AI a pomoc medyczna sportowcom. "AI w medycynie przesunie pierwszą linię obrony"

Czy świat sportu nieustannie ewoluuje? Tak, na pewno nie da się tego podważyć. W każdej dyscyplinie obserwujemy nowe trendy czy nowinki technologiczne właściwie na przestrzeni dekad, ba, stulecia. W jednym kraju pojawiają się szybciej, w innym później. Co do zasady jednak, rozwój jest wszechobecny. Tyczy się to najzwyklejszych kwestii, takich jak poziom zaawansowania butów czy strojów, ale dotyka też dziedzin bardziej skomplikowanych – analizy taktycznej, urządzeń stosowanych w czasie treningu czy zaplecza medycznego, nad którym teraz pochylimy się bardziej, oczywiście z uwzględnieniem wpływu AI. Jak się bowiem okazuje, w świecie sportu coraz więcej do powiedzenia mają firmy, które tworzą nowe technologie odpowiedzialne za pomoc medyczną w oparciu o AI. Także w Polsce.

Sprawdzając rynek takich technologii w naszym kraju, zauważyliśmy, że nawet PZPN włączył się do promowania narzędzi mogących uzupełniać luki w sferze pomocy medycznej sportowcom. Okej, ale czy to aby nie “nowoczesne garnki”, które można opchnąć za niemałe sumy pieniędzy? Czy zaproponowane metody naprawdę są warte uwagi piłkarzy, koszykarzy czy biegaczy? No i jak AI realnie może wesprzeć sportowców w ich dbaniu o ciało poza klasycznymi rozwiązaniami, które już znamy? Na te i inne pytania odpowiedzieli nam założyciele trzech start-upów, które zostały wyróżnione przez PZPN na gali programu “Start-upy w grze”. Gdybyście słyszeli o tej inicjatywie po raz pierwszy, na stronie PZPN-u piszą: “To pierwszy w Polsce program wspierający współpracę młodych spółek technologicznych z ekosystemem piłkarskim”.

–

Smarter Diagnostics (oparta na AI ocena ścięgna Achillesa w obrazowaniu rezonansem magnetycznym)

Skąd pomysł na technologię, która ma pomagać sportowcom za pomocą specjalnej diagnostyki?

Bartek Borucki, CEO, współzałożyciel Smarter Diagnostics: Od dawna mówi się, że medycyna powinna zmienić swój paradygmat. To znaczy: przejść z medycyny leczącej choroby do medycyny zachowującej zdrowie. To dla ludzi zajmujących się danymi jest swego rodzaju święty Graal. Jako powstający start-up zadaliśmy sobie pytanie, gdzie są te najniżej wiszące jabłka? Inaczej mówiąc, w jakich obszarach – ortopedii, diagnostyki medycznej czy biomechaniki – widzimy, że ten sposób rozumowania ma szansę na zastosowanie? Stwierdziliśmy, że dobrą odpowiedzią są urazy sportowe. Dlaczego? Raz, że nikt tego co my jeszcze nie zrobił. Dużo mówi się o diagnostyce prewencyjnej w diagnostyce nowotworów czy chorób serca, ale w ortopedii nikt tego tematu jeszcze nie dotknął. Zobaczyliśmy potrzebę, a widzieliśmy też koszty obsługi urazów sportowych, które często są bardzo duże. Czy to sport amatorski, czy zawodowy – jest to trochę taka pierwsza styczność z problemami. Bo chcemy uprawiać sport, ale chcemy to robić bezpiecznie. Często nie wiemy jednak, na co możemy sobie pozwolić, żeby nie zrobić sobie krzywdy, prawda? Gdy krzywda się dzieje, trzeba często niemało zapłacić za powrót do zdrowia.

Reklama

Nie dość, że konsekwencje zdrowotne, to jeszcze spore koszty leczenia. Fakt, warto wyprzedzać przykre fakty.

Obserwując sport zawodowy, przeanalizowaliśmy konsekwencje urazów. Mowa o szkodach nie tylko dla zawodnika, ale także dla klubu. Mocno zainspirowała nas pewna konferencja w USA. Tam spotkaliśmy się z człowiekiem, który opowiedział o evencie NFL Gladiators funkcjonującym w futbolu amerykańskim. To dwutygodniowy obóz, na który przyjeżdżają chłopcy z koledżu, a także wszyscy skauci z zawodowych klubów, którzy szukają potencjalnych transferów. Na miejscu bada się zawodników od stóp do głów. Sztaby lekarzy i naukowców wykonują im wszelkie rodzaje diagnostyki, w tym medyczną diagnostykę obrazową. Chłopaków jest tam kilka-kilkanaście tysięcy ze wszystkich stanów. W ciągu dwóch tygodni trzeba ich wszystkich zbadać, żeby kluby wiedziały, czy wzięcie zawodnika się opłaca. Taki zawodnik może być o krok od jakiejś poważnej kontuzji. Porównań można poszukać choćby na rynku koni sportowych. Może to brutalne porównanie, ale dające do myślenia.

