FENG/SD/24/2026 - Zakup usługi dostępu do chmury obliczeniowej oraz narzędzi wspierających proces zarządzania danymi
Zamawiający: Smarter Diagnostics sp. z o.o.
Kraj: Polska
Termin: 2 paź 2026, 23:59 (UTC+2)
Tryb: Inny tryb
Branża (CPV): Usługi informatyczne (72300000)
Aperlena: https://aperlena.com/pl/t/fengsd242026-zakup-uslugi-dostepu-do-chmury-obliczeniowej-oraz-narzedzi-wspierajacych-proces-zarzadzania-danymi-110a94204f
Ogłoszenie urzędowe: https://bazakonkurencyjnosci.funduszeeuropejskie.gov.pl/ogloszenia/292804
Jeśli termin się zmieni lub ogłoszenie zostanie sprostowane, napiszemy do Ciebie.
Zaloguj się
01
Streszczenie
Streszczenie wygenerowane automatycznie
Zamówienie realizowane jest w ramach projektu 'SmarterKneeMRI', narzędzia opartego na sztucznej inteligencji wspierającego diagnostykę kliniczną i profilaktyczną stawu kolanowego w oparciu o badanie rezonansem magnetycznym. Część 1 obejmuje dostęp do infrastruktury chmurowej w ekosystemie Amazon Web Services, zintegrowany bezpośrednio z posiadanym środowiskiem AWS zamawiającego, co ma ograniczyć koszty i wykluczyć budowę równoległych platform u innych dostawców. Wykonawca dostarcza wyłącznie środowisko technologiczne: AWS SageMaker Ground Truth do anotacji, weryfikacji i walidacji około 10 000 jednostek anotacyjnych, zasoby obliczeniowe w postaci instancji Amazon EC2 i Amazon ECS (np. klasa m6i.xlarge) do obsługi pipeline'ów i usług aplikacyjnych, instancje GPU do trenowania modeli i wsparcia inferencji oraz rozszerzenie przestrzeni składowania danych Amazon S3. Proces anotacji danych zamawiający realizuje samodzielnie.
02
Najważniejsze informacje
Numer referencyjny
2026-98567-292804
Projekt: FENG.01.01-IP.02-4013/23 - SmarterKneeMRI - narzędzie wspierające diagnostykę kliniczną i profilaktyczną stawu kolanowego w oparciu o badanie rezonansem magnetycznym i rozwiązania sztucznej inteligencji
Część 1: Zakup usługi dostępu do chmury obliczeniowej
Przedmiotem zamówienia jest zapewnienie dostępu do infrastruktury chmurowej oraz narzędzi wspierających proces zarządzania danymi medycznymi i ich anotację (etykietowanie) w ramach projektu „SmarterKneeMRI”. Zamówienie nie obejmuje wykonania samej usługi anotacji (którą realizuje Zamawiający), a jedynie dostarczenie środowiska technologicznego opartego o ekosystem Amazon Web Services (AWS), które jest obecnie wykorzystywane jako platforma przetwarzania i przechowywania danych oraz trenowania. 1. Model realizacji i wymagania integracyjne Integracja z posiadanym kontem: Wykonawca zobowiązany jest do świadczenia usług w sposób umożliwiający ich bezpośrednie „podpięcie” i pełną integrację z obecnym środowiskiem chmurowym Beneficjenta. Efektywność kosztowa: Wykorzystanie istniejącego środowiska AWS ma na celu ograniczenie kosztów wdrożenia, utrzymania oraz eliminację konieczności budowy równoległych platform na zasobach chmurowych innych dostawców. Samodzielna realizacja prac: Sam proces anotacji danych będzie realizowany samodzielnie przez Zamawiającego; przedmiotem zapytania jest wyłącznie dostarczenie środowiska i mocy obliczeniowej. 