Wywiady

Wywiady Sport oparty na danych. Technologia zmienia sposób pracy z zawodnikiem. Bartosz Borucki, prezes Smarter Diagnostics [WYWIAD]

11.09.2026 09:14

Sport oparty na danych. Technologia zmienia sposób pracy z zawodnikiem. Bartosz Borucki, prezes Smarter Diagnostics [WYWIAD]

Czy można lepiej zarządzać ryzykiem kontuzji, wydłużać kariery zawodników i podejmować trafniejsze decyzje na podstawie danych? O tym, jak sztuczna inteligencja łączy informacje dotyczące zdrowia, treningu, biomechaniki i metabolizmu, a także o rozwoju technologii, jej zastosowaniach w sporcie, longevity i sektorze dual use. O tym porozmawialiśmy z Bartoszem Boruckim, współzałożycielem i prezesem zarządu firmy Smarter Diagnostics.

Magdalena Bryś

Udostępnij

Magdalena Bryś, SportMarketing.pl: Skąd wziął się pomysł na Smarter Diagnostics? Jaki konkretny problem w sporcie chcieliście rozwiązać, wykorzystując dane, AI i nowoczesną diagnostykę? Czy inspiracją były własne doświadczenia i pasja do sportu, czy raczej obserwacja potrzeb rynku?

Bartosz Borucki, współzałożyciel i prezes zarządu Smarter Diagnostics: – Pomysł na Smarter Diagnostics był właściwie sumą kilku doświadczeń. Wywodzimy się ze środowiska naukowego. Spółka powstała jako spin-off Uniwersytetu Warszawskiego, dlatego od początku interesowały nas trudne problemy i wyzwania, szczególnie związane z medycyną prewencyjną, czyli przewidywaniem chorób, zapobieganiem im i utrzymywaniem człowieka w zdrowiu.

Drugim elementem były nasze osobiste doświadczenia i zainteresowania. Mój wspólnik od lat aktywnie uprawia sport, między innymi triathlon i koszykówkę. Naturalnie więc skupialiśmy się na ortopedii, biomechanice i szeroko rozumianym zdrowiu ruchowym. Połączenie tych dwóch obszarów, czyli medycyny prewencyjnej oraz medycyny sportowej, doprowadziło nas do pytania, czy możemy lepiej przewidywać urazy, a jeśli nie jest to możliwe, to przynajmniej skuteczniej zarządzać ryzykiem.

Zaczęliśmy więc analizować, jakie dane są potrzebne, aby podejmować w tym zakresie lepsze decyzje. Wchodząc coraz głębiej w środowisko sportowe, zauważyliśmy, że jednym z największych wyzwań jest dziś łączenie informacji pochodzących z różnych źródeł. Dane dotyczące zdrowia, treningu, obciążeń czy występów meczowych często funkcjonują w organizacjach w pewnego rodzaju silosach. Utrudnia to spojrzenie na zawodnika w sposób całościowy i wyciąganie wniosków, które mogą realnie wspierać decyzje sztabu.

Jednocześnie dostrzegliśmy bardziej praktyczny problem. Dane są często rozproszone pomiędzy różnymi systemami, arkuszami Excel czy narzędziami, a ich ręczne łączenie i przetwarzanie zajmuje sztabom wiele godzin tygodniowo. Do tego dochodzi ograniczony dostęp do specjalistycznych kompetencji z zakresu data science. Nie każda organizacja sportowa może pozwolić sobie na utrzymywanie wewnętrznego zespołu analitycznego.

Tutaj widzimy dużą rolę sztucznej inteligencji. Odpowiednio zaprojektowane i wyspecjalizowane rozwiązania AI mogą udostępnić kompetencje analityczne bezpośrednio sztabom, pomagając im nie tylko sprawniej pracować z danymi, ale lepiej je rozumieć i przekładać na konkretne decyzje. To połączenie holistycznego spojrzenia na zdrowie ruchowe z rozwiązaniem codziennych, operacyjnych problemów organizacji sportowych stało się fundamentem Smarter Diagnostics.

Wasza platforma integruje dane z różnych źródeł – od badań obrazowych i krwi, przez analizę ruchu, po dane z profesjonalnych urządzeń wearables. Co dzięki temu można dziś zobaczyć, czego wcześniej sztab medyczny/ szkoleniowy czy lekarz nie był w stanie dostrzec?