Wracając do NFL, w krótkim czasie trzeba zebrać masę danych, a potem je przeanalizować. My stwierdziliśmy, że rozwiązania, nad którymi pracujemy, w takich okolicznościach mogłyby naprawdę fajnie się sprawdzić. Dlaczego? Rezonans magnetyczny jest najlepszym rozwiązaniem do badania tkanek miękkich, ale jednocześnie ma tę wadę, że jest dość drogim i czasochłonnym badaniem. W oczach ortopedów czy fizjoterapeutów to złoty standard. Naprzeciw tym problemom wychodzi nasza technologia Smarter Diagnostics, która ma dwie bardzo ważne cechy. Pierwsza cecha: jesteśmy w stanie skutecznie wyłapywać drobne patologie, które potem mogą przyczyniać się do powstania urazów. Druga cecha: nasza metoda pozwala skrócić proces badania. Normalnie badanie rezonansem magnetycznym trwa od 30 minut do godziny, natomiast nam trzeba 10-15 minut. Dzięki temu badania mogą mieć mniejsze koszty, a do tego w godzinę możemy zrobić ich kilka razy więcej niż standardowymi metodami.

Kadr z filmu prezentującego zastosowanie technologii Smarter Diagnostics (Youtube)

Proszę rozwinąć.

Reklama

Diagnostyka, o której mówię, ma świetny sens do badań przesiewowych i generalnie do monitorowania stanu zdrowia. Wyzwanie, z którym się mierzymy, to na jakie tkanki i patologie patrzeć. I jak to, co obserwujemy, przekłada się na ryzyko urazów sportowych. Mówiąc prościej, staramy się wydobyć czynniki ryzyka. Tu dochodzimy do odpowiedzi, dlaczego wzięliśmy się za ścięgno Achillesa. Dlatego, że statystycznie jednym z najczęstszych urazów ortopedycznych są urazy ścięgien i więzadeł i dlatego, że to największe ścięgno w naszym ciele, które najłatwiej zobrazować. To część naszego organizmu zbudowana z tkanek kolagenowych, które ulegają specyficznym chorobom. Urazy tych tkanek nie są bez przyczyny. Są zazwyczaj związane z wcześniej trwającymi czynnikami: albo chorobami ogólnoustrojowymi, albo miejscowymi przeciążeniami. Zwykle jest tak, że decydują np. źle dobrane obuwie, źle wykonywane jakieś ćwiczenie, przetrenowanie czy choroby metaboliczne. Tego typu czynniki prowadzą do mikrouszkodzeń w ścięgnach i więzadłach, które my ze swoją technologią jesteśmy w stanie wyłapać na wczesnym etapie, a do tego podać informację, gdzie naszym zdaniem jest ich źródło. No i wprowadzić działania profilaktyczne. Staramy się też zmapować, w jakich rodzajach sportów występują jakie czynniki ryzyka.

Robiliśmy taki pilotaż wspólnie z Instytutem Sportu, w którym oglądaliśmy zawodników uprawiających sport amatorsko, półzawodowo i zawodowo. Ta praca dopiero zostanie opublikowana, więc nie chcę zdradzać za dużo, ale obserwowaliśmy, jak te patologie mapują się na ich różnego rodzaju problemy ruchowe. W związku z czym wiemy, które zaobserwowane patologie wiążą się z jakimi czynnikami ryzyka. W drugim kroku wiemy, do jakich urazów i w jakich sportach mogą prowadzić. To znaczy, że będziemy mogli dawać różnego rodzaje rekomendacje.

Jak to się ma do polegania na sile AI? AI może dawać takie rekomendacje?

