Zapytanie ofertowe na dostarczenie bazy danych próbek cytologicznych płuc na potrzeby firmy ALCID Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością w ramach projektu pt. „Narzędzie bioinformatyczne do automatyzacji diagnostyki chorób układu oddechowego z wykorzystaniem obrazów 3D komórek przy wykorzystaniu narzędzi Deep Learning” w ramach Piorytetu II Środowisko sprzyjające innowacjom; Działanie 2.09 Seal of Excellence – Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027 (FENG)
Notice description
Powstaje w kontekście projektu:
FENG.02.09-IP.01-0002/24 - Narzędzie bioinformatyczne do automatyzacji diagnostyki chorób układu oddechowego z wykorzystaniem obrazów 3D komórek przy wykorzystaniu narzędzi Deep Learning
Przedmiotem zamówienia jest dostarczenie bazy danych próbek cytologicznych płuc na potrzeby firmy ALCID Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością w ramach projektu pt. „Narzędzie bioinformatyczne do automatyzacji diagnostyki chorób układu oddechowego z wykorzystaniem obrazów 3D komórek przy wykorzystaniu narzędzi Deep Learning” w ramach Priorytetu II Środowisko sprzyjające innowacjom; Działanie 2.09 Seal of Excellence – Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027 (FENG).
1. Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia:
Wymagania ilościowe
Dostarczony zbiór danych musi obejmować nie więcej niż 2 750 unikalnych, cyfrowych preparatów cytologicznych (WSI). Preparaty muszą pochodzić z różnych, niezależnych źródeł (np. z kilku banków danych lub laboratoriów), aby zapewnić heterogeniczność danych, co jest kluczowe dla zminimalizowania ryzyka błędu systematycznego (ang. bias) w trenowanych modelach AI i zwiększenia ich zdolności do generalizacji.
Wymagania techniczne i jakościowe
Dane obrazowe (Whole Slide Images - WSI)
● Formaty plików: Akceptowane są powszechnie stosowane w patologii cyfrowej formaty WSI, w tym m.in.: SVS, VSI, NDPI, MRXS, TIFF.
● Jakość skanów: Wszystkie obrazy WSI muszą być zeskanowane w rozdzielczości diagnostycznej, odpowiadającej powiększeniu obiektywu co najmniej 20x.
● Dane 3D (Z-stack): Z uwagi na innowacyjny charakter projektu, który zakłada wykorzystanie obrazów 3D, Zamawiającemu zależy, aby obrazy zawierały dane z informacją z wielu płaszczyzn ostrości (tzw. Z-stack). – minimum 4 % obrazów - zakres ten stanowi KRYTERIUM OCENY OFERT.
Skład i różnorodność zbioru danych
Dostarczony zbiór danych musi być zróżnicowany i reprezentatywny dla realnej praktyki klinicznej w diagnostyce cytologicznej chorób płuc. Kluczowym wymogiem jest zapewnienie odpowiedniej dystrybucji preparatów pomiędzy pięcioma głównymi kategoriami diagnostycznymi zdefiniowanymi przez Światową Organizację Zdrowia (WHO) w ramach systemu raportowania cytopatologii płuc (The WHO Reporting System for Lung Cytopathology). Taka struktura zbioru danych jest niezbędna do wytrenowania solidnego i wiarygodnego modelu AI, zdolnego do pracy nie tylko z przypadkami jednoznacznymi, ale również z materiałem nieoptymalnym lub atypowym, co stanowi największe wyzwanie w codziennej diagnostyce.
Poniższa tabela określa minimalny, wymagany udział procentowy poszczególnych kategorii diagnostycznych w całym dostarczonym zbiorze danych.