– Rzeczywiście tych danych jest bardzo dużo, choć ich liczba i zakres zależą od konkretnej organizacji, dyscypliny sportowej oraz poziomu zaawansowania klubu. Widać ogromną różnicę między najbardziej zaawansowanymi organizacjami, takimi jak kluby piłkarskie pokroju FC Barcelony czy Realu Madryt albo zespoły NBA, a klubami z niższych poziomów rozgrywkowych. W dużej mierze wynika to oczywiście z możliwości budżetowych. Sama potrzeba wykorzystania danych jest jednak podobna, niezależnie od poziomu organizacji.

Wynika to z tego, że zdrowie i sprawność ruchowa zawodnika, a w konsekwencji również jego podatność na urazy czy gotowość do gry, są bardzo złożonymi zagadnieniami. W literaturze mówi się w tym kontekście o etiologii wieloczynnikowej. Na ryzyko urazu wpływa bowiem wiele różnych grup czynników.

Można je w dużym uproszczeniu podzielić na trzy obszary. Pierwszym są przeciążenia, czyli między innymi nierównowaga mięśniowa, błędy treningowe czy nadmierne obciążenie organizmu. Drugim są czynniki zewnętrzne, takie jak sposób odżywiania, stres czy warunki środowiskowe. Trzeci obszar stanowią czynniki wewnętrzne, czyli to, co dzieje się w samym organizmie. Mówimy tutaj między innymi o metabolizmie, przebytych urazach, gospodarce hormonalnej czy uwarunkowaniach genetycznych, ale również o tak podstawowych czynnikach, jak wiek czy masa ciała.

Dlatego źródeł danych, które mogą być istotne w ocenie zdrowia ruchowego zawodnika, jest naprawdę bardzo dużo. Możemy analizować sam ruch, na przykład na podstawie nagrań z meczów. Możemy wykorzystywać dane biomechaniczne, takie jak pomiary sił reakcji podłoża, stabilności czy jakości wyskoku. Dochodzą do tego dane medyczne, między innymi wyniki badań krwi związane z metabolizmem czy gospodarką hormonalną, a także obrazowanie medyczne, rezonans magnetyczny, które pozwala analizować stan poszczególnych tkanek.

Kolejnym źródłem są dane z codziennej aktywności zawodnika, pochodzące chociażby z urządzeń ubieralnych. Możemy dzięki nim analizować faktyczną aktywność i obciążenie, a w przyszłości możemy włączyć też jakość snu czy regenerację. Istotne są również informacje dotyczące dobrostanu psychicznego oraz dane subiektywne, pozyskiwane na przykład za pomocą ankiet i kwestionariuszy.

Spektrum tych danych jest więc ogromne. Co ważne, nasze narzędzia mogą być wykorzystywane nie tylko przez organizacje, które dysponują bardzo szerokim zestawem informacji. Mogą być pomocne również tam, gdzie dostępny jest tylko jeden rodzaj danych albo niewielki ich podzbiór. W każdym przypadku pojawia się bowiem potrzeba odpowiedniego połączenia, uporządkowania i interpretacji tych informacji.

To jest sednem rozwijanej przez nas platformy Smarter Performance. Jej zadaniem jest stworzenie swoistego cyfrowego bliźniaka zawodnika, czyli jego wirtualnego modelu opartego na dostępnych danych. Jeżeli pewnych informacji brakuje, w określonych przypadkach możemy je uzupełnić poprzez modele statystyczne czy symulacje. Dzięki temu możemy spojrzeć na zawodnika w sposób możliwie holistyczny, zamiast analizować pojedyncze, oderwane od siebie parametry.

To podejście pozwala zobaczyć zależności, które przy analizowaniu danych osobno mogłyby pozostać niewidoczne. Co więcej, może usprawniać komunikację pomiędzy poszczególnymi członkami sztabu. Lekarz, fizjoterapeuta, trener przygotowania motorycznego czy trener mogą pracować na tym samym obrazie zawodnika. Nie muszą analizować setek pojedynczych wartości. Otrzymują zagregowaną informację, raporty i konkretne rekomendacje, które pomagają przełożyć dane na decyzje.