To nie jest prosty temat. Na pewno nie lubię myśleć, że AI pozbawi kogoś pracy, a nawet wyeliminuje jakieś zawody. Moim zdaniem trzeba na to patrzeć w sposób ewolucyjny. Bo czy maszyna parowa pozbawiła kogoś pracy? Nie, bardziej zmodyfikowała. Tym samym nie wierzę, że AI zastąpi lekarzy. Zupełnie nie tędy droga. Tu chodzi o to, że poprzez AI przesuwa się próg kompetencji. To znaczy: jest wiele prostych tematów, w które nie trzeba angażować specjalistów. Oni są potrzebni gdzieś indziej, do trudniejszych zadań. Dlatego dla mnie wprowadzenie AI w medycynie to takie przesunięcie pierwszej linii obrony. Spójrzmy na przykład ultrasonografii. To jest takie hokus-pokus, że nawet ja, zajmując się tematyką analizy obrazów medycznych, nic na obrazach z ultrasonografii nie widzę. Trzeba tu dobrego, doświadczonego eksperta stricte w tej dziedzinie, żeby coś zdiagnozował. AI może interpretować te obrazy, wyciągać z nich ważne informacje. Dziś nawet fizjoterapeuta może wykonać takie badanie, jeśli ma odpowiednie narzędzia. Dzięki AI ma interpretację na bieżąco. Po pierwsze, nie chodzi o to, że to ma być super wiarygodna medyczna diagnoza. Chodzi o to, żeby mieć szybko dostępną informację na wczesnym etapie, żeby wiedzieć, jak dalej reagować i czy np. należy pogłębić diagnostykę, i w jakim kierunku. Wtedy do akcji wchodzi lekarz.

Druga kwestia to fakt, że AI w diagnostyce medycznej musi być bardzo dobrze sprawdzona. Na razie mówimy jedynie o narzędziach wspierających lekarza, natomiast do momentu, gdy AI będzie autonomiczna, jeszcze długa droga. To bardzo duże wyzwanie, żeby potwierdzić, czy ona na pewno działa dobrze. Przy badaniach profilaktycznych sprawa jest prostsza, bo AI nie podejmuje wiążących decyzji klinicznych, od których zależy życie pacjenta. W związku z tym mowa o innych ryzykach. Owszem, zgadzam się, że AI stała się codziennością, jest jej coraz więcej i nie ma co się jej bać, natomiast trzeba ją dostarczać w sposób świadomy. Twórcy i użytkownicy muszą wiedzieć, z czym mają do czynienia. Ale tak jest przecież w każdej dziedzinie, prawda?

Wszystko brzmi fajnie, ale taka zaawansowana technologia w medycynie oparta na AI nie podzieli ludzi na bogatszych i biedniejszych? Jak będzie z dostępnością choćby dla amatorów? Czy nie przedstawił pan utopijnej wizji?

Wierzę, że nie dojdzie do takiego podziału na bogatych i biednych. Że jedni będą mieli usługi premium, a ci drudzy nie będą mogli ich dosięgnąć. Na przykład, nasza diagnostyka to ciągłe monitorowanie, a istnieje pewna różnica w diagnostyce profesjonalistów i amatorów. To znaczy: jeśli maszyna codziennie pracuje pod dużym obciążeniem i jest krytyczna dla jakiegoś zastosowania, ważne jest, żeby monitorować ją regularnie w czasie rzeczywistym. Natomiast, jeśli ta maszyna nie jest krytyczna i nie jest wysoce obciążona, można ją serwisować np. raz do roku. Może to brzydki przykład w porównaniu do ludzi, ale tak to widzę w świecie sportu i obciążeń ruchowych.

My proponujemy profesjonalnym sportowcom, żeby 3-4 razy do roku zrobili specjalną diagnostykę, biorąc pod uwagę dynamikę zmian w ich ciele. Wyróżniamy też inne, drugie piętro sportowców, nazywane przez nas roboczo “proamatorami”. To sportowcy amatorzy, ale z aspiracjami do uprawiania sportu w modelu zbliżonym do zawodowego. Dobrym przykładem jest kolarstwo. Widzimy w nim świetnie wyposażonych ludzi ze sprzętem za dziesiątki tysięcy złotych, którzy nie są jednak profesjonalistami. To ludzie, którzy ambitnie podchodzą do sportu. Oni chcą mieć opiekę zdrowotną jak zawodowcy, bo chcą wiedzieć, że trenują poprawnie i bezpiecznie. To ta druga grupa, w której kierunku możemy adresować naszą technologię. Ale można zejść jeszcze niżej, czyli po prostu do amatorów z najniższą drabinką częstotliwości, takiego typowego Kowalskiego, u którego zrobienie badania przesiewowego np. raz na dwa lata na pewno jest lepsze, niż nie robienie go w ogóle. Mamy takie modele statystyczne, na których jesteśmy w stanie pokazać, że badania przesiewowe mają sens w skali populacyjnej. Słowem: jesteśmy w stanie populacyjnie zmniejszyć liczbę urazów i tym samym zmniejszyć koszty opieki zdrowotnej.

