AI dla szpitali i firm MedTech w pracy klinicznej, obrazowaniu i compliance

W ochronie zdrowia i MedTech AI przejmuje pracę, którą bez niej zespoły kliniczne i produktowe wykonują ręcznie: anonimizację i przygotowywanie projektów dokumentów klinicznych, segmentację obrazów MRI i CT, propozycje kodowania, odpowiedzi na powtarzające się pytania pacjentów, a w firmach MedTech obsługę kwestionariuszy compliance, dokumentacji produktowej i reklamacji. System AI przygotowuje wynik, a decyzję podejmują lekarze i wykwalifikowany personel.

Tak. W Tirol Kliniken system anonimizacji działa w całości na lokalnych serwerach szpitala, bez chmury, i to na standardowym sprzęcie szpitalnym bez GPU. theBlue.ai wdraża systemy on-premise, w chmurze lub hybrydowo, a przy danych pacjentów wariant on-premise oznacza, że dokumenty nigdy nie opuszczają budynku.

Modele wytrenowane na języku medycznym rozpoznają w kartach wypisowych, listach lekarskich i wynikach badań dane pozwalające zidentyfikować pacjenta, takie jak nazwiska, daty, adresy i numery ubezpieczenia, i usuwają je, a treść kliniczna pozostaje czytelna. W Tirol Kliniken pracownicy weryfikują przypadki brzegowe w interfejsie webowym, każda poprawka trafia z powrotem do modelu, a ręczna praca przy anonimizacji została wyeliminowana.

W przypadku ogniskowych dysplazji korowych, częstej przyczyny padaczki lekoopornej, może wspierać specjalistów. Trójwymiarowa sieć neuronowa, którą zbudowaliśmy razem z Evangelisches Krankenhaus Alsterdorf, osiąga czułość 90% przy swoistości 70%, czyli wyższą niż konwencjonalna ocena wzrokowa, a wyniki opublikowano w recenzowanym czasopiśmie Epilepsy Research.

Powierzając systemowi wyszukiwania przygotowywanie odpowiedzi na podstawie własnych polityk i dokumentacji firmy, ze źródłem przy każdej odpowiedzi. W apoQlar wypełnianie kwestionariuszy bezpieczeństwa od klientów szpitalnych angażowało od ośmiu do dziesięciu osób przez około miesiąc. Dziś projekty odpowiedzi przygotowuje asystent GenAI, a niewielki zespół je weryfikuje. Czas realizacji skrócił się o 75%, a szacowane oszczędności wynoszą 90 000 USD rocznie.

Od jednego procesu, np. anonimizacji jednego typu dokumentu lub odpowiadania na jeden powtarzający się kwestionariusz, i danych, na których się opiera. Analiza procesu ma stałą cenę od 3000 € i kończy się propozycją architektury, która określa zakres, harmonogram i koszty, a także to, gdzie wolno przetwarzać dane. Budowę wyceniamy według kamieni milowych, a pierwsze działające komponenty pojawiają się zwykle po sześciu do ośmiu tygodniach.