Oferta branżowa · Ochrona zdrowia

AI w szpitalu i ochronie zdrowia

SAIE dla ochrony zdrowia to środowisko AI działające w infrastrukturze placówki, w którym dane pacjentów nie opuszczają szpitala, a żadna decyzja o pacjencie nie zapada automatycznie. AI dla placówki, w której żadna decyzja o pacjencie nie zapada automatycznie

Dlaczego teraz

AI w służbie zdrowia musi dziś sprostać trzem wyzwaniom naraz: dane pacjentów nie mogą być przetwarzane poza infrastrukturą placówki, dokumentacja istnieje w skanach, a lekarze piszą zamiast leczyć. System wspierający decyzje kliniczne to zwykle wyrób medyczny i system wysokiego ryzyka w rozumieniu AI Act — obowiązki AI Act obejmą go od 2 sierpnia 2028 r., a już dziś wymaga certyfikacji jako wyrób medyczny. Podmioty ochrony zdrowia muszą do 3 kwietnia 2027 r. wdrożyć środki bezpieczeństwa z nowelizacji ustawy o KSC, a od 26 marca 2027 r. zaczyna obowiązywać Europejska przestrzeń danych dotyczących zdrowia (EHDS)

Trzy osoby, które muszą powiedzieć „tak”

Dyrektor medyczny — czas lekarza wraca do pacjenta

Dyrektor IT / IOD — dane pacjentów zostają w placówce

Pełnomocnik ds. jakości / compliance — nadzór człowieka i dokumentacja AI Act

Scenariusze biznesowe

Digitalizacja i strukturyzacja dokumentacji medycznej

Wiedza i dokumenty

TWIN:DESK

Problem: Dokumentacja medyczna istnieje w formie skanów i wydruków

Jak to działa: OCR odczytuje dane ze skanów do ustrukturyzowanej formy dostępnej dla uprawnionego personelu

Co Państwo zyskują: Historia pacjenta ze skanów staje się przeszukiwalna — dla tych, którzy mają do niej prawo

Asystent aktualnych procedur medycznych

Wiedza i dokumenty

TWIN:DESK + CDFNOWE · SAIE PANTERA

Problem: Standardy i procedury medyczne zmieniają się, a personel korzysta z nieaktualnych wersji

Jak to działa: Centralna baza RAG z cytowaniem obowiązującej procedury; CogOps (CDF-F6) mierzy aktualność wiedzy. Agentic RAG dopytuje w kolejnej rundzie, gdy czegoś brakuje, a TWIN:INDEX szuka po rozdziałach długich dokumentów

Co Państwo zyskują: Personel dostaje obowiązującą wersję procedury z cytatem, a kierownictwo wie, które procedury wymagają przeglądu

Dokumentacja medyczna tworzona głosem

Automatyzacja procesów

TWIN:DESKNOWE · SAIE PANTERA

Problem: Lekarze tracą czas na pisanie dokumentacji zamiast na pacjentów

Jak to działa: Czat głosowy (STT/TTS), edytor AI Powered Notes oraz odpowiedzi ustrukturyzowane porządkujące treść w schemat dokumentacji. Nagranie zamienia się w tekst z podpisanymi mówcami, a ustalenia od razu w zadania z terminem

Co Państwo zyskują: Lekarz dyktuje, system porządkuje w schemat dokumentacji — do sprawdzenia i podpisu, nie do przepisania

Bezpieczna praca z AI na danych pacjentów

Bezpieczeństwo i suwerenność

PROXY:AI NOWE · SAIE PANTERA

Problem: Dane pacjentów nie mogą być przetwarzane poza infrastrukturą placówki

Jak to działa: Predefiniowany profil sektorowy Healthcare; wykrywanie i maskowanie danych identyfikujących przed każdym zapytaniem; przełącznik „wyłącznie UE”. Offline Model Registry dobiera model do sprzętu i uruchamia go z paczki Harbor w sieci bez internetu

Co Państwo zyskują: Personel korzysta z AI, a IOD ma techniczną gwarancję, że dane identyfikujące pacjenta nie opuszczą placówki

AI z obowiązkową decyzją człowieka

Zgodność i nadzór

PROXY:AI + CDF

Problem: Żadna decyzja dotycząca pacjenta nie może zapaść automatycznie

Jak to działa: Bramki zatwierdzenia i kolejka HITL dla działań krytycznych; jawny poziom samodzielności agenta i bramka kompetencji człowieka — decyzję podejmuje i podpisuje człowiek

Co Państwo zyskują: AI przygotowuje, człowiek decyduje — a system pilnuje, żeby zatwierdzenie było świadome i udokumentowane

Zgodność AI wysokiego ryzyka w ochronie zdrowia

Zgodność i nadzór

PROXY:AI + CDF

Problem: System wspierający decyzje kliniczne to system wysokiego ryzyka w rozumieniu AI Act

Jak to działa: Raport ASIA/FRIA (CDF-F1.5), ocena zgodności przed oddaniem do użytku (F5); eksport FRIA/ASIA i pakiet dowodów audytowych

Co Państwo zyskują: Placówka wdraża wsparcie decyzji klinicznych ścieżką, którą da się obronić przed regulatorem — z dokumentacją od pierwszego dnia

Dowody

Profil sektorowy Healthcare

Metodyka CDF i produkty objęte certyfikatem ISO/IEC 42001

Czytaj →

Jak zaczynamy

Proof of Value na procesie dokumentacji głosowej w jednym oddziale, z maskowaniem danych i bramką zatwierdzenia — w infrastrukturze placówki

Pytania decydentów

Kto odpowiada za decyzje wspierane przez AI?

Lekarz, który podejmuje decyzję, i placówka jako podmiot stosujący system. AI w SAIE przygotowuje podsumowania i projekty dokumentów z cytatem źródła, a decyzję zawsze zatwierdza człowiek

Czy system może działać w całości w placówce?

Tak. TWIN:DESK i PROXY:AI działają on-premises, w infrastrukturze placówki, z modelami lokalnymi

Jak podzielić obowiązki między dyrektora, IOD, CISO i dostawcę?

Dyrektor odpowiada za decyzję o wdrożeniu i politykę, IOD za podstawy przetwarzania danych, CISO za bezpieczeństwo i zgodność z KSC, a dostawca za dokumentację systemu i wsparcie. Metodyka CDF zawiera wzory tych ról i rejestrów

Czy lekarz może korzystać z czatu AI z danymi pacjenta?

Nie w publicznym czacie AI: dane o zdrowiu to szczególna kategoria danych osobowych (art. 9 RODO), są objęte tajemnicą lekarską, a placówka nie kontroluje, dokąd trafiają. Tak, jeśli czat AI dla lekarzy działa w infrastrukturze placówki: TWIN:DESK i PROXY:AI z ekosystemu SAIE działają on-premises z modelami lokalnymi, PROXY:AI z profilem sektorowym Healthcare maskuje dane identyfikujące pacjenta przed każdym zapytaniem, a decyzję zawsze zatwierdza człowiek

Wszystkie pytania