20 lat temu nikt z nas nie myślał, że będzie w stanie chodzić z telefonem komórkowym i mieć darmowe rozmowy. Dziś nikt sobie nie wyobraża, żeby było inaczej. Progres technologii jest ogromny. Ja, będąc startupem, rozmawiając z inwestorami i chcąc pokazać, że mój biznes ma sens, muszę myśleć w modelu dużej skali. To klucz dla AI. AI wdrożeniowo ma sens wtedy, kiedy osiągnie efekt skali. ChatGPT to pokazuje, jest takim przełomem. Słyszę nawet rozmowy starszych pań na bazarze o tej technologii. To efekt skali. Jeśli my będziemy w stanie takie schematy powielać, spowodujemy, że dostępność kosztowa technologii będzie na tyle fajna, że rozpowszechni się po niskich cenach.

Przy czym nie zapominajmy, że kluczem do naszej technologii jest diagnostyka obrazowa. To już większe wyzwanie, bo rezonans magnetyczny jest potężnym narzędziem. To aparat, który z całym centrum diagnostycznym kosztuje wiele milionów złotych. Ich dostępność nie jest zatem tak powszechna, ale pracujemy nad rozwiązaniami i rozmawiamy z firmami, które produkują małe, mobilne aparaty rezonansu magnetycznego. To już jest taki aparat pomiarowy, który kosztuje tyle co dobre auto, a nie kilka mln zł. Co więcej, może stanąć w praktycznie każdej placówce medycznej, klubie sportowym czy nawet w siłowni. To się łączy z celem badań przesiewowych na dużą skalę. Jestem w stanie sobie nawet wyobrazić, że za 20-30 lat takie aparaty jak rezonans magnetyczny będziemy mieć w domu. Mały, uproszczony rezonans, który powie mi np. “Słuchaj, dziś może sobie odpuść, bo wczoraj wieczorem za bardzo zaszalałeś przy kolacji, przez co teraz masz zwiększone ryzyko wystąpienia urazu”. Nie trzeba szukać daleko, to rzeczywisty przykład choćby w przypadku zerwań ścięgna Achillesa, które często biorą się z połączenia nieprawidłowej diety i alkoholu oraz ćwiczeń przeciążających i nagłego zrywu. A zatem, odpowiadając krótko, AI w modelu szerokiej dostępności ma szansę zaistnieć. Ja uważam, że to na pewno się wydarzy.

To na koniec proszę jeszcze powiedzieć, jakie nastawienie to technologii Smarter Diagnostics mają lekarze, trenerzy i sportowcy.

Gdy jakieś 5 lat temu mówiło się o pierwszych wdrożeniach AI w opiece zdrowotnej, opinie były bardzo zdystansowane. Była chwilowa panika czasami niepotrzebnie siana przez media. Dzisiaj z kolei w ogóle tego nie ma. Pojawia się ogromne zainteresowanie sztuczną inteligencją. Powiem więcej: lekarze są coraz chętniejsi, żeby budować swoje kompetencje w kierunku budowania nowych rozwiązań. Oni widzą, że to kolejne narzędzie, które usprawnia im pracę. Lekarze wiedzą, że są zatopieni w tak dużej ilości informacji, że nie mają szans ich przetwarzać bez dodatkowych narzędzi. Jest tylko jedno zastrzeżenie: zaufanie. To znaczy: jak zbudować zaufanie do narzędzia, którego używają. Narzędzia, które próbuje zastąpić część ich pracy i które próbuje im coś powiedzieć, wnioskując w sposób nieoczywisty. To duże wyzwanie, ale do przejścia. Na szczęście rynek medyczny jest mocno uregulowany. Nasze oprogramowanie jest rozwijane jako wyrób medyczny, w związku z czym podlega bardzo silnej ocenie, czy np. jest skuteczne. My nawet po wdrożeniu technologii jesteśmy zobligowani do ciągłego nadzorowania. Co do AI – wszystko jeszcze przed nami, jeśli chodzi o dobre o zapisy regulacyjne. Jeśli jednak dostarcza się wartościowe dowody kliniczne, nie widzę problemów z otwartością lekarzy.

