce przeprowadzić kolejną rundę inwestycyjną – jej wielkość uzależnia od postępów w rozwoju technologii i ekspansji. Natomiast docelowo bliższe jest jej wejście w struktury dużej grupy medycznej niż na giełdę, choć nie wyklucza żadnej opcji. Do końca 2022 r. zamierza uzyskać rentowność.
Ostatnie lata przyniosły intensywny rozwój sztucznej inteligencji (AI) w wielu dziedzinach, szczególnie w medycynie. Jest wykorzystywana w analizie obrazów medycznych i wspieraniu diagnostyki. Obserwujemy także dynamiczny wzrost publikacji naukowych na ten temat – tylko w 2020 r. było ich już około tysiąca.
Intensywnym pracom badawczym towarzyszy coraz więcej ofert komercyjnego zastosowania AI. Radiologia, dyscyplina oparta w znacznej mierze na interpretacji cyfrowych obrazów ludzkiego ciała, nieprzypadkowo jest w czołówce medycznych zastosowań algorytmów sztucznej inteligencji. Zgodnie z raportem „Iloraz Sztucznej Inteligencji vol 4” dotychczas w Food and Drug Administration [FDA, amerykańska Agencja Żywności i Leków – red.] zarejestrowano kilkadziesiąt komercyjnych algorytmów do zastosowania klinicznego. W większości dotyczą one metod obrazowania stosowanych w radiologii oraz kardiologii.