Tabela 1: Wymagana Dystrybucja Kategorii Diagnostycznych
Kategoria Diagnostyczna (wg. WHO Reporting System for Lung Cytopathology) Wymagany Minimalny Udział Procentowy w Całym Zbiorze Uzasadnienie i Uwagi
Niewystarczający/Nieadekwatny/Niediagnostyczny (Insufficient/Inadequate/Non-diagnostic) min. 5% Niezbędne do trenowania modelu w zakresie oceny jakości i adekwatności próbki, co jest pierwszym krokiem w każdej realnej diagnostyce i pozwala na automatyczne odrzucanie materiału nienadającego się do analizy
Zmiany Łagodne (Benign) min. 30% Stanowi podstawę dla zdefiniowania "normy" i jest najczęstszą kategorią w badaniach przesiewowych. Kluczowe dla minimalizacji wyników fałszywie dodatnich i zapewnienia wysokiej specyficzności modelu.
Atypia (Atypical) min. 20% Kategoria o kluczowym znaczeniu klinicznym, reprezentująca przypadki niejednoznaczne, które stanowią największe wyzwanie dla diagnostów. Zdolność AI do poprawnej klasyfikacji tych przypadków jest miarą jej zaawansowania i realnej użyteczności.
Podejrzenie Złośliwości (Suspicious for Malignancy) min. 20% Reprezentuje przypadki o wysokim ryzyku złośliwości, które wymagają dalszej, często inwazyjnej weryfikacji. Krytyczne dla trenowania wysokiej czułości modelu i minimalizacji wyników fałszywie ujemnych.
Zmiany Złośliwe (Malignant) min. 20% Obejmuje jednoznaczne przypadki nowotworowe. Niezbędne do nauki kluczowych cech morfologicznych komórek rakowych. Zbiór powinien zawierać różne typy nowotworów płuc (np. niedrobnokomórkowy, drobnokomórkowy) w celu zapewnienia szerokiego spektrum patologii.
Wymagania dotyczące metadanych
● Struktura i powiązanie danych: Każdy plik WSI musi być jednoznacznie powiązany z anonimowym, unikalnym identyfikatorem pacjenta oraz unikalnym identyfikatorem przypadku klinicznego. Struktura dostarczonych danych musi umożliwiać łatwe i jednoznaczne grupowanie wszystkich preparatów należących do tego samego przypadku.
● Wymagane Pola Metadanych: Dla każdego przypadku klinicznego muszą zostać dostarczone następujące dane w formie ustrukturyzowanej (np. w pliku CSV, JSON):
○ Anonimowy wiek pacjenta w momencie diagnozy.
○ Płeć pacjenta.
○ Typ pobranego materiału cytologicznego (np. popłuczyny oskrzelowo-pęcherzykowe (BAL), wymaz szczoteczkowy z oskrzeli, biopsja aspiracyjna cienkoigłowa (FNAB).
○ Ostateczna diagnoza/opis patomorfologiczny, zgodny z przypisaną kategorią WHO. W przypadku kategorii "Zmiany Złośliwe", wymagane jest podanie konkretnego typu histologicznego nowotworu, jeśli jest znany.
Zamawiający informuje, że dane muszą pochodzić z realnych źródeł. Baza danych musi być autentyczna.
Zamawiający ma prawo zażądać próbki danych min. 15 preparatów ( w tym przynajmniej 5 szt., w formacie 3D) przed podpisaniem umowy z Wybranym Wykonawca, aby zweryfikować poprawność. Dodatkowo w przypadku stwierdzenia nieprawidłowości w próbce Zamawiający ma prawo odstąpić od podpisania umowy i odrzucić ofertę.
Informacje ogólne:
1. Wyłoniony Wykonawca zapewni w ramach wynagrodzenia dostawę wymaganej Bazy danych.
2. Przedmiot zamówienia zostanie zrealizowany z najwyższą starannością, zgodnie z wytycznymi ze strony Zamawiającego, wynikającą z zawodowego charakteru jego działalności i w sposób gwarantujący pełne i prawidłowe zabezpieczenie interesów Zamawiającego.
3. Mogące wystąpić w Zapytaniu ofertowym znaki towarowe, pochodzenia czy patenty mają charakter wyłącznie przykładowy, a ich wskazanie ma na celu określenie oczekiwanego standardu przy czym Zamawiający informuje, że dopuszcza możliwość zastosowania równoważnych rozwiązań.
4. 5. W razie opisania Przedmiotu zamówienia za pomocą norm, aprobat, specyfikacji technicznych Zamawiający dopuszcza rozwiązania równoważne.
