AI w Medycynie.
Bądź na bieżąco.
13 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.
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.
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.
Dokumenty przyniesione przez pacjenta potrafią rozbić rytm wizyty, jeśli lekarz widzi je dopiero w gabinecie. Ten playbook pokazuje, jak użyć AI do porządkowania wypisów, wyników i zdjęć przed konsultacją, ale bez automatycznych wniosków klinicznych.
AI w teleporadzie ma największy sens wtedy, gdy po rozmowie powstaje uporządkowany szkic, lista zadań i bezpieczny follow-up. Ten playbook pokazuje, jak ustawić proces w polskiej placówce, żeby lekarz zatwierdzał treść kliniczną, a pacjent nie ginął między telefonem a EDM.
Poranny briefing AI nie powinien być kolejnym dashboardem dla dashboardu. W dobrze ustawionej placówce pokazuje lekarzowi kontekst wizyt, recepcji kolejkę działań, a managerowi ryzyka dnia. Ten case pokazuje, jak zbudować taki widok bez przenoszenia decyzji klinicznych na system.