Jeśli chodzi o stricte personel obsługujący sportowców, tutaj to wygląda trochę inaczej. Ostatnio nawet rozmawialiśmy z trenerami piłkarskich reprezentacji Polski. Ci ludzie widzą ogromną wartość w kolejnym narzędziu, które może dostarczyć im dane na temat zawodnika. Pierwotnie podchodziliśmy do rozmów z takim środowiskiem z pewną obawą. Myśleliśmy, że będziemy kolejną setną informacją, którą oni dostają. Zawodnicy mają przecież na sobie sensory, GPS-y i inne technologie, więc po co im kolejna? Ale im dłużej rozmawiamy, tym bardziej nasza ocena zmienia się – kluby zaczęły mówić wprost: “Dla nas każda informacja o zdrowiu zawodnika jest ważna, bo problem urazów sportowych jest tak rozmyty, jeśli chodzi o ich przyczyny, że nie możemy ich szukać tylko w jednym miejscu, a stu. Jeśli choć w jednym ze stu dodatkowo zapali nam się żółta lampka, będzie to dla nas niezwykle cenne, bo uniknięcie urazu to cel nadrzędny”.

Bartosz Borucki po prawej, Norbert Kapiński (współzałożyciel Smarter Diagnostics) po lewej

Q-LAC (sensor na udo do badania oksygenacji mięśni oraz stężenia kwasu mlekowego)

Jak przekonać ludzi, że Q-LAC to nie są “nowoczesne garnki”?

Mateusz Delikat, CEO Q-LAC: Zdecydowanie nie jest to nabijanie ludzi w butelkę. W czasie rzeczywistym zaglądamy do mięśni, żeby zobaczyć, co konkretnie się w nich dzieje. Przekładamy to na możliwie prosty język do interpretacji dla finalnego odbiorcy. Mamy dwa parametry: zmienność natlenienia mięśni, która powinna być znana u elitarnych sportowców. To jednak trudniejszy parametr do badania. Od głębszego zaglądania w mięśnie, które wymaga bardziej zaawansowanych technologii opartych na AI i większej wiedzy, łatwiej dzisiaj analizować choćby puls. Natomiast podany przeze mnie parametr był możliwy do sprawdzenia tylko z poziomu laboratorium, a mówimy przecież o parametrze dającym dużo informacji. Sęk w tym, że mało znanym, bo wcześniej mało kto miał w ogóle dostęp do badania takiego parametru.

Drugim parametrem jest analiza kwasu mlekowego. To już parametr znany u profesjonalnych czy półprofesjonalnych sportowców, którzy mają do czynienia z czymś więcej niż sport amatorski. Znacznie łatwiej nam się do takiego parametru odnieść, jest bardziej dostępny, ale i tak nie dość, że normalnie wymaga każdorazowego nakłuwania palca do analizy, to jeszcze np. u amatorów nie jest tak powszechny, bo bazują oni głównie na tętnie. Dużej grupie ludzi w sporcie takie wartości jak pięć milimoli na litr stężenia kwasu mlekowego niewiele mówią, a wiedza na ten temat może wydatnie pomóc w treningu. Czy to młodym piłkarzom, biegaczom, czy po prostu komuś, kto chciałby zrobić krok naprzód w poziomie uprawiania sportu. Nawet jeśli ktoś trochę rozumie sprawę po samych nazwach, nie wie, jakie widełki są właściwe. Dlatego m.in. chcemy analizować to, co dzieje się głęboko w mięśniach i podawać zdobyte informacje w przystępnej formie.

A sztuczna inteligencja ma pomagać w zbieraniu i interpretacji danych, dobrze rozumiem?

Tak, AI ma nam pomóc w interpretacji trudnych parametrów i opakowywać je w krótkie komendy: “biegnij szybciej”, “biegnij wolniej” czy “skończ trening, bo jesteś zmęczony”. Co ważne, teraz mamy dostęp do takich parametrów z poziomu telefonu, zegarka czy laptopa trenera, który na raz obserwuje kilkunastu zawodników. Pracujemy jeszcze nad dużą platforma dla trenerów, właśnie do analizy kilkunastu zawodników na raz. Dzięki odpowiedniej technologii nie będą musieli wykonywać testów po treningu, bo już w czasie realizacji ćwiczeń na boisku można zobaczyć, jak ciało danego zawodnika reaguje. Szybki dostęp, rzetelność i dokładność – o to w tym wszystkim chodzi.

Kadr z filmu prezentującego zastosowanie Q-LAC/Mateusz Delikat (Youtube)

Twoim zdaniem można mocniej polegać na AI? Czy interpretacja człowieka dalej jest tutaj kluczowa?

