27/03/2026
[ENG below]
💻 Za nami 3. edycja EnsembleAI Hackathon! 💻
W dniach 14-15 marca przestrzenie Politechniki Warszawskiej przy ul. Rektorskiej 4 tętniły przez 24 godziny tworzonym kodem, odgłosami parzonej kawy i zjadanej pizzy. Centrum Medycyny Cyfrowej i Robotyki UJ CM miało ogromną przyjemność uczestniczyć w tym wyjątkowym maratonie programistycznym w roli Partnera Merytorycznego!
W ramach hackathonu uczestnicy mierzyli się z 4 wymagającymi zadaniami. My przygotowaliśmy wyzwanie z pogranicza medycyny i computer vision:
Zespoły otrzymały od nas bazę zdjęć wydrukowanych badań EKG. Ich celem było stworzenie rozwiązania, które precyzyjnie zdigitalizuje sygnał 12-odprowadzeniowego EKG bezpośrednio z obrazu.
Dlaczego to takie ważne? Przekształcanie analogowych danych medycznych do formatu cyfrowego to kluczowy krok, który otwiera drzwi do zaawansowanej analityki, zastosowania algorytmów AI i znacznie szybszej diagnostyki kardiologicznej w przyszłości.
Jesteśmy pod ogromnym wrażeniem kreatywności i poziomu technicznego uczestników. Wypracowane w zaledwie 24 godziny rozwiązania były pomysłowe oraz bardzo oryginalne (praktycznie każdy z topowych zespołów zastosował inną strategię).
Ogromne gratulacje dla wszystkich zespołów, które podjęły rękawicę w naszym zadaniu, oraz podziękowania dla organizatorów za profesjonalne przygotowanie wydarzenia!
💻 The 3rd edition of the EnsembleAI Hackathon is behind us! 💻
On March 14–15, the spaces of the Warsaw University of Technology at 4 Rektorska Street were alive for 24 hours with the sound of code being written, coffee brewing, and pizza being devoured. The Center for Digital Medicine and Robotics at the Jagiellonian University Medical College had the great pleasure of participating in this unique programming marathon as a Knowledge Partner!
As part of the hackathon, participants tackled four demanding challenges. We prepared a task at the intersection of medicine and computer vision:
Teams were provided with a dataset of printed ECG recordings. Their goal was to develop a solution capable of accurately digitizing the signal of a 12-lead ECG directly from the image.
Why is this so important? Converting analog medical data into digital format is a key step that opens the door to advanced analytics, the use of AI algorithms, and significantly faster cardiological diagnostics in the future.
We are extremely impressed by the creativity and technical level of the participants. The solutions developed in just 24 hours were inventive and highly original (virtually every top team applied a different strategy).
Huge congratulations to all the teams that took on our challenge, and many thanks to the organizers for the professional preparation of the event!