Jednocześnie łączenie różnych źródeł danych pozwala odkrywać nowe, wcześniej nieoczywiste zależności. Możemy na przykład zauważyć, że określona grupa zawodników ma obniżoną jakość wyskoku, a następnie sprawdzić, czy zjawisko to koreluje z innymi parametrami, na przykład wskaźnikami metabolicznymi. W takiej sytuacji rozwiązaniem problemu nie musi być dodatkowy trening wyskoku. Dane mogą wskazać, że przyczyna leży gdzie indziej, na przykład w sposobie odżywiania czy regeneracji. Na tym polega wartość takiego podejścia. Wnioski z danych pozwalają spojrzeć na zawodnika znacznie szerzej, dostrzec zależności pomiędzy pozornie odległymi obszarami i na tej podstawie podejmować bardziej trafne decyzje.

Wspomniałeś też o rekomendacjach i zależnościach, które platforma wskazuje na podstawie zebranych danych. Jak wygląda to w praktyce?

– Ogólnie platforma działa zgodnie z zasadą „top down”, czyli od ogółu do szczegółu. Na początku użytkownik otrzymuje ogólną informację o zawodniku wraz z oceną wykrytych deficytów. Następnie może zagłębiać się w poszczególne obszary i sprawdzić, z czego wynikają konkretne wnioski.

Możemy więc zobaczyć, czy dany problem jest związany z metabolizmem, komponentem ruchowym, wcześniejszym urazem czy stanem poszczególnych tkanek. Platforma pokazuje również zależności pomiędzy tymi czynnikami, dzięki czemu można lepiej zrozumieć, z czego wynika określony deficyt.

Kolejnym elementem, zależnym od potrzeb użytkownika, są rekomendacje. Ich zakres może być bardzo różny i zależy od tego, z jakim klientem pracujemy.

W profesjonalnym sporcie rekomendacje często nie muszą być bardzo szczegółowe. Sztabowi zazwyczaj wystarczy trafna diagnoza problemu i wskazanie, jak można na jej podstawie zmodyfikować działania. Przykładowo platforma może wykazać, że drużyna dzieli się na trzy podgrupy zawodników o podobnych profilach deficytów. Wtedy sztab może odpowiednio zróżnicować trening, a każda z grup otrzymuje program ukierunkowany na swoje konkretne potrzeby.

Inaczej wygląda to w sporcie amatorskim czy w pracy indywidualnych trenerów przygotowania motorycznego i fizjoterapeutów, na przykład w centrach performance. W takich przypadkach bardzo przydatna może być bardziej szczegółowa personalizacja. Platforma może zejść na poziom konkretnych rekomendacji treningowych, włącznie z propozycją określonych ćwiczeń i elementów programu treningowego, a także, w zależności od potrzeb, rekomendacji dotyczących żywienia.

Zakres rekomendacji możemy więc dostosować do odbiorcy. Dla profesjonalnego sztabu kluczowa może być trafna diagnoza i wskazanie zależności, natomiast dla indywidualnego trenera czy zawodnika wartością może być również przełożenie tych informacji na bardzo konkretne działania.

W sporcie profesjonalnym kontuzja to nie tylko problem zdrowotny zawodnika, ale też bardzo konkretny koszt dla klubu. Czy macie już dane pokazujące, że technologia pozwala ograniczyć liczbę urazów, skrócić czas powrotu do gry albo lepiej zarządzać obciążeniami zawodników?

– W sporcie, zarówno zawodowym, jak i amatorskim, nie powinniśmy ograniczać dyskusji wyłącznie do kwestii urazów. Chodzi znacznie szerzej o rozwój sportowy, zwiększanie wydajności, bezpieczne uprawianie sportu i jednoczesne ograniczanie ryzyka kontuzji. W sporcie zawodowym wszystkie te elementy przekładają się również na konkretne aspekty finansowe.

Jeżeli zawodnik osiąga wyniki, zazwyczaj wiąże się to z określoną wartością finansową. Z kolei jego nieobecność spowodowana urazem czy brak odpowiedniego rozwoju mogą oznaczać dla organizacji zarówno realne koszty, jak i utracone możliwości. Szczególnie dobrze widać to, kiedy spojrzymy na karierę zawodnika w dłuższej perspektywie.

