Słownik pojęć

AI w ochronie zdrowia

Czym jest AI w ochronie zdrowia?

AI w ochronie zdrowia obejmuje zastosowania wspierające personel kliniczny i administrację, na przykład w analizie obrazów medycznych, dokumentacji, planowaniu terminów lub ocenie danych badawczych. Takie systemy dostarczają wskazówek i odciążają, ale nie zastępują oceny klinicznej i nie obiecują wyleczenia. Wiele medycznych zastosowań AI podlega przepisom o wyrobach medycznych i surowym zasadom ochrony danych o zdrowiu. Przykład: oprogramowanie zaznacza niepokojące obszary na zdjęciach rentgenowskich do oceny przez specjalistów.

Tematy

zdrowie
medycyna
ochrona danych

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Widzenie komputerowe

Widzenie komputerowe (computer vision) to dziedzina AI, w której komputery interpretują obrazy i nagrania wideo. Typowe zadania obejmują wykrywanie i lokalizowanie obiektów, odczytywanie tekstu na obrazach oraz pomiary komponentów. Technologię tę wykorzystuje się na przykład w kontroli jakości w produkcji, w systemach wspomagania kierowcy, w logistyce i w diagnostyce obrazowej w medycynie.

analiza obrazu
deep learning
+1

Przepisy o ochronie danych

Przepisy o ochronie danych to normy prawne regulujące postępowanie z danymi osobowymi. W UE kluczowym aktem jest ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO); wymaga ono między innymi podstawy prawnej dla każdej czynności przetwarzania, minimalizacji danych, przejrzystości wobec osób, których dane dotyczą, oraz umów powierzenia przetwarzania z dostawcami usług. Korzystając z AI, organizacje muszą wyjaśnić, jakie dane trafiają do danych wejściowych, źródeł wiedzy i logów oraz gdzie są przetwarzane.

RODO
ochrona danych
+1

Wyjaśnialność

Wyjaśnialność (explainable AI, XAI) opisuje, na ile można zrozumieć, dlaczego system AI doszedł do określonego wyniku. Obejmuje metody pokazujące, które dane wejściowe w największym stopniu wpłynęły na decyzję, a także praktyczne pomoce, takie jak wskazanie źródeł i logi. Wyjaśnialność ma znaczenie dla zaufania, usuwania błędów i regulacji – na przykład gdy bank musi uzasadnić odrzucenie wniosku.

XAI
Przejrzystość
+1

Człowiek w pętli (human-in-the-loop)

Human-in-the-loop (człowiek w pętli) opisuje przepływy pracy, w których ludzie włączają się w proces AI w określonych punktach: sprawdzają wyniki, zatwierdzają je lub poprawiają albo przejmują trudne przypadki. Zasada ta zmniejsza ryzyko błędnych wyników i pozostawia odpowiedzialność po stronie ludzi, zwłaszcza w decyzjach dotyczących osób, pieniędzy czy spraw prawnych. Przykład: agent AI przygotowuje szkice odpowiedzi na zapytania klientów, a pracownik sprawdza je przed wysłaniem.

zatwierdzenie
nadzór
+1