AI w Medycynie.
Bądź na bieżąco.
21 artykułów
Poznaj materiały AI4Med poświęcone tematowi „dane pacjenta”, przede wszystkim z kategorii „Dane i bezpieczeństwo” i „Narzędzia i wdrożenia”. Znajdziesz tu praktyczne analizy zastosowań, ryzyk i wdrożeń AI dla placówek oraz zespołów medycznych.
Skasowanie rekordu nie dowodzi, że dane przestały wpływać na model AI. Manager placówki powinien ustalić zakres kopii, metodę dostawcy i dowód wykonania, a administrator z IOD ocenia obowiązek.
Premiera ChatGPT Health w USA nie jest zgodą na użycie tej usługi przez polską klinikę. Manager musi rozdzielić samodzielne działanie pacjenta od rekomendacji, przekazania danych i integracji po stronie placówki.
Postulat prawa do zapomnienia onkologicznego nie zmienia jeszcze automatycznie zasad udostępniania dokumentacji medycznej ubezpieczycielom. Zobacz, jak placówka może użyć AI wyłącznie do przygotowania checklisty, a ocenę podstawy i zakresu zostawić pracownikowi dokumentacji oraz IOD.
Zmiana realizacji e-recepty może zmniejszyć liczbę problemów pacjentów w aptece, ale dla przychodni oznacza nowe pytania przy telefonie. Artykuł pokazuje, jak ustawić neutralny skrypt, kartę wyjątków i moment eskalacji do osoby medycznej.
E-Profil Pacjenta to nie tylko zmiana dla lekarza. Rejestracja musi wiedzieć, kto sprawdza zakres udostępnionej historii, kiedy przekazuje sprawę do lekarza i jak nie obiecać pacjentowi więcej, niż placówka może bezpiecznie obsłużyć.
Raport CSIRT CeZ 2025 to nie tylko statystyka incydentów, ale konkretna lista zadań dla managera placówki. Wyjaśniam, jak zamknąć trzy luki: phishing, podatne usługi i brak regularnego przeglądu ryzyka.
Platforma Usług Inteligentnych jest centralnym projektem, ale mała placówka może wyciągnąć z niej bardzo praktyczną lekcję. Zamiast kopiować dużą architekturę, warto wybrać jeden proces, metrykę i punkt zatwierdzenia przez człowieka.
Wdrożenie DOM, EDM i usług P1 nie zatrzyma się na komunikacie z CeZ. Placówka potrzebuje mapy ról, planu onboardingu i prostych metryk, żeby personel wiedział, co robić z danymi pacjenta, błędami dokumentacji i eskalacją do lekarza.
AI może uporządkować wyniki badań przed wizytą, ale nie powinna interpretować ich za lekarza. Ten artykuł pokazuje bezpieczny model raportu roboczego, czerwone flagi i zasady kontroli danych wejściowych w polskiej placówce.
Formularz WWW może być dobrym początkiem rejestracji, jeśli placówka jasno rozdzieli lead, sprawę administracyjną i sygnał kliniczny. Ten playbook pokazuje, jak użyć AI do porządkowania zgłoszeń bez oddawania decyzji o pacjencie automatowi.
Formularz z AI może odciążyć rejestrację, ale łatwo przekracza granicę między ankietą administracyjną a wywiadem klinicznym. Ten poradnik pokazuje, jak klasyfikować pola, ustawić eskalację do personelu i nie oddać decyzji medycznej automatyzacji.
Human-in-the-loop w placówce medycznej nie może być symbolicznym kliknięciem po decyzji modelu. To konkretna mapa procesów, w której AI przygotowuje szkic, a człowiek zatwierdza działania kliniczne, dane pacjenta, skargi i wyjątki operacyjne.