Kiedyś pracowałem dla koncernu motoryzacyjnego. Duża część mojej pracy polegała na tym, że sprawdzałem wiadomości klientów, brałem pod uwagę podane przez nich budżety na samochód i życzenia dotyczące technologii czy wyglądu, a następnie szukałem opcji i wysyłałem ofertę. W międzyczasie ktoś inny czekał na ofertę. Była to prosta analiza z mojej strony, ale zajmowała dużo czasu. Teraz tak samo ma trener, który posiada dużo prostej roboty, żeby np. przekazać komuś na podstawie przeczytanych danych, że trenuje za słabo lub za mocno. Dzięki AI tego byłoby zdecydowanie mniej, te prostsze procesy byłyby zabrane, a trudniejsze – jak interpretacja – skrócone. Strategiczne decyzje, długofalowe planowanie czy doglądanie technologii – to nadal byłoby oczywiście zadanie trenerów. Nie chcemy zatem docelowo się od nich odciąć, tylko chcemy im zabrać tę najbardziej mozolną pracę. Mówiąc krótko, trenerzy mieliby funkcję nadzorującą.

W takim razie jaki Q-LAC ma odbiór wśród trenerów? No i lekarzy, bo ich zdanie też przecież ma duże znaczenie.

To zależy. Osoby związane z medycyną i mające dużą wiedzę na temat organizmów sportowców, takie jak fizjologowie czy fizjoterapeuci, widzą w Q-LAC dużą wartość. Większości z nich tak naprawdę nie trzeba nawet przekonywać. Gdy słyszą, co nasza technologia analizuje, jak to robi i jakie informacje dostarcza, widzimy fajne reakcje. Inaczej to wygląda w przypadku części trenerów, którzy nie są aż tak bardzo uświadomieni na temat fizjologii zawodnika i przez to mniej otwarci na nowinki techniczne. Jestem w stanie na wytłumaczenie trenerów powiedzieć, że Q-LAC rzeczywiście jest czymś zupełnie nowym na rynku. Najpierw trzeba się z taką technologią oswoić. To bariera, którą może przełamać element edukacyjny.

Dla uproszczenia: mamy dwie grupy. Jedna pokiwa głową i mówi, że fajne, ale zaraz i tak powie, że chce bazować na sobie znanych parametrach albo nawet na własnym nosie bez użycia technologii. Natomiast druga grupa – głównie młodsza wiekowo – widzi, jaki potencjał ma taka technologia. Na tę chwilę trudno powiedzieć, jakie są proporcje wśród trenerów, ale większość z nich nie jest jeszcze przekonana, ponieważ do większości z nich jeszcze nie dotarliśmy. Z tymi, z którymi mieliśmy przyjemność się już spotkać, mamy umówione testy i wdrożenia.

A wady waszej technologii?

Jedną z wad, jeśli chodzi o używanie Q-LAC w piłce nożnej (w kolarstwie czy bieganiu nie) jest fakt, że to urządzenie fizyczne. Musimy to na siebie założyć, ale pracujemy nad dalszą miniaturyzacją technologii. Widzimy, że łatwiej w sporcie wprowadzić rozwiązanie bazujące wyłącznie na kamerach czy GPS-ie. Generalnie zewnętrznych urządzeniach. Sensor zamontowany na udzie pod spodenkami do takich nie należy, ale to bariera, którą jesteśmy w stanie pokonać. Sensor przylegający do ciała niejako może być uzupełnieniem dla danych zdobywanych choćby przez kamery. Już wiemy na pewno, że to zdecydowanie i jednoznacznie będzie plus.

Dokładność pomiaru z kolei jest na bardzo wysokim poziomie, ale jego łatwość wciąż można usprawnić. Ważne jest dla nas, żeby sensor np. w wyniku przemieszczania się po ciele nie podawał błędnych wyników. A nawet jeśli taka sytuacja będzie mieć miejsce, to żeby AI potrafiła o tym poinformować, a następnie skorygować błąd i adaptować się do nieco innego miejsca pomiaru. Skoro mamy odpowiednią dokładność, po niej najważniejsza jest właściwa powtarzalność.

Kadr z filmu prezentującego zastosowanie Q-LAC (Youtube)

HIGGSONE (zestaw inteligentnej odzieży, która jest w stanie zapobiegać kontuzjom)

Mam takie wrażenie, że wasza technologia oparta na inteligentnym stroju, która może zmniejszyć ryzyko występowania urazów, brzmi zbyt odlotowo na polskie realia.

