Rakathon

16. až 18. října 2026 | Praha-Brno-Ostrava

Největší AI hackathon proti rakovině na světě

Chceš pomoci druhým skrze technologie?

Pojďme využít umělou inteligenci k boji s rakovinou. Společně můžeme zlepšit prevenci, diagnostiku i léčbu onkologických onemocnění. Pomoci lékařům a sestrám ušetřit čas, zjednodušit jejich každodenní práci a umožnit jim soustředit se na to nejdůležitější – pacienty.

Ve spolupráci s FN Motol a Homolka a 2. LF Univerzity Karlovy jsme připravili hackathon postavený na reálných výzvách z nemocniční onkologické praxe.

V roce 2026 projekt výrazně rozšiřujeme. Hackathon se nově uskuteční současně v Praze, Brně a Ostravě a stane se tak největším zdravotnickým AI hackathonem na světě. Očekáváme účast více než 500 účastníků z oborů informatika, medicína, biomedicína, data science a dalších příbuzných disciplín.

Akce se koná pod záštitou premiéra České republiky, ministra zdravotnictví a vládního zmocněnce pro umělou inteligenci.

CHCI BÝT U TOHO

PRAHA-BRNO-OSTRAVA

Hackathon proběhne ve třech městech v ČR: v Praze (FN Motol a Homolka, akademický partner 2. LF UK a ČVUT v Praze), v Brně (MOU, akademický partner MUNI MED a VUT) a v Ostravě (Fakultní nemocnice Ostrava, akademický partner VŠB-TUO).

Pátek, 26.6.2026

26. června otevřeme registrace. Přijetí probíhá podle kvality přihlášky a následně podle pořadí registrace. Uzávěrka přihlášek je 1. října nebo při naplnění kapacity.

Pátek, 16.10.2026

Rakathon začíná v 9:30 současně ve všech městech. Dopoledne proběhne registrace, představení výzev a seznámení s mentory. Hacking startuje ve 12:00 a pokračuje až do večera.

Sobota, 17.10.2026

V sobotu ve 12:00 je deadline pro odevzdání projektů. Od 13:00 proběhne v každém městě lokální pitching. V 17:00 vyhlásíme lokální TOP 3 týmy, které postoupí do nedělního finále v Praze.

Neděle, 18.10. 2026

Od 14:00 proběhne na Kampus Plzeňská 2. lékařské fakulty UK celonárodní finále Rakathonu. Nejlepší týmy z Prahy, Brna a Ostravy znovu odpitchují své projekty před hlavní porotou, která v 17:00 vybere celkové vítěze.

Výzvy

Výzvy společné pro Prahu, Brno a Ostravu

Kvalita péče na konci života

Jak pomocí dat citlivě a férově hodnotit péči o onkologické pacienty v závěru života? Vytvořte transparentní indikátory, které zohlední rozdílnou skladbu pacientů a pomohou rozpoznat významné odchylky v protinádorové i nemocniční péči. Výsledkem má být nástroj pro zlepšování systému, nikoli hodnocení jednotlivců.

Zadavatel: Všeobecná zdravotní pojišťovna ČR

Od pozvánky k mamografu

Dokážete předpovědět, které klientky pravděpodobně nedorazí na mamografický screening? Vytvořte vysvětlitelný model, odhalte hlavní příčiny neúčasti a rozdělte klientky do prakticky využitelných skupin. Pro vybrané segmenty navrhněte cílenou podporu i experiment, který spolehlivě ověří, zda intervence skutečně zvýšila účast.

Zadavatel: Všeobecná zdravotní pojišťovna ČR

Jedna cesta klienta

Pomozte klientům zorientovat se ve zdravotní péči bez bloudění mezi službami, informacemi a komunikačními kanály. Navrhněte jednotnou a personalizovanou klientskou cestu, která člověku ve správný okamžik nabídne relevantní informace, doporučený další krok a dostupnou podporu – jednoduše, srozumitelně a na jednom místě.

Zadavatel: Všeobecná zdravotní pojišťovna ČR

Výzvy pro Prahu

AI Trial Matching

Pomozte rychleji propojit vhodné pacienty s relevantními klinickými studiemi. Vytvořte screeningový nástroj, který převede vstupní kritéria studií do strukturované podoby a porovná je s anonymizovanými údaji pacientů. U každého výsledku vysvětlí míru shody a upozorní na chybějící nebo nesplněné podmínky.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Motol a Homolka

Smart PDF Sorter

Změňte hromadu naskenovaných dokumentů v přesně roztříděná a použitelná data. Vytvořte aplikaci, která automaticky vytěží důležité údaje, identifikuje pacienta, rozpozná typ dokumentu a předá jej správnému lékaři nebo pracovišti. Nejasné případy spolehlivě označí a připraví k rychlé ruční kontrole.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Motol a Homolka

PACS Comparator Check

Zajistěte, aby měl radiolog před plánovaným CT k dispozici všechna důležitá předchozí vyšetření. Vytvořte nástroj, který v systému PACS automaticky ověří dostupnost relevantních snímků a obrazových sérií. Chybějící podklady včas označí a připraví přehled případů, které je potřeba před vyšetřením dořešit.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Motol a Homolka

NÚVR Research Matchmaker

Proměňte vědeckou otázku ve fungující výzkumnou spolupráci. Vytvořte inteligentní nástroj, který podle hypotézy nebo projektového záměru doporučí vhodné týmy, klinické partnery, technologie, infrastrukturu či biologický materiál. Zároveň vysvětlí přínos propojení, odhalí chybějící expertizu a připraví první návrh spolupráce.

