Czech MedAI je lokalizovaný AI-poháněný klinický asistent určený pro české lékaře. Produkt poskytuje rychlé, přesné a ověřené odpovědi na klinické dotazy v češtině s důrazem na transparentnost zdrojů (inline citace, PMID/DOI odkazy) a integraci s českým zdravotnickým ekosystémem.

• 🇨🇿 Lokalizace: Plná podpora češtiny včetně lékařské terminologie
• 📚 Evidence-based: Pouze recenzované zdroje s přesnými citacemi

“Stát se důvěryhodným AI asistentem číslo 1 pro české lékaře - platformou, která demokratizuje přístup k aktuálním medicínským poznatkům a šetří drahocenný čas potřebný pro péči o pacienty.”

Poskytovat českým lékařům okamžitý přístup k ověřeným klinickým informacím v jejich rodném jazyce, propojit mezinárodní vědecké poznatky s českými standardy péče a zjednodušit klinické rozhodování prostřednictvím bezpečné a auditovatelné AI technologie.

1. 🚨 Nedostatek personálu: Systém na pokraji kolapsu

• ~50,000 lékařů v ČR (stárnoucí populace)
• Přetížení zdravotníků

2. 📄 Administrativa zabíjí produktivitu:

• 30% pracovní doby lékaři věnují administrativě
• Místo péče o pacienty vyplňují formuláře

3. 💻 Nízká digitalizace:

• Pouze 12% ordinací plně digitalizováno
• 23% lékařů umožňuje online objednání
• Zaostáváme ~20 let za světovými lídry

4. 🔍 Fragmentace informací:

• Informace roztříštěné po různých zdrojích
• Časově náročné hledání aktuálních guidelines
• Chybí propojení českých a mezinárodních zdrojů

5. 🌍 Jazyková bariéra:

• Většina medicínské literatury pouze v angličtině
• České guidelines nejsou centralizované
• Chybí lokalizované AI nástroje

Typický případ:

“Dr. Nováková, praktická lékařka, má 15 minut na pacienta. Potřebuje rychle ověřit guidelines pro léčbu diabetu 2. typu u pacienta s kardiovaskulárním rizikem. Musí otevřít 3-4 různé weby (PubMed, SÚKL, doporučené postupy ČLS JEP), strávit 10+ minut hledáním, přeložit anglické zdroje a syntézovat informace. Mezitím čekají další pacienti…” Výsledek: Frustrace, chyby v rozhodování, burnout, snížená kvalita péče.

Velikost trhu v ČR:

• ~8,000 praktických lékařů pro dospělé
• ~2,000 praktických lékařů pro děti a dorost
• ~5,000 internistů v ambulancích Charakteristika:
• Široká škála diagnóz denně (20-40 pacientů)
• Časová tíseň
• Potřeba rychlé validace rozhodnutí
• Omezený přístup ke specializované literatuře

• Kardiologové, diabetologové, onkologové atd.
• ~15,000 specialistů
• Potřebují hloubkové informace z oboru

• Urgentní příjmy, ARO, JIP
• ~10,000 lékařů
• Potřeba rychlých rozhodnutí v kritických situacích

• Nemocnice & Zdravotnická zařízení: Nákup enterprise licencí
• EHR Poskytovatelé: ICZ, CGM, Medisoft - integrace
• Odborné společnosti: ČLS JEP, ČKS - validace guidelines
• Regulační orgány: SÚKL, ÚZIS, MZ ČR - compliance
• Pojišťovny: VZP, komerční ZP - úhradová data

Demografické údaje:

• Věk: 45 let
• Praxe: 18 let
• Ordinace: Malé město (8,000 obyvatel)
• Pacientů denně: 25-30 Technologické dovednosti:
• Středně pokročilá uživatelka IT
• Používá EHR systém (ICZ IKIS)
• Smartphone (iPhone)
• Má tablet v ordinaci Bolesti (Pain Points):
• 😓 “Nemám čas studovat nové guidelines”
• 😓 “Anglická literatura je pro mě náročná”
• 😓 “Nevím, které léky hradí pojišťovna”
• 😓 “Potřebuji rychle ověřit interakce léků” Cíle:
• ✅ Poskytnout kvalitní péči při časovém tlaku
• ✅ Být v obraze o nových léčebných postupech
• ✅ Minimalizovat riziko chyb
• ✅ Snížit čas věnovaný administrativě Citát:

“Kdybych měla asistenta, který mi během 5 sekund řekne, jaký je správný postup a jaké léky jsou hrazené, šetřilo by mi to hodiny každý týden.”

