Pridružite se nam na Jesenskem posvetu v zdravstvu 2024!
Odlična družba vabi!
Programska nit letošnjega posveta je “UI – pomočnik, prijatelj ali sovražnik?”. Z nami bodo:
Strojno učenje se v medicini uporablja že približno 60 let, zato, tudi pri nas, ni novo. V zadnjem desetletju pa je z razvojem tehnologije in množice zbranih, tudi prosto dostopnih podatkov, močno napredovalo. Danes nam umetna inteligenca lahko pomaga pri diagnostiki kožnega raka, pogovoru z bolniki, zgodnjem odkrivanju bolezni, optimizaciji zdravstvenega sistema, zmanjšanju čakalnih vrst... Vse to je možno le v urejenem, podatkovnem podprtem okolju. Na predavanju razložim, kaj sta strojno učenje in generativna umetna inteligenca, podajam primere uporabe v medicini ter razmišljam, kaj bi lahko Slovenija storila na tem področju.
Vpliv podatkov in umetne inteligence na razvoj sistema zdravstvenega varstva: pomočnik umetne inteligence, prijatelj ali sovražnik?" sodelujejo panelisti z Ministrstva za zdravje, Ministrstva za digitalno preobrazbo in Zavoda za zdravstveno zavarovanje Slovenije v razpravi o neštetih vplivih in prihodnjih posledicah tehnologij in umetne inteligence v zdravstvenih okoljih: preoblikovanje praks oskrbe pacientov, vpliva podatkov na oblikovanje politik in alokacijo finančnih in človeških virov ter preoblikovanje zavarovalniških praks v celotnem zdravstvenem spektru.
Pridružite se nam v tej ključni razpravi in pridobite jasnejše razumevanje umetne inteligence kot orodja v zdravstvu – ne glede na to, ali jo že doživljate kot zaveznika ali nasprotnika, ali jo sploh ne doživljate.
Vsebina podatki in algoritmi v presejalnih programih in terapevtki na področju onkologije
V vseh zdravstvenih sistemih razvitih dežel se stopnjujejo pritiski starajoče se populacije, ki želi ob dobrih pogojih življenja živeti dlje in bolje, predvsem v obliki povečanega povpraševanja po zdravstvenih storitvah. Na drugi strani omejeni zdravstveni kadri ob limitiranem pritoku novih diplomantov, rigidnem sistemu financiranja in upravljanja javnih zavodov ter nestimulativnem in zastarelem modelu plačevanja po prisotnosti in ne po storilnosti ne morejo doseči maksimuma ponujenih zdravstvenih storitev. Znana je modrost, da novih problemov ni moč razrešiti s starimi modeli razmišljanja. Na tem področju je verjetno ravno razvoj umetne intelegence največja novost z neslutenimi dimenzijami uporabnosti. Optimizacija administrativnih opravil, čakalnih vrst, postopkov nabave, korupcijskih tveganj, preventivnih in kurativnih posegov, slikovne diagnostike in mnogih drugih področij, bi lahko sprostila prepotreben čas zdravstvenega osebja, ki bi ga lahko to namenilo delu z bolniki. Prihajajoči čas nas bo ocenjeval po tem kako bomo sprejemali ali zavračali to novo orodje, ki nam ga je prineslo stoletje tehnološkega razvoja.
Bomo uspeli odstraniti plašnice in opraviti evolucijski prestop? Bomo zmogli dovolj naravne intelegence za umestitev umetne intelegence v naš vsakdan?
Bomo videli!
Vsebina je v pripravi
Vsebina je v pripravi
Na poti k optimalnosti.
Na okrogli mizi bomo razpravljali o zagotavljanju optimalnega števila študentov medicine in medicinskih fakultet v državi.
Dotaknili se bomo karierne poti diplomantov medicinske fakultete pri nas. V razpravi se bomo poskušali umestiti v prostor
Evropske unije in iskali rešitve v širšem mednarodnem prostoru. Z nami bo (umetna) inteligenca.