Zadavatel: Národní ústav pro výzkum rakoviny

Výzvy pro Brno

Když realita překoná prognózu

Dokážete odhalit pacienty, jejichž skutečný průběh léčby se výrazně liší od očekávané prognózy? Vytvořte model, který neobvyklé případy rozpozná, srozumitelně vysvětlí možné příčiny odchylky a nabídne lékařům přehledný nástroj pro ověření výsledků a hledání nových klinických souvislostí.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Brno – Klinika dětské onkologie

PillGaze

Proměňte fotografie krabiček a ručně psaných poznámek v přesnou farmakologickou anamnézu. Vytvořte mobilní AI nástroj, který rozpozná užívané léky, dávkování i onkologickou léčbu, upozorní na možné interakce a připraví strukturovaný přehled. Výsledek následně bezpečně a srozumitelně předá ošetřujícímu lékaři.

Zadavatel: Masarykův onkologický ústav

Převeďte papírové schéma a textový popis karcinomu prostaty do dat, se kterými lze skutečně pracovat. Vytvořte AI řešení, které z patologického nálezu automaticky získá potřebné parametry a připraví je pro registr REDCap. Umožní tak systematicky porovnávat výsledky histologie s nálezy magnetické rezonance.

ProstaPaper

Zadavatel: Masarykův onkologický ústav

Pomozte onkologickým pacientům najít klinickou studii, která odpovídá jejich diagnóze a aktuální situaci. Vytvořte webovou aplikaci, která lékařům nabídne praktickou rozhodovací podporu a rychlé spojení se studijním týmem. Pacientům zároveň poskytne bezpečného a srozumitelného průvodce dostupnými možnostmi zapojení.

TriaLink

Zadavatel: Masarykův onkologický ústav

EduAIttractive

Nástroj využívající generativní AI vytvoří z textu, mluveného slova, podcastu nebo videa krátké a profesionální edukační video pro pacienty. Důraz je na jednoduchost tvorby, vizuální kvalitu a věrnost podkladům.

Zadavatel: Masarykův onkologický ústav

MEDDI ONCO Challenge

Vytvořte AI navigátora, který bude onkologickému pacientovi oporou také mezi jednotlivými kontrolami. Nástroj bude průběžně sledovat symptomy, rozpoznávat rizikové změny a doporučovat bezpečný další krok. Při zhoršení včas upozorní zdravotnický tým a lékaři poskytne stručný, přehledný vývoj pacientova stavu.

Zadavatel: MEDDI Hub

Výzvy pro Ostravu

Onkologický AI průvodce

Pomozte pacientům získat srozumitelné a ověřené odpovědi přesně ve chvíli, kdy je potřebují. Vytvořte bezpečného AI asistenta založeného na schválených materiálech nemocnice, který vysvětlí léčbu, poradí s přípravou a režimem, rozpozná rizikové situace a včas doporučí kontaktovat správného zdravotníka.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Ostrava

AI asistent multidisciplinárního týmu

Uvolněte lékařům ruce od zdlouhavého dohledávání informací před jednáním multidisciplinárního týmu. Vytvořte AI asistenta, který z dostupné dokumentace sestaví stručné shrnutí pacienta, časovou osu léčby, vývoj laboratorních hodnot a přehled nálezů. Současně zvýrazní zásadní změny, rozpory a chybějící podklady.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Ostrava

Chytřejší plánování onkologického stacionáře

Proměňte složité plánování chemoterapeutického stacionáře v chytrý a pružný systém. Vytvořte AI nástroj, který předpoví vytížení, délku jednotlivých aplikací i potřebné personální kapacity. Navrhne efektivní denní harmonogram a umožní simulovat dopady zpoždění, výpadků personálu nebo nečekaných změn provozu.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Ostrava

AI pro Národní onkologický registr

Automatizujte jednu z nejnáročnějších částí onkologické administrativy. Vytvořte AI nástroj, který z klinické dokumentace vytěží diagnózu, stadium, TNM klasifikaci, morfologii, biomarkery, výkony, léčbu i průběh onemocnění. Údaje připraví pro registr v jednotné podobě a umožní jejich rychlou kontrolu zdravotníkem.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Ostrava

Vzkazy pro budoucnost

Onkologičtí pacienti v terminálním stadiu dnes nemají jednoduchý a bezpečný způsob, jak svým dětem zanechat osobní dopisy, videa či audiozprávy pro budoucí životní milníky. Cílem je vytvořit citlivou aplikaci pro tvorbu, bezpečné uložení a časované předání těchto vzkazů blízkým.

Zadavatel: Fakultní nemocnice Olomouc