Gdzie jest to AI w medycynie? Obietnice vs faktyczne wdrożenia

Coraz częściej słyszymy o sztucznej inteligencji, która w diagnostyce potrafi przewyższyć lekarzy. A jednak według raportu MIT Technology Review aż 95% projektów wykorzystujących generatywne AI kończy się niepowodzeniem. Dlaczego? Bo często nie chodzi o samą technologię, tylko o to, jak jest wpasowana w proces kliniczny.

W trakcie wystąpienia przyjrzymy się, jak projektować rozwiązania AI, które faktycznie wspierają lekarzy zamiast dokładać im pracy. Porozmawiamy o różnicy między „efektownym” AI diagnostycznym a tym „niewidzialnym” AI, które usprawnia codzienność: dyktuje notatki, automatyzuje biurokrację, sprawdza interakcje lekowe czy porządkuje dokumentację.

Poruszę też mniej oczywiste wyzwania związane z wdrażaniem AI w medycynie, m.in. efekt zrzucania zadań poznawczych na narzędzia (tzw. cognitive offloading), wpływ automatyzacji na jakość pracy lekarzy, kwestie bezpieczeństwa danych oraz zalety rozwiązań on-premise.

To wystąpienie będzie o tym, jak z perspektywy IT zbudować produkt, który naprawdę odpowiada na potrzeby użytkownika końcowego, w tym przypadku lekarza, i jak tworzyć technologie, które nie tylko działają, ale też mają sens w kontekście klinicznym.