AI dla ochrony zdrowia
Systemy AI odpowiadające z wiedzy medycznej — na Twoim koncie AWS, bez danych na zewnątrz.
Dla podmiotów ochrony zdrowia i farmacji — przychodni, szpitali, aptek — które chcą udostępnić wiedzę medyczną pacjentom lub personelowi z ograniczonym ryzykiem halucynacji i bez oddawania danych. Budujemy systemy RAG na Amazon Bedrock: system ma odpowiadać wyłącznie z Twoich dokumentów i cytować źródło. Twoje dane zostają u Ciebie.
Problem
Generyczny chatbot AI w ochronie zdrowia to nie niedogodność — to ryzyko.
Publiczny model językowy odpowiada z tego, co „pamięta” z treningu. W większości kontekstów to wystarczy. W ochronie zdrowia „prawie dobra” odpowiedź medyczna jest groźna — model może brzmieć pewnie i mylić się jednocześnie. Nie ma źródła, którego można się uchwycić, nie ma śladu, który można zbadać.
Brak cytowań to brak audytowalności. Brak audytowalności to ryzyko — kliniczne i prawne. Dochodzi do tego kwestia danych: dokumentacja medyczna, dane pacjentów, wewnętrzne protokoły nie mogą wędrować do publicznych API. System AI w ochronie zdrowia musi działać na kontrolowanych źródłach, cytować konkretne fragmenty i trzymać dane w granicach Twojej infrastruktury.
Zastosowania
Co można zbudować — na kontrolowanych źródłach, ze śladem audytowym.
Każde zastosowanie opiera się na tym samym mechanizmie: model odpowiada wyłącznie z dokumentów, które sam dostarczasz.
Baza wiedzy z procedur i wytycznych
System przeszukuje Twoje wewnętrzne protokoły, standardy opieki i wytyczne kliniczne — i cytuje konkretny fragment, nie parafrazuje z pamięci. Personel dostaje odpowiedź i wskazanie dokumentu, z którego pochodzi.
Wsparcie informacyjne pacjenta
Chatbot odpowiada na pytania w oparciu o materiały edukacyjne, które sam zatwierdziłeś — ulotki, schematy terapeutyczne, FAQ. Nie diagnozuje; dostarcza informacji z kontrolowanych źródeł i wskazuje, gdzie szukać dalej.
Wyszukiwanie w dokumentacji medycznej
Zamiast ręcznego przeszukiwania historii leczenia lub dokumentów administracyjnych — zapytanie w języku naturalnym, odpowiedź z lokalizacją w dokumencie. Dane zostają w Twoim środowisku.
Wielojęzyczna komunikacja z pacjentem
System oparty na zatwierdzonych treściach może odpowiadać w wielu językach — bez tłumaczenia ad hoc przez personel i bez ryzyka zniekształcenia komunikatu medycznego.
Ryzyka i zgodność
AI Act klasyfikuje część systemów AI w ochronie zdrowia jako wysokiego ryzyka — zanim wdrożysz, warto to rozumieć.
Klasyfikacja wg AI Act
Systemy AI wspierające decyzje kliniczne mogą zostać zakwalifikowane jako systemy wysokiego ryzyka. To oznacza obowiązki — dokumentację techniczną, nadzór człowieka, zarządzanie ryzykiem. Budujemy architekturę z tym założeniem, nie jako późniejszy dodatek.
Bezpieczeństwo danych osobowych i medycznych
Dokumentacja pacjentów i dane medyczne podlegają RODO — z zaostrzonym reżimem dla danych wrażliwych. W architekturze, którą stosujemy, dane przetwarzane są wyłącznie na Twoim koncie AWS, nie są wykorzystywane do trenowania modeli ani udostępniane ich dostawcom.
Nadzór człowieka i audytowalność
Cytowania to nie tylko wygoda — to wymóg audytowy. Każda odpowiedź systemu jest powiązana ze źródłem. Logi zapytań i odpowiedzi pozwalają zbadać, co system powiedział i na jakiej podstawie.
Granice systemu — czego nie robi
To narzędzia wsparcia informacyjnego, nie wyroby medyczne i nie systemy diagnostyczne. System nie jest przeznaczony do diagnozowania ani podejmowania decyzji klinicznych — ma odpowiadać z zatwierdzonych źródeł i je cytować, a decyzja zawsze należy do człowieka.
Nie wiesz, jak AI Act klasyfikuje Twoje systemy? Zacznij od audytu zgodności z AI Act.
Dowód
Zbudowaliśmy własny produkt healthcare na produkcji — ten sam stack, który proponujemy Tobie.
RAG
wersjonowana baza wiedzy, cytowania źródeł i kontrolowana odmowa
$0,0006
zaokrąglony koszt warstwy inferencji jednego skanu AI
302 516
rekordów interakcji lekowych w produkcyjnej bazie wiedzy
Liczby pochodzą z produkcyjnego środowiska mojApteczka — naszego własnego produktu cyfrowego z domeny ochrony zdrowia, zbudowanego w całości na Generative AI i RAG z cytowaniami, z automatycznymi ewaluacjami jakości odpowiedzi. W ochronie zdrowia cytowania i ewaluacje to wymóg, nie ozdoba.
Zobacz pełną realizacjęPytania
Zanim zapytasz
Nie. Pracujemy wyłącznie na Amazon Bedrock — modele uruchamiane są w izolowanym środowisku na Twoim koncie AWS. Twoje dokumenty nie są używane do trenowania żadnych modeli zewnętrznych i nie opuszczają Twojej infrastruktury.
Nie. Systemy, które budujemy, to narzędzia wsparcia informacyjnego oparte na kontrolowanych źródłach — nie wyroby medyczne, nie systemy diagnostyczne. Odpowiadają z dokumentów, które dostarczasz, i cytują źródło. Decyzja kliniczna zawsze należy do człowieka.
Część zastosowań AI w ochronie zdrowia może być klasyfikowana jako systemy wysokiego ryzyka. Oznacza to konkretne obowiązki organizacyjne i techniczne. Analizujemy klasyfikację już na etapie audytu — żebyś wiedział, z czym wchodzisz, zanim zaczniesz.
Wycena jest zawsze według zakresu — nie ma gotowych pakietów cenowych. Zaczynamy od audytu, który określa rzeczywisty zakres i estymację. Bez zobowiązania do pełnego projektu na starcie.
Audyt zajmuje zwykle 2–4 tygodnie. Potem harmonogram zależy od skali i złożoności danych. Możemy zacząć od PoC — weryfikujesz działanie na realnych dokumentach, zanim zdecydujesz o pełnym wdrożeniu.
Masz dokumentację medyczną, procedury lub wiedzę kliniczną, na której AI ma odpowiadać?
Zacznijmy od audytu — sprawdzimy, co masz, jak to zindeksować i jaką architekturę dobrać. Bez eksperymentów na budżecie produkcyjnym.