W ramach realizacji nowej strategii MDG (MEDICALG), medtech wchodzący w skład indeksu sWIG80, pozyskał już 9 nowych klientów, a w tym pięć centrów diagnostycznych (IDTF) w USA. Medtech podpisał kontrakt i rozpoczyna współpracę z firmą First-Call Medical, już piątym nowym IDTF w USA, specjalizującym się w diagnostyce chorób serca. Nowy parter będzie korzystał z opartej o sztuczną inteligencję platformy diagnostycznej polskiej spółki do analizy sygnału EKG pacjentów w celu diagnostyki arytmii i innych zaburzeń.
First-Call Medical to piąty klient na amerykańskiego rynku IDTF (Independent Diagnostic Testing Facility), dla którego Medicalgorithmics rozpoczął świadczenie usług w tym roku. Nowy partner polskiego medtechu ma siedzibę w Massachusetts i wykonuje badania diagnostyczne dla szpitali i innych placówek medycznych w północno-wschodnim regionie USA. Korzystająca z algorytmów sztucznej inteligencji platforma diagnostyczna Medicalgorithmics będzie pracować w oparciu o dane, zbierane przez urządzenia firm trzecich, z których korzysta First-Call Medical. Wynagrodzenie dla spółki jest uzależnione od ilości wykonanych analiz dla nowego klienta.
- Przyśpieszamy naszą ekspansję na rynku IDTF w USA. Wraz z każdą nową umową umacniamy rozpoznawalność i pozycję jako dostawca najwyższej klasy rozwiązań technologicznych dla niezależnych centrów diagnostycznych. First-Call Medical to kolejny przedstawiciel tego sektora, który zdecydował się zastąpić wcześniej używane rozwiązanie platformą Medicalgorithmics z uwagi na jej wyższą efektywność diagnostyczną i operacyjną. Pokazujemy, że dzięki przeprowadzonym w drugiej połowie ubiegłego roku integracjom z urządzeniami firm trzecich i systemami, które je obsługują, jesteśmy w stanie w krótkim czasie rozpocząć świadczenie usług dla nowych partnerów. To pokazuje, że osiągnęliśmy zakładaną w strategii wysoką sprawność operacyjną, umożliwiającą nam skalowanie działalności w USA – mówi Jarosław Jerzakowski, członek zarządu Medicalgorithmics, odpowiadający za sprzedaż i operacje.
Spółka prowadzi zaawansowane rozmowy i testy techniczne z kilkoma kolejnymi niezależnymi centrami diagnostycznymi. Łącznie rozpoznała na rynku amerykańskim 115 IDTF, które mogą być zainteresowane dostępem do jej technologii i autorskiego systemu sztucznej inteligencji w różnych modelach biznesowych.
- 9 nowych klientów, w tym 5 nowych IDTF w USA, to materialny efekt wdrożenia nowej strategii. Pokazuje to, że jesteśmy w stanie pozyskiwać i integrować klientów w nowym modelu oferując skalowalne usługi softwarowe, poszukiwane przez różnorodnych klientów. Dla nas to efekt “kuli śnieżnej”, który pozwoli nam zbudować zdywersyfikowaną bazę klientów i osiągnąć zakładane cele operacyjne, czyli trwały wzrost sprzedaży i generowanie sumarycznych dodatnich przepływów pieniężnych, przy niższym ryzyku operacyjnym. Zbliżamy się do realizacji celu ogłoszonego podczas ostatniego Investor Day, polegającego na przekroczeniu w drugiej połowie roku miesięcznych przychodów z analogicznego okresu w 2023 roku – podkreśla Maciej Gamrot, CFO i członek zarządu Medicalgorithmics odpowiedzialny za finanse.
Independent Diagnostic Testing Facility są ważnymi elementami amerykańskiego systemu opieki zdrowotnej. To niezależne od szpitali i innych ośrodków medycznych centra diagnostyczne, w których wykonywane są badania medyczne. Wielkość rynku usług IDTF w USA jest szacowana na ok. 3,5 mld USD rocznie.
Zgodnie z ogłoszoną w czerwcu 2023 roku strategią rozwoju, stworzoną z udziałem głównego akcjonariusza Medicalgorithmics – Biofund Capital Management LLC – spółka zmieniła swój model biznesowy. Odeszła od oferowania wyłącznie zamkniętego systemu diagnostyki kardiologicznej, powiązanego z własnymi urządzeniami do monitorowania pracy serca. W nowej strategii stawia na sprzedaż platformy do analizy wielodniowych zapisów EKG wraz z autorskimi algorytmami AI jako samodzielnym produktem oraz ich integrację z urządzeniami i systemami IT partnerów. Oprogramowanie Medicalgorithmics może być licencjonowane przez klientów, a spółka będzie otrzymywać wynagrodzenie w różnych modelach, w tym w opartym o liczbę wykonanych analiz danych EKG.