5. 6. Za rozwiązania równoważne należy rozumieć takie, które przedstawiają opis przedmiotu zamówienia o takich samych lub lepszych parametrach technicznych, jakościowych, funkcjonalnych spełniających minimalne parametry określone przez Zamawiającego, lecz oznaczone innym np. znakiem towarowym, patentem lub pochodzeniem, normą, czy aprobatą. Wykonawca, który powołuje się na rozwiązania równoważne w opisywanym przez Zamawiającego przedmiocie zamówienia, jest obowiązany udowodnić, że proponowane przez niego rozwiązania w równoważnym stopniu spełniają wymagania określone w zapytaniu ofertowym.
6. 7. Zamawiający wymaga od Wykonawcy złożenia stosownych dokumentów uwiarygadniających zastosowanie rozwiązań równoważnych. W przypadku, gdy Wykonawca nie złoży w ofercie dokumentów o zastosowaniu innych równoważnych materiałów lub rozwiązań, to rozumie się przez to, że do kalkulacji ceny oferty i wykonania przedmiotu zamówienia ujęto materiały zaproponowane w szczegółowym opisie przedmiotu zamówienia; w związku z tym Wykonawca jest zobowiązany zastosować do wykonania zamówienia materiały lub rozwiązania zaproponowane w Szczegółowym opisie przedmiotu zamówienia
7. Miejscem dostarczenia przedmiotu zamówienia jest miejsce realizacji projektu wskazane przez Zamawiającego, zgodnie z niniejszym Zapytaniem Ofertowym.
8. Wykonawca wraz z Przedmiotem zamówienia dostarczy Zamawiającemu następujące dokumenty:
a) Raport tabelaryczny dot. dostarczonej bazy danych.
b) Oświadczenie o prawidłowości danych w bazie i pochodzeniu z realnych źródeł
Okres gwarancji: nie dotyczy
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: mazowieckie, Powiat: Warszawa, Gmina: Wola, Miejscowość: Warszawa
FENG.02.09-IP.01-0002/24 - Narzędzie bioinformatyczne do automatyzacji diagnostyki chorób układu oddechowego z wykorzystaniem obrazów 3D komórek przy wykorzystaniu narzędzi Deep Learning
Przedmiotem zamówienia jest dostarczenie bazy danych próbek cytologicznych płuc na potrzeby firmy ALCID Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością w ramach projektu pt. „Narzędzie bioinformatyczne do automatyzacji diagnostyki chorób układu oddechowego z wykorzystaniem obrazów 3D komórek przy wykorzystaniu narzędzi Deep Learning” w ramach Priorytetu II Środowisko sprzyjające innowacjom; Działanie 2.09 Seal of Excellence – Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027 (FENG).
1. Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia:
Wymagania ilościowe
Dostarczony zbiór danych musi obejmować nie więcej niż 2 750 unikalnych, cyfrowych preparatów cytologicznych (WSI). Preparaty muszą pochodzić z różnych, niezależnych źródeł (np. z kilku banków danych lub laboratoriów), aby zapewnić heterogeniczność danych, co jest kluczowe dla zminimalizowania ryzyka błędu systematycznego (ang. bias) w trenowanych modelach AI i zwiększenia ich zdolności do generalizacji.
Wymagania techniczne i jakościowe
Dane obrazowe (Whole Slide Images - WSI)
● Formaty plików: Akceptowane są powszechnie stosowane w patologii cyfrowej formaty WSI, w tym m.in.: SVS, VSI, NDPI, MRXS, TIFF.
● Jakość skanów: Wszystkie obrazy WSI muszą być zeskanowane w rozdzielczości diagnostycznej, odpowiadającej powiększeniu obiektywu co najmniej 20x.
● Dane 3D (Z-stack): Z uwagi na innowacyjny charakter projektu, który zakłada wykorzystanie obrazów 3D, Zamawiającemu zależy, aby obrazy zawierały dane z informacją z wielu płaszczyzn ostrości (tzw. Z-stack). – minimum 4 % obrazów - zakres ten stanowi KRYTERIUM OCENY OFERT.
