MDG (MEDICALG), spółka technologiczna rozwijająca zaawansowane rozwiązania dla diagnostyki kardiologicznej, kontynuuje prace nad dwoma strategicznymi projektami badawczymi, których celem jest zwiększenie klinicznego i komercyjnego wykorzystania sztucznej inteligencji w monitorowaniu pracy serca: AI VESPER oraz GIMLET.
Zgodnie ze strategicznym pipeline’em badawczym spółki, AI VESPER koncentruje się na walidacji autonomii AI w diagnostyce arytmii, natomiast GIMLET ma wspierać masową profilaktykę dzięki niskokosztowym narzędziom dla lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej oraz urządzeń wearables. Oba projekty wpisują się w ambicję Medicalgorithmics, aby współtworzyć nowy standard opieki poprzez badania kliniczne i skalowalne rozwiązania software’owe oparte na AI.
AI VESPER to randomizowane, zaślepione badanie kliniczne porównujące niezależne raportowanie wykonywane przez AI z raportowaniem realizowanym przez techników. Celem projektu jest potwierdzenie bezpieczeństwa w pełni zautomatyzowanej diagnostyki oraz wsparcie rozwoju drugiej generacji wysoko wyspecjalizowanej, automatycznej platformy Medicalgorithmics do diagnostyki arytmii. Projekt uzyskał już zgodę komisji IRB. Medicalgorithmics pracuje nad narzędziami software’owymi niezbędnymi do przeprowadzenia badania, a kanadyjski PHRI współpracuje ze szpitalami w zakresie rekrutacji uczestników i finalizacji ustaleń z ośrodkami badawczymi.
Potencjał biznesowy AI VESPER wynika z automatyzacji dużego i rosnącego rynku monitorowania kardiologicznego. Globalny rynek urządzeń do monitorowania pracy serca ma wzrosnąć do około 31,60 mld USD do 2032 r. Z kolei szerszy rynek cardiac monitoring and rhythm management devices według prognoz może osiągnąć 37,88 mld USD do 2031 r.
Segment diagnostyki kardiologicznej wspieranej przez AI rozwija się jeszcze szybciej. Według jednej z analiz rynek cardiac AI monitoring and diagnostics ma rosnąć w tempie ponad 26,9% rocznie do 2032 r.
Dla Medicalgorithmics pozytywna walidacja AI VESPER może oznaczać możliwość rozwoju modelu biznesowego opartego na wyższym poziomie automatyzacji, mniejszym udziale manualnej analizy, krótszym czasie przygotowania raportów oraz łatwiejszym skalowaniu usług na kolejnych rynkach. W praktyce projekt może wzmocnić pozycję spółki w obszarze software’owych usług diagnostycznych, gdzie analiza kolejnych pacjentów może odbywać się przy niższym przyroście kosztów operacyjnych niż w modelach silnie opartych na pracy techników.
GIMLET, drugi projekt w pipeline’ie, koncentruje się na masowej profilaktyce. Jest rozwijany jako niskokosztowe rozwiązanie dla lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej oraz urządzeń wearables, służące do wykrywania migotania przedsionków i innych nieprawidłowości kardiologicznych w populacji ogólnej. Projekt kładzie nacisk na profilaktykę i długoterminowe monitorowanie. Medicalgorithmics pracuje obecnie nad prototypem oprogramowania, który wyprzedza pierwotny harmonogram i ma zostać przetestowany w najbliższych tygodniach. Prototyp wykorzystuje już algorytmy DRAI AI i pod względem funkcjonalnym jest bliski wersji produkcyjnej.
Potencjał komercyjny GIMLET wynika ze skali migotania przedsionków oraz wzrostu rynku urządzeń ubieralnych i ambulatoryjnego monitorowania serca. Według przeglądu z 2025 r. globalna liczba osób z migotaniem przedsionków niemal podwoiła się w ciągu trzech dekad. W samych Stanach Zjednoczonych liczba osób z migotaniem przedsionków ma wzrosnąć do 12,1 mln do 2030 r.
GIMLET adresuje inny segment komercyjny niż AI VESPER: zamiast koncentrować się wyłącznie na specjalistycznych procesach diagnostycznych, projekt celuje w podstawową opiekę zdrowotną, screening populacyjny, urządzenia wearables i profilaktyczne monitorowanie. Globalny rynek wearable cardiac devices według prognoz ma wzrosnąć do 8,5 mld USD do 2035 r., przy średniorocznym tempie wzrostu 12,2%. Rynek ambulatory cardiac monitoring devices może osiągnąć około 24,58 mld USD do 2035 r., rosnąc w tempie 11,19% CAGR.
Dla Medicalgorithmics oznacza to możliwość poszerzenia rynku adresowalnego — z zaawansowanej diagnostyki arytmii w kierunku wcześniejszego wykrywania i profilaktyki. Potencjalne ścieżki komercjalizacji obejmują licencjonowanie technologii platformom digital health, partnerstwa z ekosystemami urządzeń wearables, programy przesiewowe w podstawowej opiece zdrowotnej, modele płatności za analizę oraz powtarzalne przychody oparte na oprogramowaniu.
- Te projekty stanowią ukierunkowane rozszerzenie strategii AI Medicalgorithmics. AI VESPER ma zweryfikować, czy sztuczna inteligencja może bezpiecznie realizować bardziej autonomiczne raportowanie diagnostyczne, natomiast GIMLET przybliża monitorowanie kardiologiczne do codziennej opieki — w tym podstawowej opieki zdrowotnej i profilaktyki opartej na urządzeniach ubieralnych. Razem projekty te odpowiadają na dwa kluczowe potrzeby rynku: efektywność w diagnostyce specjalistycznej oraz skalę w screeningu populacyjnym – poinformował Kris Siemionow, Prezes Medicalgorithmics.
AI VESPER i GIMLET pozycjonują Medicalgorithmics na styku walidacji klinicznej, automatycznej diagnostyki i profilaktycznej opieki kardiologicznej. Łącząc badania kliniczne ze skalowalnością oprogramowania, spółka buduje pipeline, który może wspierać wcześniejsze wykrywanie chorób, poprawę efektywności pracy klinicznej i dostęp do większych globalnych rynków monitorowania kardiologicznego.