Dlatego tak istotne jest odpowiednie podejście już na etapie akademii sportowych i szkolenia dzieci. Błędy popełnione we wczesnym rozwoju ruchowym mogą mieć konsekwencje wiele lat później. Zawodnik może wejść w kolejny etap kariery z utrwalonymi nieprawidłowymi wzorcami ruchowymi, które z jednej strony zwiększają ryzyko urazu, a z drugiej mogą ograniczać jego dalszy rozwój. Jeżeli odpowiednio wcześnie nie zidentyfikujemy takich problemów i nie podejmiemy działań, w późniejszych latach mogą one istotnie wpłynąć na przebieg całej kariery.

Zresztą coraz wyraźniej widzimy, jak ważne jest wydłużanie karier zawodników. Przykładem mogą być Cristiano Ronaldo, Lionel Messi czy Robert Lewandowski, którzy są już zawodnikami dojrzałymi, a jednocześnie nadal pozostają na najwyższym poziomie sportowym. W ich przypadku długofalowe dbanie o zdrowie, sprawność i możliwość utrzymania wysokiej wydajności ma również ogromne znaczenie ekonomiczne. Dlatego warto myśleć o tym nie dopiero wtedy, kiedy pojawia się problem, ale już na bardzo wczesnym etapie rozwoju zawodnika.

Kluczowe jest tutaj odpowiednie monitorowanie. A monitorowanie oznacza zbieranie właściwych danych i umiejętność wyciągania z nich wartościowych wniosków.

Podobnie wygląda sytuacja, kiedy urazu nie uda się uniknąć. Z punktu widzenia organizacji niezwykle ważne jest wtedy, aby zawodnik mógł bezpiecznie i możliwie szybko wrócić do gry. Decyzja o powrocie powinna uwzględniać zarówno obiektywne parametry, jak i subiektywne odczucia zawodnika oraz jego gotowość do podjęcia większego wysiłku. Ponownie pojawia się więc kwestia odpowiedniego pomiaru, analizy i interpretacji danych.

Tutaj pojawia się jedno z największych wyzwań współczesnego sportu. Danych możemy zebrać bardzo dużo, ale samo ich zgromadzenie nie jest jeszcze wartością. Najważniejsze jest to, jak przełożyć je na konkretną, użyteczną informację i decyzję.

Na rynku funkcjonują już różnego rodzaju systemy typu Athlete Management System, które pozwalają agregować informacje o zawodniku w jednym miejscu, głównie obciążeniową. Często jednak są to bardzo rozbudowane i kosztowne rozwiązania albo systemy koncentrujące się tylko na określonym wycinku danych. W wielu przypadkach brakuje również odpowiedniej warstwy analitycznej, która pozwalałaby przełożyć dane na konkretne decyzje.

Coraz wyraźniej widać więc potrzebę platform, które nie tylko agregują różne źródła informacji, ale również wypełniają lukę pomiędzy danymi dotyczącymi performance, czyli wydolności i wydajności zawodnika, a danymi dotyczącymi jego zdrowia. W tym miejscu pozycjonujemy naszą technologię.

Sztuczna inteligencja odgrywa w tym procesie bardzo ważną rolę, ale podchodzimy do niej w sposób świadomy i bezpieczny. Dane osobowe zawodników nie są wysyłane do modeli sztucznej inteligencji, dzięki czemu ograniczamy ryzyko związane z ujawnieniem danych osobowych czy poufnych informacji dotyczących stanu zdrowia.

Równie istotny jest sposób, w jaki wykorzystujemy samą AI. Agenci AI działający w naszej platformie nie są generycznymi narzędziami opartymi na powszechnie dostępnych modelach językowych. Są wyspecjalizowani w konkretnych zadaniach i mają jasno określone zakresy działania. Ich funkcjonowanie jest ograniczone do wiedzy zweryfikowanej przez naszych ekspertów oraz wiarygodnej literatury naukowej. Dzięki temu chcemy minimalizować ryzyko generowania nieprawdziwych informacji i zapewnić, aby wyniki analiz były możliwie rzetelne i oparte na sprawdzonych źródłach.

Na ile AI może nam przewidzieć kontuzję, zanim zawodnik może odczuwać tak naprawdę ten problem?

