Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu zawarł porozumienie z firmą B3D w sprawie realizacji projektu APIS (Advanced Performance Imaging System). Umowa została podpisana 16 lipca 2026 r., a oficjalne spotkanie odbyło się w Ortopedyczno‑Rehabilitacyjnym Szpitalu Klinicznym im. Wiktora Degi. Inicjatywa ma na celu opracowanie prototypu stacji diagnostyczno‑rehabilitacyjnej do pomiarów dynamicznych i monitorowania funkcji narządu ruchu.
Na czym polega technologia APIS?
APIS to system wieloskanerowy umożliwiający rejestrację geometrii i tekstury ciała ludzkiego w ruchu (4D) z wysoką dokładnością. Kluczową cechą jest bezstykowy pomiar — nie są potrzebne markery ani specjalne skafandry do badania pacjenta. Projekt wykorzystuje metodę jednoklatkowego skanowania 3D w ruchu One Shot, opartą na sieciach neuronowych oraz algorytmach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Cel projektu i zastosowania kliniczne
Głównym zadaniem APIS jest obiektywizacja i usprawnienie procesów diagnostycznych oraz monitorowania rehabilitacji schorzeń górnej połowy ciała. Stacja ma służyć do precyzyjnych pomiarów dynamicznych, co może przyczynić się do lepszego planowania terapii, śledzenia postępów leczenia i porównywania wyników pomiędzy kolejnymi wizytami.
Kto pracuje nad projektem?
Zespół Uniwersytetu Medycznego obejmuje przedstawicieli kilku jednostek: Kliniki Traumatologii, Ortopedii i Chirurgii Ręki; Kliniki Chorób Kręgosłupa i Ortopedii Dziecięcej; Kliniki Reumatologii, Rehabilitacji i Chorób Wewnętrznych; Kliniki Neurologii oraz Katedry Patofizjologii z Data Science w Medycynie. W gronie ekspertów znaleźli się m.in. prof. dr hab. Tomasz Kotwicki, prof. dr hab. Sławomir Michalak, prof. dr hab. Dorota Sikorska, dr hab. Piotr Czarnecki oraz dr hab. Magdalena Roszak.
Formalne i finansowe aspekty projektu
Projekt APIS jest współfinansowany przez Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości w ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki (FENG.01.01‑IP.02‑001/24). Umowę między UMP a B3D podpisywali w Sali im. prof. F. Raszei: Prorektor ds. Rozwoju Uniwersytetu Medycznego i kierownik Kliniki Chorób Kręgosłupa i Ortopedii Dziecięcej prof. dr hab. med. Tomasz Kotwicki oraz prezes B3D i dyrektor techniczny mgr inż. Paweł Woźniak. W wydarzeniu uczestniczyli także przedstawiciele zespołu badawczego UMP i kierownictwa B3D.
Co to oznacza dla pacjentów i specjalistów?
Dla osób korzystających z rehabilitacji i opieki ortopedycznej rozwój APIS może oznaczać dostęp do dokładniejszych badań funkcjonalnych oraz bardziej precyzyjnego monitorowania efektów terapii. Dla klinicystów i terapeutów technologia daje narzędzie do mierzalnego porównywania parametrów ruchu, co wspiera decyzje terapeutyczne i oceny skuteczności procedur rehabilitacyjnych.
Komu może pomóc stacja APIS?
Projekt koncentruje się na schorzeniach narządu ruchu dotyczących górnej połowy ciała, więc bezpośrednimi beneficjentami będą pacjenci z problemami w obrębie barków, ramion, kręgosłupa piersiowego i szyjnego oraz kończyn górnych. Dzięki bezstykowej rejestracji ruchu możliwe będzie wykonywanie badań w sposób mniej inwazyjny i bardziej komfortowy dla pacjentów.
| Informacja | Szczegóły |
|---|---|
| Data podpisania umowy | 16 lipca 2026 r. |
| Miejsce uroczystości | Ortopedyczno‑Rehabilitacyjny Szpital Kliniczny im. Wiktora Degi |
| Partner projektu | Firma B3D |
| Finansowanie | Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, program Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki (FENG.01.01‑IP.02‑001/24) |
| Główne zastosowanie | Pomiary dynamiczne i monitorowanie rehabilitacji schorzeń górnej połowy ciała |
W projekt zaangażowani są naukowcy i specjaliści z UMP oraz przedstawiciele B3D. W skład zespołu badawczego Uniwersytetu wchodzą m.in. dr hab. inż. Filip Górski (kierownik B+R projektu), dr Przemysław Keczmer jako koordynator zespołu badawczego oraz kierownicy klinik i specjaliści z zakresu ortopedii, rehabilitacji i neurologii.
APIS zapowiada się jako innowacja na skalę światową — pierwszy system, który łączy wieloskanerowe rejestrowanie w ruchu z zaawansowanymi algorytmami AI, eliminując potrzebę stosowania markerów. To rozwiązanie może zmienić sposób prowadzenia diagnostyki i rehabilitacji w praktyce klinicznej.
Źródło: ump.edu.pl/
