AI w medycynie i weterynarii: od bezpieczeństwa terapii do sali operacyjnej. Rozmowa z dr Weroniką Dardzinską

Razem z Weroniką Dardzińską — lekarką weterynarii z doświadczeniem w badaniach klinicznych i farmakowigilancji — rozmawiamy o wykorzystaniu AI w ochronie zdrowia.

Weronika tłumaczy, dlaczego jakość danych decyduje o każdym wdrożeniu, jak AI zmienia badania kliniczne z reaktywnych na antycypacyjne i czym jest kalibracja zaufania do technologii. A także co sprawia, że wdrożenia AI w medycynie stają, mimo że technologia działa.

W tym odcinku:

00:50 — AI oczami lekarza i naukowca

04:40 — Historia AI w medycynie od lat 50.

07:48 — Czy środowisko medyczne jest otwarte na AI?

10:41 — Dane w medycynie i kontekst kliniczny

11:50 — AI w weterynarii — inne dane, inne wyzwania

19:26 — Gdzie AI nie powinno działać bez nadzoru

22:10 — AI w badaniach klinicznych — trzy etapy interwencji

28:03 — AI w farmakowigilancji

31:31 — Brudne dane w medycynie

33:41 — Overtrust vs undertrust — dwa ryzyka zaufania do AI

35:25 — Kto odpowiada za błąd AI? Trzy poziomy wg AI Act

39:01 — Jak będzie wyglądać praca lekarza za 5–10 lat?

39:54 — AI odciąża lekarza z dokumentacji

43:42 — Planowanie sali operacyjnej z AI

48:09 — Więcej regulacji czy więcej edukacji?

49:49 — Problem nigdy nie leży w technologii

54:31 — AI to lekarz-rezydent

📬 Jeśli wdrożenie AI w Twojej firmie utknęło na danych lub procesach — tu możemy zacząć.