Paulina Sołtysiak, CEO Higgsone: Cóż, gdy spojrzymy sobie na rynek NBA, będziemy mogli stwierdzić, że pewne systemy pojawiają się na polskim rynku z dużym opóźnieniem. Fajnym przykładem jest technologia Catapult, którego używa praktycznie każdy klub piłkarski. Tylko że u nas on funkcjonuje od kilku lat, a firma powstała w 2006 roku. W klubach europejskich był już dużo, dużo wcześniej niż w Polsce. Po zrobieniu researchu zobaczyłam, że choć mamy takie narzędzia, wiele klubów wciąż nie potrafi właściwie z nich korzystać. Może to mało dyplomatyczna odpowiedź, ale niestety tak jest. Dlatego warto zwrócić uwagę na to, co robi świat i ligi, które mają ogromne finanse, ale też dostęp do najbardziej zaawansowanych technologii. W NBA mają nawet takie technologie polegające na analizie ruchu, które są w stanie dobrać młodego zawodnika do odpowiedniej pozycji na boisku. Dlaczego? Bo tyle danych potrafią zebrać, także dzięki AI. Nasz strój do tego nawiązuje, bo także potrafi zbierać mnóstwo przydatnych danych.

Jako Polska na tle takich realiów jesteśmy daleko w tyle i patrząc z tej perspektywy, nawet nie chodzi o to, że chcemy przekonać kluby czy sportowców tylko do naszej technologii. Chodzi też o otwartość na ogólny rozwój. W Polsce jest z tym trudniej, dlatego rozmawiamy głównie na rynku europejskim, na którym podejście do innowacji jest inne. Tam łatwiej naszemu start-upowi dostać się do świadomości nawet dużej marki. Kiedy już udaje się kogoś przekonać, że warto spróbować naszego systemu, zakładamy strój i już nim samym staramy się obronić.

Czyli nie sprzedajecie “nowoczesnych garnków”?

Na pewno nie sprzedajemy nowoczesnych garnków. Jesteśmy firmą technologiczną, która w dużej mierze składa się z naukowców. Załóżmy, że miałabym świetny dział marketingu i sprzedawców, którzy promowali fajną technologię jako “ratunek dla sportowców”. Okej, ale to potrwałoby jeden sezon. Szybko zostałoby zauważone, że nasz strój nie oferuje tego, co obiecujemy. Dlatego nie brnę w coś, co się nie obroni. Owszem, zaproponowana przez nas technologia robi różnicę, ale chcę, żeby to było widoczne przez dłuższy czas. Ma wbić się do świadomości, a nie pojawić się na chwilę właśnie jako “nowoczesny garnek”. Można rozejrzeć się po rynku i zobaczyć, że te rzeczy, które mają wartość i są przydatnym uzupełnieniem, zostają. Nie mydlę oczu, żeby ten status uzyskać, choć wiadomo, że odpowiedni marketing też musi mieć miejsce.

Kadr z filmu prezentującego zastosowanie stroju Higgsone (Youtube)

Jak ten marketing przekłada się na zainteresowanie?

Na początku jest tak, że kluby są ciekawe, co oferujemy, ponieważ często nie mają dostępu do takich danych. A dzisiaj w dużych klubach europejskich danych się szuka. Powstają całe działy analityków czy programistów. To już się zaczęło, bo organizm ludzki doszedł do granic możliwości. Trudno sobie wyobrazić, żeby ludzie byli bardziej wydolni, szybsi czy silniejsi. Rekordy zostały tak wyśrubowane, że teraz przewagi na tle konkurencji szuka się w innych miejscach. Myślałam, że takie kluby jak Legia, Raków czy Lech będą mniej otwarte na innowacyjne technologie, ale widzę, że ci najlepsi zaczynają analizować potencjał nowych narzędzi, także tych opartych na AI.

Wasze narzędzie to nisza, jakich zapewne wiele w tej branży.

Obecnie powstaje coraz więcej start-upów opartych na AI, choćby tych, które zajmują się analityką z kamer. Liderem w tej działce jest ReSpo Vision. Generalnie wiele klubów w Europie korzysta z różnych technologii, ale trochę do siebie podobnych, więc oczywiście luki na coś nowego powstają. My z Higgsone obecnie znajdujemy się w niszy. Wychodzimy naprzeciw problemom z kontuzjami, zajmujemy się kwestią prewencji. Podobnych narzędzi nie jest tak dużo na rynku. Nie znalazłam innych takich technologii jak nasza, co najwyżej szczątkowe elementy, więc kluby naturalnie są zainteresowane. Choć musimy przyznać, że pojawia się pewna bariera, ponieważ sportowiec musi założyć nasz strój. Z drugiej strony, jeśli sportowcy słyszą, że to ma pomóc im w unikaniu urazów, czasami obiekcje szybko znikają.

A jak reagują ludzie odpowiedzialni za opiekę medyczną? Lekarze, fizjoterapeuci i tak dalej?

