Biotechnologia.pl
łączymy wszystkie strony biobiznesu
Polskie start-upy i MŚP będą mogły przetestować rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji i robotyki dla sektora zdrowia w realnych warunkach
Polskie start-upy i MŚP będą mogły przetestować rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencj

Program TEF (Testing and Experimentation Facility) obejmuje pięć obszarów: opiekę zdrowotną, przemysł, sektor rolno-spożywczy, energetykę i inteligentne miasta. Jego celem jest usprawnienie certyfikacji i testowania rozwiązań z zakresu AI i robotyki w rzeczywistych środowiskach. TEF Health rozpoczęło właśnie pierwszy nabór wniosków od start-upów i MŚP z europejskiego sektora opieki zdrowotnej.

 

 

Sztuczna inteligencja i robotyka odegrają kluczową rolę w rozwiązywaniu problemów związanych ze starzeniem się społeczeństwa w Europie oraz niedoborem pracowników służby zdrowia. Do 2050 r. populacja osób starszych w Europie gwałtownie wzrośnie, a liczba osób w wieku 80 lat i starszych przekroczy 48 mln [1]. Dlatego wykorzystanie AI i robotyki będzie kluczowe, aby sprostać przyszłym wyzwaniom, umożliwiając zdalne monitorowanie zdrowia pacjentów i wczesne reagowanie. Wykorzystujące sztuczną inteligencję urządzenia typu wearable i czujniki umożliwiają ciągłe monitorowanie zdrowia, a tym samym – odciążają sektor opieki zdrowotnej i podnoszą jego wydajność.

W ostatnich latach europejskie start-upy rozwijały innowacje wykorzystujące AI, co szczególnie widoczne było w sektorze opieki zdrowotnej. Trend ten jest również obecny w Polsce, co pokazuje badanie Startup Poland. To właśnie AI jest najczęściej wskazywanym przez polskie start-upy słowem kluczowym, które najlepiej oddaje charakter ich głównego produktu lub usługi. Co trzeci start-up (33%) za słowo kluczowe uznaje AI, deeptech oraz IoT (Internet Rzeczy). Niektóre z polskich start-upów AI są również aktywne w sektorze opieki zdrowotnej. Wśród nich znajdują się także firmy wspierane przez EIT Health, takie jak UnitDoseOne czy Brainscan.

Otwarte zaproszenie dla start-upów i MŚP rozwijających technologie z obszarów AI i robotyki na terenie UE

Pomimo swojego potencjału, innowacje z zakresu sztucznej inteligencji napotykają przeszkody, takie jak ryzyko i brak zaufania, wymagania dot. rygorystycznego testowania i odpowiedniej infrastruktury przyspieszającej wejście na rynek. TEF Health ma na celu usprawnienie certyfikacji i testowania rozwiązań AI i robotyki w rzeczywistych warunkach. Pierwsze runda składania wniosków w ramach programu TEF Health wystartowała w lutym br. i jest otwarta dla start-upów i MŚP rozwijających technologię AI i rozwiązania z obszaru robotyki z krajów UE. Wnioski oceniać będzie konsorcjum, któremu przewodzi portugalski Instytut Pedro Nunes, który tworzą Centro Hospitalar Universitário de Coimbra (CHUC), Centro Hospitalar de São João w Porto, Shared Services Ministerstwa Zdrowia w Portugalii, Health Cluster Portugal oraz EIT Health InnoStars – jeden z ośmiu obszarów geograficznych EIT Health, jednostki Europejskiego Instytutu Innowacji i Technologii (EIT), będącego organem Unii Europejskiej. Na poziomie europejskim w projekcie uczestniczą 52 podmioty z 10 krajów, na którego czele stoi Szpital Uniwersytecki Charité w Berlinie. – Głównym celem tego projektu jest ułatwienie rozwoju i wejścia na rynek sprawdzonych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i robotyki. Jednym z kluczowych aspektów tej współpracy jest utworzenie sieci ośrodków prowadzących testy praktyczne. Takie zaplecze obejmuje infrastrukturę fizyczną, zasoby danych, możliwości obliczeniowe, żywe laboratoria i laboratoryjne ośrodki testowe, oferując innowatorom w dziedzinie opieki zdrowotnej możliwość przeprowadzania szeroko zakrojonych testów i eksperymentów w realistycznych środowiskach na dużą skalę – wyjaśnia Ricardo Pires, odpowiedzialny za projekt po stronie EIT Health InnoStars.

TEF to inicjatywa Komisji Europejskiej mająca na celu usprawnienie certyfikacji i testowania rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i robotyki. Główną intencją jest, aby wielkoskalowe centra eksperymentalne oferowały obiekty fizyczne i wirtualne, w których start-upy i MŚP mogłyby uzyskać wsparcie w zakresie testowania, sprawdzania i prezentowania swoich najnowszych technologii opartych na sztucznej inteligencji w środowiskach rzeczywistych. Co istotne, owymi rzeczywistymi środowiskami testowymi będą szpitale oraz laboratoria badawczo-rozwojowe działające w sektorze opieki zdrowotnej. – Wiele obiecujących polskich start-upów oraz małych i średnich przedsiębiorstw pracuje nad rozwiązaniami z zakresu sztucznej inteligencji i robotyki w obszarze zdrowia, jednak wymagania dotyczące testowania i walidacji stanowią znaczące wyzwanie we wprowadzaniu tych rozwiązań na rynek. TEF Health może okazać się przełomowy i otworzyć polskim firmom możliwości, które wcześniej były niedostępne. Udział w programie może przyspieszyć komercjalizację ich rozwiązań, a to z kolei przyczyni się do podniesienia poziomu oferowanych usług medycznych w Polsce i Europie – podkreśla Joanna Broy, EIT Health InnoStars Ecosystem Lead na Polskę. Oprócz pomocy w zwiększeniu skuteczności, odporności i stabilności systemów opieki zdrowotnej w UE TEF Health ma również na celu zmniejszenie nierówności w świadczeniu opieki zdrowotnej oraz zapewnienie zgodności z normami prawnymi, etycznymi, jakościowymi i interoperacyjnymi.

Proces składania wniosków obejmuje kilka etapów, w tym ocenę kwalifikowalności, ocenę i zatwierdzenie w celu uzyskania dostępu do portugalskiego katalogu usług TEF Health. Zainteresowane start-upy i MŚP mogą składać wnioski, odwiedzając stronę i postępując zgodnie z procesem opisanym w dokumencie zaproszenia. Wybrane start-upy i MŚP z państw członkowskich UE otrzymają wsparcie w postaci zniżek od ceny rynkowej usług walidacyjnych.

Źródła

Fot. Materiały prasowe EIT Health

[1] Andreas Gerhardsson (KI), et al: Public report, Societal challenges inventory, Testing and Experimentation Facility for Health AI and Robotics, styczeń 2024 r., s. 7.

KOMENTARZE
news

<Listopad 2023>

pnwtśrczptsbnd
30
31
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
1
2
3
Newsletter