Piaskownice Regulacyjne AI dla bezpieczeństwa wdrażania technologii z wykorzystaniem automatyzacji i robotyzacji procesów diagnostycznych oraz administracyjnych

Wykładowca:

• Michał Dybowski - uznany ekspert z wieloletnim doświadczeniem w obszarze innowacji, zarządzania jakością, certyfikacji i wdrażania technologii w sektorze ochrony zdrowia, pełniący kluczowe role na poziomie krajowym i międzynarodowym. Lider licznych projektów z zakresu cyfryzacji, zarządzania jakością i wdrożenia ESG w sektorze ochrony zdrowia. Aktywny członek i lider grup eksperckich działających przy Ministerstwie Cyfryzacji oraz organizacjach branżowych. Autor i współautor raportów strategicznych dla sektora ochrony zdrowia, w tym Greenbook oraz wytycznych wdrożeniowych AI zgodnych z AI Act. Prelegent krajowych i międzynarodowych konferencji na temat zrównoważonego rozwoju, innowacji oraz wdrażania AI w ochronie zdrowia.

Cel szkolenia:

1. Przedstawienie roli Piaskownic Regulacyjnych AI jako narzędzia bezpiecznego wdrażania i testowania technologii opartych na sztucznej inteligencji (AI).
2. Omówienie zastosowań AI w diagnostyce medycznej oraz automatyzacji i robotyzacji procesów administracyjnych, w tym pracy recepcji, obiegu dokumentów i obsługi pacjenta.
3. Zaprezentowanie rekomendacji i standardów opartych na wytycznych GRAI (Grupa Robocza Artificial Intelligence), KPRM/MC, NST oraz certyfikacji bezpieczeństwa wdrażanych technologii AI (AIACT).
4. Wskazanie, jak wykorzystać piaskownice regulacyjne do minimalizowania ryzyka wdrożenia AI i zapewnienia zgodności z regulacjami (AI Act, RODO).

Program szkolenia:

1. Piaskownice Regulacyjne AI – kluczowe narzędzie dla bezpiecznego wdrażania technologii 

• Czym są Piaskownice Regulacyjne AI?
  • Bezpieczne środowisko do testowania innowacji opartych na AI w kontrolowanych warunkach.
  • Rola piaskownic w redukcji ryzyka technologicznego oraz optymalizacji rozwiązań przed wdrożeniem.
• Znaczenie piaskownic dla sektora medycznego:
  • Testowanie AI w diagnostyce medycznej i procesach administracyjnych z uwzględnieniem bezpieczeństwa danych pacjentów (RODO).
  • Praktyczne wykorzystanie piaskownic zgodnie z rekomendacjami KPRM/MC oraz GRAI.
• Wdrażanie AI zgodnie z AI Act i NST:
  • Kryteria zgodności z europejskim prawem AI (AI Act).
  • Przykłady regulacyjnych wytycznych krajowych i unijnych w sektorze ochrony zdrowia.

2. Automatyzacja i robotyzacja procesów diagnostycznych z wykorzystaniem AI 

• AI w diagnostyce medycznej:
  • Automatyczna analiza obrazów medycznych (RTG, MRI, TK) – redukcja błędów i przyspieszenie diagnozy.
  • Robotyzacja generowania raportów diagnostycznych.
  • Integracja AI z systemami HIS (Hospital Information System) dla lepszej koordynacji opieki.
• Zastosowanie AI poza obszarem diagnostycznym:
  • Praca recepcji i obsługi pacjentów:
    • Automatyczne systemy rejestracji wizyt i zarządzania kolejkami.
    • Wykorzystanie chatbotów do komunikacji z pacjentami (przypomnienia, odpowiedzi na pytania).
  • Optymalizacja procesów administracyjnych:
    • Robotyzacja obiegu dokumentów (RPA – Robotic Process Automation).
    • Automatyzacja analiz finansowych i zarządzania kosztami.
  • Wdrażanie AI w administracji publicznej:
    • Przykład zintegrowanych narzędzi AI wspierających organizację procedur zamówień publicznych (VBP – Value-Based Procurement).
• Korzyści dla placówek medycznych:
  • Redukcja obciążenia personelu administracyjnego i medycznego.
  • Usprawnienie procesów, poprawa jakości usług i optymalizacja kosztów operacyjnych.

3. Certyfikacja bezpieczeństwa wdrażanych technologii AI (AIACT) 

• Czym jest certyfikacja AIACT?
  • Sektorowy certyfikat oceniający bezpieczeństwo i jakość rozwiązań AI w ochronie zdrowia.
  • Kryteria oceny: bezpieczeństwo algorytmów, transparentność działania, zgodność z AI Act i RODO.
• Dlaczego certyfikacja AI jest kluczowa?
  • Zapewnienie pełnego bezpieczeństwa danych pacjentów i minimalizacja ryzyka technologicznego.
  • Weryfikacja dostawców i systemów AI pod kątem jakości i zgodności regulacyjnej.
• Wdrożenie certyfikowanych rozwiązań w piaskownicach regulacyjnych:
  • Proces audytu, testowania i akredytacji AI przed wdrożeniem.
  • Przykłady bezpiecznych wdrożeń systemów certyfikowanych w ramach piaskownic.

4. Przykłady dobrych praktyk i podsumowanie – case study 

• Praktyczne wdrożenie automatyzacji i AI w podmiocie leczniczym:
  • Redukcja czasu rejestracji pacjentów o 40% dzięki chatbotom AI.
  • Skrócenie czasu diagnostyki o 30% przy wykorzystaniu AI w analizie obrazów medycznych.
• Robotyzacja w administracji:
  • Przykład optymalizacji obiegu dokumentacji medycznej z wykorzystaniem RPA.

5. Podsumowanie i sesja Q&A 

• Kluczowe kroki do bezpiecznego wdrożenia AI w procesach diagnostycznych i administracyjnych.
• Znaczenie Piaskownic Regulacyjnych AI, certyfikacji AIACT oraz wytycznych GRAI i KPORM w zapewnieniu zgodności z regulacjami.
• Sesja pytań i odpowiedzi – rozwianie wątpliwości uczestników.

Efekty kształcenia

1. Uczestnicy zrozumieją rolę Piaskownic Regulacyjnych AI w testowaniu i wdrażaniu technologii AI w sektorze ochrony zdrowia.
2. Poznają praktyczne zastosowania AI w diagnostyce oraz automatyzacji procesów recepcyjnych i administracyjnych.
3. Dowiedzą się, jak wdrażać technologie AI zgodnie z rekomendacjami GRAI, KPRM i AI Act.
4. Zdobędą wiedzę na temat certyfikacji AIACT jako narzędzia zapewniającego bezpieczeństwo i jakość wdrażanych technologii AI.

Do kogo kierowane jest szkolenie: 

• Kadra zarządzająca szpitalami, klinikami i przychodniami.
• Menedżerowie ds. IT, innowacji i transformacji cyfrowej.
• Dyrektorzy administracyjni oraz specjaliści odpowiedzialni za optymalizację procesów.
• Przedstawiciele działów jakości, finansów i compliance w podmiotach leczniczych.

Szkolenie organizowane w partnerstwie z NIL IN Sieć Lekarzy Innowatorów.

Wykładowca: Michał Dybowski

Szkolenie on-line

25.03.2025

godz. 16:00 - 18:00

Wtorki z innowacjami

Kontakt do organizatora: szkolenia@nil.org.pl