– To rzeczywiście bardzo trudne pytanie. Staramy się unikać stwierdzenia, że możemy przewidzieć kontuzję. Wynika to z samej natury urazów, ponieważ część z nich jest związana z czynnikami zewnętrznymi, których nie da się przewidzieć. W sporcie może to być chociażby zderzenie z innym zawodnikiem, nieprawidłowo wykonany ruch czy nagłe działanie zewnętrznej siły.

Dlatego mówimy o zarządzaniu ryzykiem kontuzji i monitorowaniu sytuacji, w których to ryzyko jest podwyższone. Sztuczna inteligencja, dzięki analizie szerokiego spektrum danych, może wskazać, że u danego zawodnika pojawiają się przesłanki świadczące o zwiększonym ryzyku urazu. To jest sygnał, że warto się temu bliżej przyjrzeć i rozważyć odpowiednie działania profilaktyczne.

Jednocześnie decyzja o tym, jakie działania należy podjąć, nadal powinna należeć do człowieka. AI ma wspierać proces decyzyjny, a nie zastępować lekarza, fizjoterapeutę czy sztab szkoleniowy.

Mamy już pierwsze wyniki, które pokazują, że takie podejście może być skuteczne. Cały czas gromadzimy kolejne dane, aby jeszcze lepiej zweryfikować i uwiarygodnić te modele. Na danych retrospektywnych, czyli informacjach dotyczących urazów, obciążeń treningowych i deficytów z poprzednich lat, analizowaliśmy między innymi przypadki z Premier League i NBA.

Przykładowo, w przypadku zerwań ścięgna Achillesa w około 20 proc. analizowanych przypadków byliśmy w stanie jeszcze przed wystąpieniem urazu wskazać istotnie podwyższone ryzyko. Oznacza to, że w danych pojawiały się wcześniej określone przesłanki, które mogły być sygnałem do podjęcia działań profilaktycznych.

Nie oznacza to oczywiście, że możemy ze stuprocentową pewnością powiedzieć, że kontuzja wystąpi. Chodzi o to, żeby odpowiednio wcześnie zauważyć niepokojący sygnał i dać sztabowi możliwość zareagowania, zanim dojdzie do urazu.

Smarter Diagnostics współpracuje z Legią Warszawa (sekcja koszykówki). Jak dokładnie wygląda ta współpraca i jakie rozwiązania są obecnie wykorzystywane przez klub? Kto poza profesjonalnymi klubami może być docelowym odbiorcą platformy – akademie sportowe, związki, federacje, zawodnicy indywidualni, a może również firmy ubezpieczeniowe czy medyczne? Jakich partnerów biznesowych szukacie dziś najbardziej?

– Współpracujemy z wieloma klubami z różnych dyscyplin sportowych, ale rzeczywiście współpraca z Legią Warszawą, sekcją koszykówki, stała się dla nas bardzo dobrym przykładem klienta, który wraz z rozwojem współpracy przechodzi na kolejne, coraz bardziej zaawansowane etapy wykorzystania naszej technologii.

Legia Warszawa jest obecnym mistrzem Polski. Towarzyszyliśmy drużynie w zakończonym sezonie i obecnie kontynuujemy współpracę, rozszerzając ją o kolejne obszary. Mówię o Legii jako o bardzo dobrym przykładzie zadowolonego klienta dlatego, że zaczynaliśmy od bardzo prostych rozwiązań.

Już na początku wdrożenia otrzymaliśmy informację zwrotną, że platforma pozwala oszczędzić sztabowi nawet kilkanaście godzin pracy tygodniowo. Wynikało to z automatyzacji pracy z danymi. Zamiast ręcznie łączyć informacje z różnych systemów i pracować na wielu arkuszach Excel, sztab ma dane zgromadzone w jednym miejscu oraz dostęp do zagregowanych raportów. Dzięki temu po każdym treningu może szybko sprawdzić najważniejsze informacje, między innymi dotyczące obciążeń i bieżącego stanu zawodników.

Teraz przechodzimy do kolejnego etapu tej współpracy. W ostatnim czasie wspieraliśmy drużynę również podczas badań przedsezonowych. Dzięki udziałowi w jednym z realizowanych przez nas projektów badawczych zakres tych badań udało się znacząco rozszerzyć. Obejmowały one między innymi rezonans magnetyczny, zaawansowaną diagnostykę metaboliczną oraz badania biomechaniczne.