Skład i różnorodność zbioru danych
Dostarczony zbiór danych musi być zróżnicowany i reprezentatywny dla realnej praktyki klinicznej w diagnostyce cytologicznej chorób płuc. Kluczowym wymogiem jest zapewnienie odpowiedniej dystrybucji preparatów pomiędzy pięcioma głównymi kategoriami diagnostycznymi zdefiniowanymi przez Światową Organizację Zdrowia (WHO) w ramach systemu raportowania cytopatologii płuc (The WHO Reporting System for Lung Cytopathology). Taka struktura zbioru danych jest niezbędna do wytrenowania solidnego i wiarygodnego modelu AI, zdolnego do pracy nie tylko z przypadkami jednoznacznymi, ale również z materiałem nieoptymalnym lub atypowym, co stanowi największe wyzwanie w codziennej diagnostyce.
Poniższa tabela określa minimalny, wymagany udział procentowy poszczególnych kategorii diagnostycznych w całym dostarczonym zbiorze danych.
Tabela 1: Wymagana Dystrybucja Kategorii Diagnostycznych
Kategoria Diagnostyczna (wg. WHO Reporting System for Lung Cytopathology) Wymagany Minimalny Udział Procentowy w Całym Zbiorze Uzasadnienie i Uwagi
Niewystarczający/Nieadekwatny/Niediagnostyczny (Insufficient/Inadequate/Non-diagnostic) min. 5% Niezbędne do trenowania modelu w zakresie oceny jakości i adekwatności próbki, co jest pierwszym krokiem w każdej realnej diagnostyce i pozwala na automatyczne odrzucanie materiału nienadającego się do analizy
Zmiany Łagodne (Benign) min. 30% Stanowi podstawę dla zdefiniowania "normy" i jest najczęstszą kategorią w badaniach przesiewowych. Kluczowe dla minimalizacji wyników fałszywie dodatnich i zapewnienia wysokiej specyficzności modelu.
Atypia (Atypical) min. 20% Kategoria o kluczowym znaczeniu klinicznym, reprezentująca przypadki niejednoznaczne, które stanowią największe wyzwanie dla diagnostów. Zdolność AI do poprawnej klasyfikacji tych przypadków jest miarą jej zaawansowania i realnej użyteczności.
Podejrzenie Złośliwości (Suspicious for Malignancy) min. 20% Reprezentuje przypadki o wysokim ryzyku złośliwości, które wymagają dalszej, często inwazyjnej weryfikacji. Krytyczne dla trenowania wysokiej czułości modelu i minimalizacji wyników fałszywie ujemnych.
Zmiany Złośliwe (Malignant) min. 20% Obejmuje jednoznaczne przypadki nowotworowe. Niezbędne do nauki kluczowych cech morfologicznych komórek rakowych. Zbiór powinien zawierać różne typy nowotworów płuc (np. niedrobnokomórkowy, drobnokomórkowy) w celu zapewnienia szerokiego spektrum patologii.
Wymagania dotyczące metadanych
● Struktura i powiązanie danych: Każdy plik WSI musi być jednoznacznie powiązany z anonimowym, unikalnym identyfikatorem pacjenta oraz unikalnym identyfikatorem przypadku klinicznego. Struktura dostarczonych danych musi umożliwiać łatwe i jednoznaczne grupowanie wszystkich preparatów należących do tego samego przypadku.
● Wymagane Pola Metadanych: Dla każdego przypadku klinicznego muszą zostać dostarczone następujące dane w formie ustrukturyzowanej (np. w pliku CSV, JSON):
○ Anonimowy wiek pacjenta w momencie diagnozy.
○ Płeć pacjenta.
○ Typ pobranego materiału cytologicznego (np. popłuczyny oskrzelowo-pęcherzykowe (BAL), wymaz szczoteczkowy z oskrzeli, biopsja aspiracyjna cienkoigłowa (FNAB).
○ Ostateczna diagnoza/opis patomorfologiczny, zgodny z przypisaną kategorią WHO. W przypadku kategorii "Zmiany Złośliwe", wymagane jest podanie konkretnego typu histologicznego nowotworu, jeśli jest znany.
