Etap II miał charakter przejścia od koncepcji i wstępnych modeli do bardziej zaawansowanego prototypu, zdolnego do klasyfikacji, pomiaru i generowania opisów dla wybranych zmian chorobowych. W tym okresie rozwinięto zbiór danych laboratoryjnych, dopracowano architekturę rozwiązania oraz wdrożono modułowy układ systemu, w którym poszczególne modele odpowiadają za wykrywanie konkretnych patologii lub cech obrazu.
Jednym z najważniejszych osiągnięć etapu II było wdrożenie prototypu rozpoznającego co najmniej kilka rodzajów zmian, w tym m.in. kardiomegalię, płyn w płucach, zapalenie płuc oraz — po rozwoju systemu — także odmę. Zastosowana architektura modułowa okazała się dużą zaletą, ponieważ umożliwiła stosunkowo łatwe rozwijanie systemu o nowe funkcjonalności, wymianę modeli na lepsze oraz testowanie różnych wariantów podejmowania decyzji diagnostycznej.
Na tym etapie opracowano również metody pomiarowe, które pozwoliły przejść od prostego wskazania obecności zmiany do bardziej zaawansowanej oceny jej cech. System potrafił m.in. wyznaczać wskaźnik sercowo-klatkowy przy podejrzeniu kardiomegalii oraz szacować procent zajętości płuca przez płyn, wykorzystując wyniki segmentacji i lokalizacji wykrytych zmian. Dzięki temu rozwiązanie zaczęło generować dane bardziej zbliżone do tych, które mają znaczenie w praktyce diagnostycznej.
Bardzo istotnym rezultatem etapu II były także testy prototypu. Na zbiorze 838 obrazów RTG system poprawnie diagnozował 81,90% przypadków, a dla poszczególnych schorzeń osiągał wysokie wyniki, m.in. 95,21% dla kardiomegalii, 94,76% dla zapalenia płuc, 81,32% dla płynu w płucach oraz 83,72% dla przypadków bez wykrywanych zmian. Po rozszerzeniu systemu o nowe schorzenie i ocenie na większym zbiorze uzyskano nadal wyniki spełniające założone progi jakościowe, przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności rozwoju systemu.
W etapie II powstała również koncepcja własnego API umożliwiającego akwizycję danych z systemów RIS oraz bezpieczną, transakcyjną wymianę danych. To ważny krok w stronę rzeczywistego wdrożenia rozwiązania, ponieważ projekt od początku zakładał możliwość współpracy z istniejącą infrastrukturą informatyczną placówek medycznych.