W tym sezonie będą więc pracować na znacznie szerszym zestawie danych. Mamy nadzieję, że pozwoli to jeszcze lepiej wykorzystać możliwości naszej technologii i przełoży się na dalszy rozwój oraz wyniki drużyny. Ostatecznie do tego powinno prowadzić wykorzystanie danych w sporcie: do podejmowania lepszych decyzji, które wspierają zawodników i cały zespół.

Jednocześnie nasi odbiorcy to zdecydowanie nie tylko koszykówka. Największą grupę stanowią sporty drużynowe, piłka nożna, koszykówka i siatkówka. Z jednej strony są to dyscypliny, które dysponują relatywnie dużymi budżetami, a z drugiej liczba zawodników i ilość generowanych danych sprawiają, że potrzeby analityczne są szczególnie duże.

Pracujemy jednak również ze sportami indywidualnymi. Współpracowaliśmy między innymi z zawodnikami olimpijskimi, a także ze związkami sportowymi. Rozmawiamy również o zastosowaniu naszej platformy we współpracy z Polskim Związkiem Lekkiej Atletyki. W sporcie indywidualnym szczególnie interesujące jest wykorzystanie technologii w długofalowym przygotowaniu zawodnika do igrzysk olimpijskich czy mistrzostw. Platforma może pomagać w systematycznym monitorowaniu jego stanu i sprawdzaniu, czy deficyty związane ze zdrowiem ruchowym nie pogłębiają się, lecz pozostają na założonym poziomie.

Poza sportem zawodowym współpracujemy również z placówkami medycyny sportowej. Obecnie koncentrujemy się na współpracy z fizjoterapeutami, szczególnie w obszarze tak zwanego return to sport, czyli bezpiecznego powrotu do sportu po urazie. Nie chodzi tutaj o samo leczenie, ale o monitorowanie zawodnika czy pacjenta i ocenę, czy jego parametry pozwalają już na powrót do bardziej zaawansowanej aktywności. Następnie możemy obserwować, czy zwiększanie obciążeń nie powoduje ponownego wzrostu ryzyka urazu.

Kolejną grupą odbiorców są performance centers, czyli placówki, które zajmują się kompleksowym przygotowaniem zawodników i osób aktywnych fizycznie. W ich przypadku platforma może pełnić rolę narzędzia, które łączy dane diagnostyczne, treningowe i funkcjonalne oraz pomaga przekładać je na bardziej spersonalizowaną pracę z zawodnikiem, ale też warstwę komunikacji z samym zawodnikiem.

W końcu bardzo ważnym segmentem jest dla nas również obszar tak zwanego longevity, czyli długowieczności w zdrowiu, lub tzw. „zdrowowieczności”. Wkrótce będziemy mogli ogłosić w tym zakresie ciekawą współpracę.

To dla nas naturalny kierunek rozwoju, ponieważ zdrowie ruchowe odgrywa w koncepcji longevity bardzo istotną rolę. Z jednej strony jest to podejście holistyczne, zakładające łączenie i analizowanie wielu różnych obszarów zdrowia. Z drugiej strony aktywność fizyczna, zdrowie układu mięśniowo-szkieletowego oraz zdrowie metaboliczne są kluczowymi elementami profilaktyki i utrzymania dobrej kondycji organizmu w długiej perspektywie. Dlatego również w tym obszarze widzimy szerokie możliwości zastosowania naszej technologii.

Czy jeszcze widzicie inne grupy odbiorców?

– Wśród potencjalnych odbiorców naszej technologii jest również szeroko rozumiany segment tactical oraz służby mundurowe. Mamy już doświadczenie w pracy z organizmami poddawanymi ekstremalnym obciążeniom. W ubiegłym roku realizowaliśmy między innymi projekt na zlecenie Europejskiej Agencji Kosmicznej w ramach polskiej misji kosmicznej IGNIS, w którym zajmowaliśmy się monitorowaniem zdrowia astronautów.

