AI w Medycynie.
Bądź na bieżąco.
17 artykułów
Poznaj materiały AI4Med poświęcone tematowi „EDM”, przede wszystkim z kategorii „AI w pracy lekarza” i „Narzędzia i wdrożenia”. Znajdziesz tu praktyczne analizy zastosowań, ryzyk i wdrożeń AI dla placówek oraz zespołów medycznych.
Nie każda funkcja opisana jako AI działa dziś wewnątrz polskiego EDM. Porównujemy publiczne deklaracje dostawców, drogę zatwierdzenia przez lekarza, dane i koszt, aby przygotować shortlistę do demonstracji.
Połączenie ChatGPT z Epic nie dowodzi, że model widzi właściwy i kompletny zakres karty. Polska placówka powinna odebrać konektor na danych syntetycznych przed użyciem danych pacjentów.
EHDS zmieni sposób dostępu do danych zdrowotnych, wymagania wobec systemów EDM i warunki ich wtórnego użycia. Wyjaśniamy, co manager placówki powinien ustalić z dostawcą przed 2029 rokiem i gdzie przebiega granica dla AI.
Alert ryzyka MRSA w EDM nie jest diagnozą ani dowodem skuteczności. Zobacz, jak polska placówka może ocenić próg, fałszywe alarmy i reakcję człowieka przed uruchomieniem modelu.
AI może wskazać prawdopodobne duplikaty kart pacjenta, ale nie powinno samodzielnie łączyć dokumentacji. Modelowy przypadek pokazuje progi oceny, imienne zatwierdzenie i cofnięcie powiązania.
Gdy błąd AI wychodzi na jaw po zatwierdzeniu wpisu EDM, placówka nie powinna nadpisywać historii. Pokazujemy, jak zachować pierwotną wersję, sprostowanie i decyzję uprawnionego człowieka.
Darmowe konto AI, otwarty model i open source EDM pozwalają testować różne rzeczy — nie dają jednak zgody na dane pacjenta. Porównujemy ChatGPT Health, Heidi, OpenEMR 8.2 i MedGemma oraz pokazujemy bramkę testu na danych syntetycznych.
Cyfryzacja medycyny pracy nie przenosi decyzji na system. AI może porządkować braki w skierowaniu i przygotować szkic, ale zakres badań oraz e-orzeczenie zatwierdza lekarz.
Jedna akceptacja nie powinna zamykać notatki klinicznej i późniejszego kodu rozliczeniowego. Na podstawie przeglądu GAO pokazujemy, jak polska placówka może rozdzielić podpowiedź AI, decyzję lekarza i osobną kontrolę rozliczeń.
Od 1 lipca centralna e-rejestracja wymaga, by telefon, zapis w placówce i kanały online prowadziły do jednego, zsynchronizowanego śladu wizyty. Pokazujemy, gdzie AI może wskazać rozbieżność, a gdzie człowiek musi zatwierdzić korektę, odwołanie lub tryb awaryjny.
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.
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.