Dział medyczny jest nam najbardziej przyjazny. Najłatwiej rozmawia się właśnie w ludźmi, którzy doskonale znają się na biomechanice. Jeden z lekarzy, Maciej Tabiszewski, który ma doświadczenie pracy z zawodnikami Lecha, Legii czy reprezentacji Polski, jest wielkim optymistą naszego rozwiązania. Jest fanem trackowania wzorców ruchowych i widzi w naszej technologii wartość. Sama jestem po operacji kolana, chodzę na wizyty do lekarzy i przy okazji odpowiadam na pytania, czym się zajmuję. Gdy lekarze słyszą o Higgsone, proszą mnie, żeby przynieść strój i pokazać, jak działa.

Sztab medyczny rozumie nasze działanie, bo dla nich najważniejsze zawsze będzie zdrowie zawodników. A jeśli istnieją metody, które pozwalają zmniejszyć ryzyko kontuzji, są chętni do ich sprawdzenia. My robimy ocenę funkcjonalności ciała z poziomu naszego stroju, co oprócz samej prewencji daje też szybszy proces zbierania danych. Porównywaliśmy nawet efekt naszej technologii z oceną fizjoterapeutów. Wyniki były dobre, a tego się baliśmy, że ta ocena funkcjonalności z pomocą AI może być niedokładna. Ale jest wręcz przeciwnie, dlatego lekarzom klubowym łatwiej przyjdzie podejmować decyzje, nad którymi się wahają, np. o tym, czy już teraz ryzykować grę zawodnika po kontuzji, czy jednak jeszcze poczekać.

AI zastosowane w technologii Higgsone jest nieodzowne?

Nasz system oparty na AI nie jest jeszcze systemem super inteligentnym. Pokazuje zmiany odbiegające od normy u danego sportowca i mówi, co się dzieje, ale interpretacja wciąż leży po stronie lekarzy. Mówiąc wprost, system Higgsone jest dodatkiem. W innych branżach podobne technologie potrafią się uczyć, są bardziej rozwiniętą AI. Nam jako formie zależy jednak, żeby zmierzać w kierunku tej samowystarczalności. Chcemy, żeby technologia nauczyła się mechanizmów, które np. prowadzą do zerwania więzadła krzyżowego. Jeśli AI zobaczy x takich samych schematów, będzie lepiej diagnozować “pacjentów”.

I tu dochodzi ważna kwestia, to znaczy: czy powierzać decyzję o swoim zdrowiu sztucznej inteligencji? Wiadomo, że przez długi czas będzie miała miejsce podwójna weryfikacja i takiego zaufania nie będzie. Ale nawet w tym momencie dostajemy pytania, na ile można ufać systemowi AI. Nawet jeśli mamy zrobione dokładne badania i konkretne, merytoryczne argumenty na podstawie porównań AI do diagnoz specjalistów, zawsze zostaje ten element niepewności. To oczywista bariera, druga po fakcie zakładania stroju, który w dodatku jest drogi. Mamy sporo komponentów na takim urządzeniu, więc na tę chwilę nie jest to technologia dla każdego. A wiadomo, że im więcej muszę wydać, tym bardziej zastanawiam się, na ile jest mi to potrzebne.

Na koniec – wady? Te przecież muszą być.

To, czego boimy się jako firma, kryje się we wrażliwych danych. Nasza technologia zbiera informacje o kontuzjogenności, o przystosowaniu zawodników do gry, bądź nie, więc z użyciem naszego systemu pojawia się ryzyko wykluczenia sportowca. Nie ukrywam, że to największe zagrożenie. Wyobraźmy sobie taką sytuację: zawodnik przychodzi na testy do nowego klubu i ma jeszcze bardziej dokładną diagnozę dzięki Higgsone. Zawodnik dostaje informację, że AI wspomogło decyzję sztabu medycznego o rezygnacji z transferu. Z jednej strony to pomaga klubowi w unikaniu ryzyka, ale z drugiej może być problematyczne dla badanego. Inna kwestia jest taka, że klub może ukryć informację o jakiejś wykrytej dysfunkcji i ją wykorzystać.

Słuchałam takiego podcastu, w którym wypowiadał się główny lekarz Manchesteru United. Dał czerwone światło, kiedy został zapytany o jakiegoś bardzo znanego zawodnika (nie zdradzał nazwiska). Powiedział po bardzo dokładnych badaniach z użyciem specjalnych technologii, że za dwa lata istnieje duże ryzyko pojawienia się konkretnej kontuzji. Mimo to, klub tego zawodnika ściągnął, ale z taką informacją od lekarza zdecydował się go sprzedać przed okresem większego ryzyka. To akurat smutne, bo zawodnik o niczym nie wiedział. To pewna norma, bo nie w każdym klubie można liczyć na wyniki specjalistycznej diagnostyki swojego ciała.