Zamawiający informuje, że dane muszą pochodzić z realnych źródeł. Baza danych musi być autentyczna.
Zamawiający ma prawo zażądać próbki danych min. 15 preparatów ( w tym przynajmniej 5 szt., w formacie 3D) przed podpisaniem umowy z Wybranym Wykonawca, aby zweryfikować poprawność. Dodatkowo w przypadku stwierdzenia nieprawidłowości w próbce Zamawiający ma prawo odstąpić od podpisania umowy i odrzucić ofertę.
Informacje ogólne:
1. Wyłoniony Wykonawca zapewni w ramach wynagrodzenia dostawę wymaganej Bazy danych.
2. Przedmiot zamówienia zostanie zrealizowany z najwyższą starannością, zgodnie z wytycznymi ze strony Zamawiającego, wynikającą z zawodowego charakteru jego działalności i w sposób gwarantujący pełne i prawidłowe zabezpieczenie interesów Zamawiającego.
3. Mogące wystąpić w Zapytaniu ofertowym znaki towarowe, pochodzenia czy patenty mają charakter wyłącznie przykładowy, a ich wskazanie ma na celu określenie oczekiwanego standardu przy czym Zamawiający informuje, że dopuszcza możliwość zastosowania równoważnych rozwiązań.
4. 5. W razie opisania Przedmiotu zamówienia za pomocą norm, aprobat, specyfikacji technicznych Zamawiający dopuszcza rozwiązania równoważne.
5. 6. Za rozwiązania równoważne należy rozumieć takie, które przedstawiają opis przedmiotu zamówienia o takich samych lub lepszych parametrach technicznych, jakościowych, funkcjonalnych spełniających minimalne parametry określone przez Zamawiającego, lecz oznaczone innym np. znakiem towarowym, patentem lub pochodzeniem, normą, czy aprobatą. Wykonawca, który powołuje się na rozwiązania równoważne w opisywanym przez Zamawiającego przedmiocie zamówienia, jest obowiązany udowodnić, że proponowane przez niego rozwiązania w równoważnym stopniu spełniają wymagania określone w zapytaniu ofertowym.
6. 7. Zamawiający wymaga od Wykonawcy złożenia stosownych dokumentów uwiarygadniających zastosowanie rozwiązań równoważnych. W przypadku, gdy Wykonawca nie złoży w ofercie dokumentów o zastosowaniu innych równoważnych materiałów lub rozwiązań, to rozumie się przez to, że do kalkulacji ceny oferty i wykonania przedmiotu zamówienia ujęto materiały zaproponowane w szczegółowym opisie przedmiotu zamówienia; w związku z tym Wykonawca jest zobowiązany zastosować do wykonania zamówienia materiały lub rozwiązania zaproponowane w Szczegółowym opisie przedmiotu zamówienia
7. Miejscem dostarczenia przedmiotu zamówienia jest miejsce realizacji projektu wskazane przez Zamawiającego, zgodnie z niniejszym Zapytaniem Ofertowym.
8. Wykonawca wraz z Przedmiotem zamówienia dostarczy Zamawiającemu następujące dokumenty:
a) Raport tabelaryczny dot. dostarczonej bazy danych.
b) Oświadczenie o prawidłowości danych w bazie i pochodzeniu z realnych źródeł
Okres gwarancji: nie dotyczy
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: mazowieckie, Powiat: Warszawa, Gmina: Wola, Miejscowość: Warszawa
Time limit for receipt of tenders
Mon Jul 20 21:59:59 GMT 2026
Location
Kraj: Polska, Województwo: mazowieckie, Powiat: Warszawa, Gmina: Wola, Miejscowość: Warszawa
Category assortment
Maintenance and support
Buyer details
ALCID Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością
Wronia 45/U2
00-870 Warszawa
Województwo: mazowieckie
Kraj: Polska
NIP: 5272764145
Wronia 45/U2
00-870 Warszawa
Województwo: mazowieckie
Kraj: Polska
NIP: 5272764145