Vsebina je v pripravi
Vsebina je v pripravi
Vsebina je v pripravi
Vsebina je v pripravi
Predavanje bo obravnavalo več tem, ki nam omogočajo sprejemanje informiranih, na podatkih temelječih odločitev za izboljšanje logistike oskrbe pacientov. Zaradi naraščajočega obiska urgenc je ključno, da spremljamo trende obiska in v čim večji meri digitaliziramo klinične poti. S tem se ukvarja tudi predavatelj pri svojem doktorskem študiju. V Sloveniji imamo odličen sistem eTriaže, ki omogoča pregled dogajanja v večini urgentnih centrov po državi. S projektom eCream želimo obravnavo še dodatno digitalizirati. Naš cilj je pacientom in zdravstvenim delavcem omogočiti spremljanje dogajanja v urgentnih centrih z inteligentnim vnašanjem podatkov iz pregledov, predvidevanjem hospitalizacije ter pripravo celovitega pregleda nad zmogljivostmi in obremenitvami urgentnih centrov
Pri okrogli mizi bodo sodelovali različni deležniki, ki skrbijo za delovanje sistema urgentne oskrbe. Pogovarjali se bomo o zgodovini inovacij v nujni medicinski pomoči ter priložnostih za izboljšave na terenu (prehospitalno), v urgentnih centrih (hospitalno, eCream) in o tem, kako vidijo možnosti za napredek na Ministrstvu za zdravje. Dodatno pa bomo raziskali, kako se s podobnimi izzivi spopadajo v industriji in poskusili najti skupne točke.
Na primerih izbranih urgentnih centrov bomo primerjali njihovo delovanje in skupaj iskali ideje za nadaljnje analize. Ključno je, da se med pregledom podatkov medsebojno pogovarjamo, saj lahko le tako ustvarimo uporabne izsledke, ki bodo imeli pomemben učinek v resničnem svetu in ne le na papirju.
Vse več zdravstvenih organizacij uporablja umetno inteligenco za doseganje klinične in operativne učinkovitosti, zaradi česar je AI postal eden ključnih gradnikov pri preoblikovanju delovanja zdravstvenih organizacij.
Kakšne so možnosti uporabe različnih AI tehnologij v podporo managementu v zdravstvu? Kakšne so koristi za uporabnike? Kje so pasti pri uporabi AI?
Rešitve za zdravstvo so zahtevne, saj vplivajo na procese, produktivnost in odpirajo vprašanja učinkovitega upravljanja. Prav tako postaja usposabljanje uporabnikov vse bolj zahtevno in kompleksno. S pomočjo uporabe oz integracije AI v sodobne računalniške rešitve lahko izkušnjo usposabljanja in uporabe dvignemo na bistveno višjo raven:
· Personalizirana pomoč in odgovori v realnem času
· Avtomatizacija odgovarjanja na pogosta vprašanja
· Priprava simulacij in scenarijev za vadbo veščin
· Povratne informacije in nasveti za izboljšanje nastavitev
· Dostop do baze znanja – hitro iskanje specifičnih informacij, tudi glede na kontekst in specifične zahteve (npr. modul, proces, tip uporabnika)
Na primeru iz prakse bomo prikazali, kako integracija AI modela za podporo uporabnikom v bolnišnici prinaša številne prednosti, ki izboljšajo uporabniško izkušnjo, povečajo učinkovitost učenja in zmanjšajo obremenitev ekipe podpore.
Napovedna analitika, ki temelji na umetni inteligenci (UI), postaja močno orodje za optimizacijo upravljanja bolnišnic. Vodstvom bolnišnic omogoča prepoznavanje ozkih grl, učinkovito upravljanje sprejemov pacientov, optimalno alokacijo virov z inteligentnim načrtovanjem – urnikov, postelj, opreme in zdravil. Razprava bo osvetlila, v kolikšni meri so ta orodja že vključena v strateško odločanje, racionalizacijo poslovanja, višanje kakovosti zdravstvenih storitev. Sogovorniki bodo ocenili njihov dejanski vpliv na odločitve in izpostavili morebitne omejitve in izzive, s katerimi se soočajo pri implementaciji UI. Čeprav umetna inteligenca ponuja velike obete za izboljšanje operativne učinkovitosti, ostaja vprašanje, ali smo sposobni doseči ravnovesje, ki zagotavlja etično, varno in odgovorno uporabo. Razprava bo prispevala k razumevanju, ali in v kolikšni meri sploh UI že danes spreminja vodenje bolnišnic ter kakšni so izzivi pri njenem uvajanju in nadaljnjem razvoju.
Odlična družba vabi!
Ostanite obveščeni o bodočih dogodkih.