Jak w tydzień zbudować asystenta AI nagrodzonego na hackathonie Anthropic

Dr Michał Nedoszytko zaprojektował i „zakodował” platformę Postvisit.ai – agentowy system opieki nad pacjentem po wyjściu z gabinetu. Zdobył on 3. miejsce spośród 13 tys. zgłoszeń w globalnym hackathonie Anthropic Built with Opus 4.6.

Jak trafiłeś na hackathon Anthropic „Built with Opus 4.6”?

Miałem lecieć do San Francisco po to, aby poznać znajomego, który rozwija tam start‑up MedTech. Przeglądając serwis X zobaczyłem ogłoszenie o globalnym, wirtualnym hackathonie Anthropic Built with Opus 4.6. Współorganizowało go Cerebral Valley.

Pomyślałem, że to idealny pretekst, aby wreszcie spróbować zbudować coś większego z wykorzystaniem najnowszych narzędzi AI. Zgłosiłem się, a trzy dni przed wylotem dostałem informację, że zostałem przyjęty do grona 500 uczestników wybranych z ponad 10 tys. aplikacji.

Organizatorzy wymagali krótkiego pitchu, linków do profili na X i LinkedIn oraz oczywiście finalnego pakietu: kodu, dema, repozytorium i wideo prezentacyjnego. Ostatecznie to właśnie wideo pokazujące jak tworzyłem Postvisit.ai – nagrane pierwotnie tylko dla jurorów – stało się po hackathonie wiralem, osiągając kilka milionów wyświetleń na X.

Czym jest platforma Postvisit.ai i jaki problem rozwiązuje?

Jest to agentowy system dla pacjentów, który przejmuje opiekę dokładnie w momencie, gdy zamykają się drzwi gabinetu. Pacjent dostaje w jednym miejscu podsumowanie wizyty: diagnozę, listę leków z dawkowaniem, dostęp do dokumentacji medycznej i innych danych.

W Postvisit.ai zastosowałem ideę „reverse AI Scribe”. Dzięki temu pacjent dostaje zrozumiałe, spersonalizowane objaśnienie tego, co wydarzyło się w gabinecie i co ma zrobić dalej. Oczywiście po uzyskaniu jego świadomej zgody na przetwarzanie danych.

Elementem Postvisit.ai jest też tzw. Doctor‑Patient Loop – pętla komunikacyjna między pacjentem a lekarzem. System integruje się z urządzeniami wearable i innymi źródłami danych, dzięki czemu lekarz – wsparty AI – może szybciej wychwycić sytuacje wymagające interwencji i zaproponować np. przyspieszoną wizytę zamiast czekać, aż problem sam „wypłynie”.

Albo wręcz odwrotnie, zdecydować, że wizyta nie jest potrzebna.

Jak wyglądał proces tworzenia Postvisit.ai – od pomysłu do MVP?

Kluczem był bardzo długi etap rozmowy z agentem Claude i budowania szczegółowego tzw. PRD – dokumentu opisującego produkt. Zamiast od razu „kazać” modelowi pisać kod, godzinami weryfikowałem założenia, doprecyzowywałem przepływy procesów i rozpisywałem scenariusze działania systemu.

Dopiero kiedy cała logika była dopracowana, powiedziałem Claude Code, aby zaczął kodować. Korzystałem, jak wszyscy uczestnicy hackathonu, z modelu Opus 4.6. Pierwsze działające MVP powstało w około 40 minut. Kolejne dni poświęciłem na dopracowanie szczegółów i testy.

To było dla mnie uderzające doświadczenie. Choć od lat programuję hobbystycznie, wcześniej trudno było mi połączyć głęboką wiedzę kliniczną z możliwością szybkiego dowiezienia produktu. Dzięki takim narzędziom, jak Claude Code to się radykalnie zmienia. Tradycyjne kodowanie przestaje być barierą, a najcenniejsza staje się znajomość realnego problemu.

Hackathon Anthropic przyciągnął 13 tysięcy zgłoszeń. Co było dla Ciebie największym zaskoczeniem?

Fakt, że ogromna część uczestników nie była inżynierami. Wśród projektów były m.in. rozwiązanie rolnika z Ugandy, ratownika medycznego z Turcji, nadzorcy dróg z Irlandii czy prawnika z Kalifornii, który zbudował zestaw „umiejętności” automatyzujących skomplikowany proces prawny związany z inwestycją w nieruchomości na tamtejszym rynku.

To bardzo dobrze oddaje istotę zjawiska tzw. vibe coding. Zamiast ręcznie pisać kod, opisujemy w języku naturalnym, jak ma działać produkt. AI zajmuje się implementacją. W tym świecie wyróżnia Cię nie znajomość frameworku, ale zrozumie problemu.

Co wydarzyło się po ogłoszeniu wyników?

Postvisit.ai zostało ocenione przez Anthropic jako jedno z najbardziej zaawansowanych technologicznie rozwiązań w konkursie i ostatecznie zdobyło 3. miejsce w globalnym rankingu. Swoje projekty prezentowaliśmy na żywo przed inwestorami, twórcami i jedną z najciekawszych społeczności technologicznych, jakie widziałem. Bardzo szybko po publikacji wyników zaczęły odzywać się do ważne osoby z Silicon Valley.

Jak to doświadczenie zmieniło Twoje spojrzenie na rozwiązania MedTech i ich rolę?

Od lat widzimy w szpitalach ogromne niewykorzystane szanse: pacjent leży tydzień na oddziale, ale nie ma zasobów, aby przejrzeć jego dokumentację, skrócić hospitalizację czy szybciej wychwycić poważną chorobę. Duże projekty, o których myśleliśmy, często odkładaliśmy, bo wymagały ogromu czasu, zespołu, budżetu. Dzięki vibe coding bariera wejścia radykalnie się zmniejszyła. Lekarze, którzy wcześniej byli użytkownikami systemów, mogą być ich twórcami.

W ochronie zdrowia mierzymy się jednak z dodatkowym wyzwaniem. Zderzamy się z monolitami wielkich firm i złożonymi regulacjami: od AI Act i RODO po przepisy medyczne oraz wymagania dotyczące cookies i bezpieczeństwa danych. Dlatego tak ważne jest, żeby tworzyć systemy oparte na deterministycznych, wiarygodnych źródłach, a nie „czatbotach ogólnego przeznaczenia”, i szukać modeli współpracy z dużymi graczami zamiast próbować ich „ominąć”. Tak to wygląda w USA. To jest też kierunek, który chciałbym widzieć w Europie.