2. Szczegółowy zakres usług Wykonawca zapewni dostęp do następujących zasobów w ramach ekosystemu AWS: AWS SageMaker Ground Truth: Komponent do realizacji procesu anotacji, weryfikacji i walidacji (ok. 10 000 jednostek anotacyjnych). Zasoby obliczeniowe (Compute): Instancje Amazon EC2 / Amazon ECS (np. klasa m6i.xlarge) do obsługi pipeline'ów i usług aplikacyjnych. Instancje GPU (Amazon EC2 GPU) do trenowania modeli i wsparcia procesów inferencyjnych. Warstwa danych i AI: Amazon S3: Rozszerzenie przestrzeni składowania danych (szacunkowo o 10 TB). Amazon RDS for PostgreSQL (z pgvector): Do przechowywania metadanych i wyszukiwania semantycznego. Amazon Bedrock & SageMaker Embeddings: Usługi AI wspomagające generowanie embeddingów i automatyzację etapów anotacji. Sieć i bezpieczeństwo: Konfiguracja w ramach istniejącego Amazon VPC, w tym NAT Gateway, Load Balancer oraz monitoring CloudWatch. 3. Szacunkowe wykorzystanie zasobów i infrastruktury (Specyfikacja techniczna) A. Ramy czasowe Okres wykorzystania zasobów: 13 miesięcy (planowany termin: październik 2026 r. - październik 2027 r.). B. Zasoby obliczeniowe (Compute) Przetwarzanie standardowe: 5 instancji klasy m6i.xlarge (4 vCPU, 16 GB RAM) pracujących w trybie ciągłym (24/7, ok. 730 godzin miesięcznie). Przeznaczenie: obsługa pipeline’ów danych, usług aplikacyjnych oraz zadań analitycznych. Przetwarzanie GPU: 1 instancja klasy g4dn.xlarge, wykorzystywana przez ok. 440 godzin miesięcznie do trenowania i inferencji modeli oraz wsparcia procesu anotacji. C. Przechowywanie danych i bazy danych (Storage & Database) Przestrzeń obiektowa: ok. 10 TB w usłudze Amazon S3 Standard na składowanie danych DICOM, wyników przetwarzania oraz wersjonowanie zbiorów. Baza danych: 1 instancja klasy db.r6g.xlarge (4 vCPU, 32 GB RAM) z 100 GB przestrzeni dyskowej (gp3) i standardowym mechanizmem kopii zapasowych. Wyszukiwanie semantyczne: Wykorzystanie rozszerzenia pgvector dla bazy PostgreSQL do obsługi embeddingów. D. Usługi anotacji i sztucznej inteligencji (AI Services) Narzędzie anotacyjne: AWS SageMaker Ground Truth do realizacji ok. 10000 jednostek anotacyjnych. Modele generatywne i embeddingi: Wykorzystanie usług Amazon Bedrock oraz Amazon SageMaker Embeddings do automatyzacji etapów etykietowania i generowania wektorów cech. Szacunkowy wolumen ok. 600 mln tokenów wejściowych i ok. 120 mln tokenów wyjściowych, a dla embeddingów ok. 1 000 mln tokenów dla całego okresu świadczenia usługi. E. Infrastruktura sieciowa i bezpieczeństwo Izolacja i ruch: Pełna konfiguracja w ramach istniejącego Amazon VPC Beneficjenta. Komponenty sieciowe: NAT Gateway (ok. 2 000 GB danych/mies.) dla ruchu wychodzącego, Application Load Balancer dla ruchu aplikacyjnego oraz system monitoringu i logowania Amazon CloudWatch (ok. 150 GB logów/mies). Zgodność: Zapewnienie środowiska umożliwiającego zachowanie standardów RODO, HIPAA, IRB oraz 21 CFR część 11. Możliwością indeksowania metadanych DICOM oraz raportów radiologicznych (HL7 FHIR). 4. Zasady rozliczania i płatności Wynagrodzenie Wykonawcy za świadczenie usług chmurowych naliczane będzie na podstawie rzeczywistego wykorzystania zasobów przez Zamawiającego (Beneficjenta), w podziale na poszczególne kategorie. Jeżeli faktyczny czas korzystania z danego zasobu w danym okresie rozliczeniowym będzie krótszy niż jednostka referencyjna w Formularzu ofertowym (np. miesiąc, godzina) wynagrod
Źródło: Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej, Baza Konkurencyjności Funduszy Europejskich; pobrano 2026-09-25; dane przetworzone.
