AI dla ochrony zdrowia
Systemy AI odpowiadające z wiedzy medycznej — na Twoim koncie AWS, bez danych na zewnątrz.
Dla podmiotów z branży ochrony zdrowia, które chcą udostępnić wiedzę medyczną pacjentom lub personelowi — bez ryzyka halucynacji i bez oddawania danych. Budujemy systemy RAG na Amazon Bedrock: odpowiedzi zawsze pochodzą z Twoich dokumentów i cytują 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.
Dowód
Zbudowaliśmy własny produkt healthcare na produkcji — ten sam stack, który proponujemy Tobie.
100%
skuteczność ekstrakcji danych z opakowania przez AI (zbiór walidacyjny, n=200)
$0,0006
koszt pojedynczego skanu AI na produkcji
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.
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.