Demografické údaje:

• Věk: 38 let
• Praxe: 12 let
• Ambulance: Městská nemocnice (50,000 obyvatel)
• Pacientů denně: 15-20 Technologické dovednosti:
• Pokročilý uživatel IT
• Aktivní na lékařských fórech
• Používá PubMed pravidelně
• Early adopter nových technologií Bolesti:
• 😓 “Studie v PubMed jsou příliš obsáhlé”
• 😓 “Potřebuji rychlé shrnutí, ne celý článek”
• 😓 “České guidelines někdy zaostávají”
• 😓 “Chci vidět, co je nového v oboru” Cíle:
• ✅ Držet krok s nejnovějšími studiemi
• ✅ Porovnat české vs. mezinárodní guidelines
• ✅ Efektivně využít čas mezi pacienty
• ✅ Vzdělávat se kontinuálně Citát:

“Potřebuji nástroj, který mi udělá rešerši a shrne klíčové body - jako kdyby můj kolega přečetl 50 článků a řekl mi, co je důležité.”

Demografické údaje:

• Věk: 32 let
• Praxe: 5 let
• Pracoviště: Fakultní nemocnice
• Služby: 12-24h směny Technologické dovednosti:
• Velmi pokročilý uživatel
• Používá mobilní aplikace
• Zvyklý na rychlá digitální řešení Bolesti:
• 😓 “Nemám čas hledat informace během resuscitace”
• 😓 “Potřebuji okamžité odpovědi”
• 😓 “Chci být si jistý kritickými rozhodnutími”
• 😓 “Noční služby = unavený = vyšší riziko chyby” Cíle:
• ✅ Rychlá validace rozhodnutí v kritických situacích
• ✅ Snížit kognitivní zátěž při únavě
• ✅ Mít “safety net” pro vzácné případy
• ✅ Dokumentovat rozhodnutí s odkazy na zdroje Citát:

“Když přijde pacient s neobvyklou kombinací symptomů ve 3 ráno, potřebuji asistenta, který mi během sekund poradí, na co myslet.”

• Národní strategie elektronizace 2025-2035 - vládní priorita
• Novela zákona o elektronizaci - platnost od 2026
• EU EHDS nařízení - povinnost od 2025
• NPO fondy - téměř 3 miliardy Kč k dispozici

• ČAUI iniciativa - První příručka AI ve zdravotnictví
• Pilotní projekty - OZP s AI mamografií, SkinVision
• EHR modernizace - ICZ, CGM investují do digitalizace

• Žádná dominantní lokální platforma
• OpenEvidence, UpToDate - pouze v angličtině
• ICZ AV(D) - pouze administrativa, ne klinika

TAM (Total Addressable Market):

• 50,000 lékařů × 12,000 Kč/rok = 600 mil. Kč/rok (~$25M) SAM (Serviceable Addressable Market):
• 20,000 lékařů v ambulancích (primární fokus) × 12,000 Kč/rok = 240 mil. Kč/rok (~$10M) SOM (Serviceable Obtainable Market - 3 roky):
• 10,000 lékařů (20% penetrace) × 12,000 Kč/rok = 120 mil. Kč/rok (~$5M)

Czech MedAI je webová a API platforma, která:

1. Odpovídá na klinické otázky v češtině

• Lékař zadá dotaz v přirozeném jazyce
• AI vygeneruje stručnou odpověď (3-5 vět)
• Každá odpověď má 2-5 inline citací s odkazy na zdroje

2. Propojuje české a mezinárodní zdroje

• PubMed/MEDLINE - 29M+ článků
• Europe PMC - open access plné texty
• SÚKL databáze - české léky a registrace
• ÚZIS data - národní zdravotní statistiky
• České guidelines - ČLS JEP, odborné společnosti

3. Integruje se do EHR systémů

• REST API pro systémy ICZ, CGM, Medisoft
• Side-panel / iframe plugin
• Single sign-on (OAuth2)