To doświadczenie jest dla nas bardzo wartościowe również w kontekście służb mundurowych. W ich przypadku, podobnie jak w sporcie zawodowym, kluczowe znaczenie ma gotowość fizyczna do działania, możliwość monitorowania organizmu oraz odpowiednio wczesne reagowanie na pojawiające się niepokojące trendy. Chodzi nie tylko o reagowanie na problemy, kiedy już się pojawią, ale o ich wcześniejsze identyfikowanie i ograniczanie ryzyka.

Widzimy więc wiele podobieństw pomiędzy sportem a środowiskiem służb mundurowych, szczególnie jeśli chodzi o pracę z dużymi obciążeniami fizycznymi, monitorowanie sprawności i zdrowia oraz podejmowanie decyzji na podstawie danych. Jesienią planujemy również pilotaż naszego rozwiązania z jedną ze służb wojskowych, co będzie dla nas kolejnym krokiem w kierunku zastosowań typu dual use.

Wspomniałeś o kolejnych kierunkach rozwoju. Jakich partnerów i organizacji szukacie dziś do współpracy? Na czym najbardziej zależy wam na tym etapie rozwoju?

– Jeśli chodzi o nowe partnerstwa, to z jednej strony szukamy oczywiście kolejnych organizacji, w których możemy wdrażać nasze rozwiązania i realnie wspierać pracę ich zespołów. Jesteśmy otwarci na współpracę wszędzie tam, gdzie nasza technologia może przynieść konkretną wartość.

Z drugiej strony zależy nam również na partnerach strategicznych. Interesują nas współprace technologiczne i biznesowe z platformami, które już funkcjonują na rynku. Widzimy dla siebie rolę dodatkowego silnika AI, który może wzbogacić istniejące rozwiązania o nowe dane, analitykę i możliwości interpretacji informacji.

Chcemy w ten sposób rozwijać się w kierunku coraz szerszego integrowania różnych źródeł danych i budowania możliwie kompleksowego obrazu zdrowia. Dlatego szukamy partnerów, z którymi możemy połączyć kompetencje i wspólnie rozwijać takie rozwiązania.

Dokąd chcecie doprowadzić Smarter Diagnostics w perspektywie kilku lat?

– Zaczęliśmy od sportu dlatego, że tutaj potrzeby są bardzo duże, a jednocześnie dostępnych jest wiele różnorodnych danych. Dzięki temu możemy stosunkowo szybko rozwijać technologię i odpowiadać na konkretne wyzwania.

Naszym celem jest jednak znacznie szersze wejście na rynek zdrowia. Potrzeba łączenia i interpretowania różnych źródeł danych jest obecna w całym obszarze ochrony zdrowia, a sztuczna inteligencja coraz szerzej znajduje w nim zastosowanie. Szczególnie wyraźnie widać to w obszarze medycyny prewencyjnej i longevity, gdzie rośnie znaczenie kompleksowego spojrzenia na zdrowie człowieka.

Rynek również zmierza w kierunku coraz większej integracji. Widzimy to między innymi po działaniach dużych firm technologicznych, takich jak Sony, Samsung czy Apple. Rozwiązania pokroju Apple Health pokazują kierunek, w którym coraz więcej informacji dotyczących zdrowia, aktywności i codziennego funkcjonowania jest gromadzonych w jednym ekosystemie. Coraz częściej obejmuje to nie tylko dane dotyczące ruchu czy aktywności, ale również informacje o charakterze medycznym.

To jest również kierunek, w którym chcemy się rozwijać. Tworzymy rozwiązania deeptechowe, oparte na zaawansowanej technologii i wiedzy naukowej, które mogą znaleźć zastosowanie znacznie szerzej niż tylko w sporcie. Chcemy docelowo stać się elementem większego ekosystemu zdrowotnego, który będzie integrował i analizował znacznie szersze spektrum danych dotyczących człowieka.

Patrząc na kierunek, w którym rozwija się rynek, oraz postępującą konsolidację i integrację rozwiązań technologicznych, zakładamy, że w przyszłości możemy również stać się interesującym celem dla większych podmiotów, które będą chciały przejąć naszą technologię lub włączyć ją do własnego ekosystemu. Na tym etapie koncentrujemy się jednak na dalszym rozwoju technologii i budowaniu jej wartości.

Bartosz Borucki Marketing sportowy Smarter Diagnostics

Udostępnij