Blog
Aktualności o produkcie, poradniki i materiały techniczne od naszego zespołu.
Jak oceniać narzędzia AI do obrazowania medycznego skierowane do pacjentów
Praktyczne ramy oceny AI skierowanej do pacjentów, które wyjaśniają raporty z badań obrazowych, nie przekraczając granic diagnozy ani porad dotyczących leczenia.
AI powinno wyjaśniać niepewność, a nie ją ukrywać
Medyczna AI skierowana do pacjentów powinna zachowywać niepewność, negację, pomiary i zalecenia, zamiast przekształcać ostrożny język kliniczny w fałszywą pewność.
Plik DICOM to nie doświadczenie pacjenta
Udostępnianie pacjentom dostępu do obrazów medycznych jest ważne, ale folder z plikami DICOM sam w sobie nie zapewnia zrozumienia, kontekstu ani jasnego następnego kroku.
Czego medyczna AI skierowana do pacjentów nigdy nie powinna robić
Odpowiedzialna medyczna AI skierowana do pacjentów zaczyna się od jasnych zakazów: brak diagnozowania, brak zalecania zmian w leczeniu, brak ukrywania niepewności i brak twierdzenia, że zastępuje lekarza.
Dlaczego raporty radiologiczne są trudne do zrozumienia dla pacjentów
Praktyczne spojrzenie na to, dlaczego raporty radiologiczne wydają się trudne do przeczytania, jakie jest przeznaczenie każdej sekcji oraz jak pacjenci mogą lepiej przygotować pytania dla swoich lekarzy.
Co AI może – a czego nie może – wyjaśnić w raportach z badań obrazowych
AI może ułatwić poruszanie się w języku radiologii, ale wyjaśnianie to nie diagnoza. Poznaj odpowiednią rolę, ograniczenia i granice bezpieczeństwa AI w obrazowaniu skierowanej do pacjentów.
Pięć zasad odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym skierowanym do pacjentów
Praktyczne ramy zarządzania dla projektowania sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym skierowanym do pacjentów, oparte na jasnym celu, wiernej komunikacji, nadzorze człowieka, prywatności i ciągłej ocenie.