AI w Medycynie.
Bądź na bieżąco.
27 artykułów
Poznaj materiały AI4Med poświęcone tematowi „human-in-the-loop”, przede wszystkim z kategorii „AI w pracy lekarza” i „AI w placówce medycznej”. Znajdziesz tu praktyczne analizy zastosowań, ryzyk i wdrożeń AI dla placówek oraz zespołów medycznych.
Zespół widzi ryzyka procesu, których nie pokaże demo narzędzia AI. Ta 20-minutowa rozmowa pomaga managerowi wybrać bezpieczny pilotaż, granicę decyzji człowieka i dane wyłączone.
AI może wskazać prawdopodobne duplikaty kart pacjenta, ale nie powinno samodzielnie łączyć dokumentacji. Modelowy przypadek pokazuje progi oceny, imienne zatwierdzenie i cofnięcie powiązania.
WHO/Europe wskazuje, że luka w rozpoznawaniu WZW nadal jest duża. Polska placówka może użyć AI do szkicu przypomnienia, ale treść zatwierdza człowiek, a pytania medyczne trafiają do personelu.
Nowe badanie pokazuje, że LLM może wychwytywać sygnały ryzyka psychozy, ale niska swoistość zwiększa liczbę fałszywie dodatnich wskazań. W polskiej placówce wynik AI powinien pozostać roboczym materiałem do oceny psychiatry.
Tłumaczenie AI może pomóc przygotować prostą komunikację, ale nie powinno automatycznie przejmować rozmowy klinicznej. Zobacz, jak polska placówka dobiera AI, tłumacza medycznego lub tryb hybrydowy do stawki komunikatu i kontroli zrozumienia.
AI przy biopsji prostaty może być drugim odczytem albo równoległym wsparciem — to różne procesy, nie dwa określenia tego samego wdrożenia. Kierownik pracowni powinien zapisać moment porównania, rozbieżności i autoryzacji przez patomorfologa, zanim zacznie lokalny test.
Nowa funkcja gabinet.gov.pl może skrócić wybór odpłatności recepty, ale nie przejmuje odpowiedzialności lekarza. Ten playbook pokazuje, jak sprawdzać kontekst refundacyjny, logować korekty i przeprowadzić kontrolowaną próbę na 20 receptach bez eksportowania danych pacjenta.
„16 dni” brzmi jak gotowy wynik, ale dla polskiej placówki jest tylko hipotezą do sprawdzenia. Ten modelowy przykład pokazuje, jak przez dwa tygodnie policzyć czas lekarza netto po odjęciu kontroli i korekt AI — bez oddawania decyzji klinicznej ani automatycznego zagęszczania grafiku.
Pacjent może przynieść do gabinetu pewnie brzmiącą odpowiedź AI z nieistniejącym źródłem. Ten modelowy case pokazuje, jak lekarz rozdziela tezę, dowód i decyzję kliniczną.
Projekt zmian w rehabilitacji wzmacnia kwalifikację opartą na stanie klinicznym, funkcjonalnym, skalach medycznych i ICF. Dla placówki najważniejsze jest nie samo narzędzie, lecz jasny podział: co przygotowuje system, co ocenia specjalista i gdzie zostaje ślad decyzji.
Nowy standard opieki okołoporodowej warto przełożyć na mapę ścieżki pacjentki, a nie tylko dopisać do procedur. Ten modelowy case pokazuje, jak rozdzielić role lekarza, położnej i rejestracji oraz gdzie AI może pomóc bez przejmowania decyzji klinicznych.
e-DiLO może uporządkować ścieżkę pacjenta onkologicznego, ale nie zastępuje decyzji klinicznej. Ten modelowy case pokazuje, jak rozdzielić role lekarza, koordynatora i rejestracji oraz co mierzyć po pierwszym miesiącu.