Tekst oryginalny
Numer ogłoszenia: 2026-98567-292804
Projekt: FENG.01.01-IP.02-4013/23 - SmarterKneeMRI - narzędzie wspierające diagnostykę kliniczną i profilaktyczną stawu kolanowego w oparciu o badanie rezonansem magnetycznym i rozwiązania sztucznej inteligencji
Część 1: Zakup usługi dostępu do chmury obliczeniowej
Przedmiotem zamówienia jest zapewnienie dostępu do infrastruktury chmurowej oraz narzędzi wspierających proces zarządzania danymi medycznymi i ich anotację (etykietowanie) w ramach projektu „SmarterKneeMRI”. Zamówienie nie obejmuje wykonania samej usługi anotacji (którą realizuje Zamawiający), a jedynie dostarczenie środowiska technologicznego opartego o ekosystem Amazon Web Services (AWS), które jest obecnie wykorzystywane jako platforma przetwarzania i przechowywania danych oraz trenowania. 1. Model realizacji i wymagania integracyjne Integracja z posiadanym kontem: Wykonawca zobowiązany jest do świadczenia usług w sposób umożliwiający ich bezpośrednie „podpięcie” i pełną integrację z obecnym środowiskiem chmurowym Beneficjenta. Efektywność kosztowa: Wykorzystanie istniejącego środowiska AWS ma na celu ograniczenie kosztów wdrożenia, utrzymania oraz eliminację konieczności budowy równoległych platform na zasobach chmurowych innych dostawców. Samodzielna realizacja prac: Sam proces anotacji danych będzie realizowany samodzielnie przez Zamawiającego; przedmiotem zapytania jest wyłącznie dostarczenie środowiska i mocy obliczeniowej. 2. Szczegółowy zakres usług Wykonawca zapewni dostęp do następujących zasobów w ramach ekosystemu AWS: AWS SageMaker Ground Truth: Komponent do realizacji procesu anotacji, weryfikacji i walidacji (ok. 10 000 jednostek anotacyjnych). Zasoby obliczeniowe (Compute): Instancje Amazon EC2 / Amazon ECS (np. klasa m6i.xlarge) do obsługi pipeline'ów i usług aplikacyjnych. Instancje GPU (Amazon EC2 GPU) do trenowania modeli i wsparcia procesów inferencyjnych. Warstwa danych i AI: Amazon S3: Rozszerzenie przestrzeni składowania danych (szacunkowo o 10 TB). Amazon RDS for PostgreSQL (z pgvector): Do przechowywania metadanych i wyszukiwania semantycznego. Amazon Bedrock & SageMaker Embeddings: Usługi AI wspomagające generowanie embeddingów i automatyzację etapów anotacji. Sieć i bezpieczeństwo: Konfiguracja w ramach istniejącego Amazon VPC, w tym NAT Gateway, Load Balancer oraz monitoring CloudWatch. 3. Szacunkowe wykorzystanie zasobów i infrastruktury (Specyfikacja techniczna) A. Ramy czasowe Okres wykorzystania zasobów: 13 miesięcy (planowany termin: październik 2026 r. - październik 2027 r.). B. Zasoby obliczeniowe (Compute) Przetwarzanie standardowe: 5 instancji klasy m6i.xlarge (4 vCPU, 16 GB RAM) pracujących w trybie ciągłym (24/7, ok. 730 godzin miesięcznie). Przeznaczenie: obsługa pipeline’ów danych, usług aplikacyjnych oraz zadań analitycznych. Przetwarzanie GPU: 1 instancja klasy g4dn.xlarge, wykorzystywana przez ok. 440 godzin miesięcznie do trenowania i inferencji modeli oraz wsparcia procesu anotacji. C. Przechowywanie danych i bazy danych (Storage & Database) Przestrzeń