4. Garantuje transparentnost a auditovatelnost

• Každá citace má DOI/PMID/URL
• Paragraph excerpt (konkrétní místo v textu)
• Timestamp a provenance metadata
• Audit logy (kdo, kdy, co, jaké zdroje)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Lékař v EHR nebo Web UI                                     │
│  "Jaké jsou guidelines pro léčbu diabetu 2. typu u           │
│   pacienta s kardiovaskulárním onemocněním?"                 │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  RAG Pipeline (Retrieval-Augmented Generation)               │
│  1. Semantic search v databázi                               │
│  2. Vyhledání 10-20 relevantních dokumentů                   │
│  3. Re-ranking podle relevance                               │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  LLM (Claude/GPT-4)                                          │
│  - Syntéza odpovědi z vybraných dokumentů                    │
│  - Generování inline citací                                  │
│  - Kontrola faktů                                            │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Odpověď s citacemi                                          │
│  "Dle aktuálních doporučení ČKS [1] a ESC guidelines [2],   │
│   u pacientů s T2DM a KV rizikem jsou preferovány SGLT2     │
│   inhibitory nebo GLP-1 agonisté [3]..."                    │
│                                                              │
│  [1] PMID: 12345678 - ČKS guidelines 2024                   │
│  [2] DOI: 10.1093/eurheartj/ehx123 - ESC 2023              │
│  [3] SÚKL databáze - Hrazené SGLT2i v ČR                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

“Šetříme váš čas, zvyšujeme vaši jistotu”

• ⚡ Odpovědi do 5 sekund vs. 10+ minut hledání
• 🇨🇿 V češtině - není třeba překládat
• 💰 Víte, co hradí VZP - přímo v odpovědi
• 📚 Vše na jednom místě - od PubMed po SÚKL

ROI kalkulace:

Scénář: Dr. Nováková ověřuje informace 10× denně

BEZ Czech MedAI:
- 10 dotazů × 8 minut = 80 minut/den
- 80 minut × 250 pracovních dní = 20,000 minut/rok
- = 333 hodin ročně ztracených hledáním

S Czech MedAI:
- 10 dotazů × 0.5 minuty = 5 minut/den
- 5 minut × 250 dní = 1,250 minut/rok
- = 21 hodin ročně

ÚSPORA: 312 hodin = 39 pracovních dní = 1 měsíc extra času pro pacienty!

Cena: 990 Kč/měsíc = 11,880 Kč/rok
Hodnota ušetřeného času: 312 hodin × 1,000 Kč/hod = 312,000 Kč
ROI: 2,526%

“Váš osobní research asistent”

• 🔬 Hloubková analýza (DeepConsult)
• 📊 Komparace českých vs. mezinárodních guidelines
• 🆕 Notifikace o nových studiích v oboru
• 🎓 CME kredity při používání

“Snižte rizika, zvyšte kvalitu, dokumentujte rozhodnutí”

• ✅ Audit trail každého dotazu
• ✅ Evidence-based rozhodování
• ✅ Školení mladších lékařů
• ✅ Standardizace péče
• ✅ Integrace do existujícího EHR

• NPS (Net Promoter Score): > 50
• User Retention (3 měsíce): > 60%
• Daily Active Users / Weekly Active Users: > 40%

• Průměrný počet dotazů/den/user: > 5
• Response time: < 5 sekund (p95)
• Úspěšnost odpovědí: > 90% (user rating “helpful”)

• Uptime: > 99%
• API latency: < 500ms (p50), < 2s (p95)
• Citation accuracy: > 95%

• Platící uživatelé: 500
• Monthly Recurring Revenue (MRR): 500K Kč (~$20K)
• Conversion Free → Paid: > 5%
• Churn rate: < 5% měsíčně

• Aktivní uživatelé: 10,000 lékařů (20% penetrace)
• Annual Recurring Revenue (ARR): 120M Kč (~$5M)
• Enterprise customers: 150 nemocnic
• Geographic expansion: ČR + SK + PL

• Snížení času věnovaného hledání informací: -80%
• Zvýšení adherence k guidelines: +30%
• Snížení preventabilních chyb: měřitelné v pilotech