obiektowa: ok. 10 TB w usłudze Amazon S3 Standard na składowanie danych DICOM, wyników przetwarzania oraz wersjonowanie zbiorów. Baza danych: 1 instancja klasy db.r6g.xlarge (4 vCPU, 32 GB RAM) z 100 GB przestrzeni dyskowej (gp3) i standardowym mechanizmem kopii zapasowych. Wyszukiwanie semantyczne: Wykorzystanie rozszerzenia pgvector dla bazy PostgreSQL do obsługi embeddingów. D. Usługi anotacji i sztucznej inteligencji (AI Services) Narzędzie anotacyjne: AWS SageMaker Ground Truth do realizacji ok. 10000 jednostek anotacyjnych. Modele generatywne i embeddingi: Wykorzystanie usług Amazon Bedrock oraz Amazon SageMaker Embeddings do automatyzacji etapów etykietowania i generowania wektorów cech. Szacunkowy wolumen ok. 600 mln tokenów wejściowych i ok. 120 mln tokenów wyjściowych, a dla embeddingów ok. 1 000 mln tokenów dla całego okresu świadczenia usługi. E. Infrastruktura sieciowa i bezpieczeństwo Izolacja i ruch: Pełna konfiguracja w ramach istniejącego Amazon VPC Beneficjenta. Komponenty sieciowe: NAT Gateway (ok. 2 000 GB danych/mies.) dla ruchu wychodzącego, Application Load Balancer dla ruchu aplikacyjnego oraz system monitoringu i logowania Amazon CloudWatch (ok. 150 GB logów/mies). Zgodność: Zapewnienie środowiska umożliwiającego zachowanie standardów RODO, HIPAA, IRB oraz 21 CFR część 11. Możliwością indeksowania metadanych DICOM oraz raportów radiologicznych (HL7 FHIR). 4. Zasady rozliczania i płatności Wynagrodzenie Wykonawcy za świadczenie usług chmurowych naliczane będzie na podstawie rzeczywistego wykorzystania zasobów przez Zamawiającego (Beneficjenta), w podziale na poszczególne kategorie. Jeżeli faktyczny czas korzystania z danego zasobu w danym okresie rozliczeniowym będzie krótszy niż jednostka referencyjna w Formularzu ofertowym (np. miesiąc, godzina) wynagrod
Źródło: Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej, Baza Konkurencyjności Funduszy Europejskich; pobrano 2026-09-25; dane przetworzone.
03
Startować czy nie?
Sześć pytań, zanim zaangażujesz zespół. Pod każdym to, co wie o nim rejestr. Odpowiedzi należą do Ciebie.
Zamawiający ma w tej branży za mało własnych rozstrzygnięć, dlatego pokazujemy przedział ostatnich rozstrzygnięć (990) w branży Usługi informatyczne w kraju: Polska.
67 €1,9 mld €
Mediana wartosci
394 770 €
Środkowa połowa wcześniejszych rozstrzygnięć
od 176 619 € do 983 691 €
Baza Konkurencyjności Funduszy Europejskich (Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej) nie publikuje wartości tego ogłoszenia, dlatego nie ma go na skali. Wartość mogą podawać oficjalne dokumenty.
Wartości udzielonych zamówień według publikacji źródeł urzędowych. Traktuj je orientacyjnie: zakres, części i czas trwania różnią się między umowami.
Na podstawie 2175 zamówień z powiązanym profilem firmy z ostatnich 2 lat.
06
Kontekst rynkowy
Baza Konkurencyjności Funduszy Europejskich (Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej) nie publikuje wartości tego ogłoszenia, dlatego nie da się go umieścić wśród otwartych ogłoszeń w branży. Wartość mogą podawać oficjalne dokumenty.