Kontakt
Kontakt

CASE STUDIES

Automatyczna analiza dokumentacji medycznej i danych pacjentów

Realizacja:

2026

Branża:

MedTech / Healthcare IT / Cyfrowa Psychiatria (Digital Health)

Profil działalności klienta:

Sieć placówek medycznych i szpitali klinicznych specjalizujących się w opiece psychiatrycznej i psychologicznej, prowadząca jednocześnie intensywną działalność naukowo-badawczą w obszarze innowacyjnych metod diagnostycznych.

Realizacja:
Branża:
Profil działalności klienta:

2026

MedTech / Healthcare IT / Cyfrowa Psychiatria (Digital Health)

Sieć placówek medycznych i szpitali klinicznych specjalizujących się w opiece psychiatrycznej i psychologicznej, prowadząca jednocześnie intensywną działalność naukowo-badawczą w obszarze innowacyjnych metod diagnostycznych.

??
??
??

Wyzwania

Psychiatria, w przeciwieństwie do innych dziedzin medycyny, opiera się niemal w całości na danych tekstowych – opisach wywiadów, historiach chorób i notatkach lekarzy. Taka specyfika generowała krytyczne wyzwania operacyjne i zgodnościowe:

  • Kluczowe informacje o stanie zdrowia pacjenta były rozproszone w wielu tekstach medycznych. Manualna synteza tych danych na potrzeby diagnozy była czasochłonna i podatna na pominięcie symptomów.
  • Czasochłonna kodyfikacja medyczna (ICD-10): ręczne przypisywanie międzynarodowych kodów klasyfikacji chorób (ICD-10) na podstawie opisów historii chorób wymagało ogromnej, specjalistycznej wiedzy oraz setek godzin pracy lekarzy i koderów medycznych.
  • Wdrożenie zaawansowanych systemów LLM w medycynie (zwłaszcza w delikatnym obszarze zdrowia psychicznego) wiązało się z bezkompromisowymi wymaganiami ochrony danych osobowych (RODO) oraz koniecznością zachowania najwyższej merytoryczności systemu.

Rozwiązanie

Odpowiedzią było zaprojektowanie inteligentnego systemu przetwarzania języka naturalnego, zoptymalizowanego pod kątem analizy polskiej terminologii medycznej i psychiatrycznej, z zachowaniem pełnej suwerenności i bezpieczeństwa danych.

  • System semantycznie przetwarza nieustrukturyzowane teksty, identyfikując kluczowe symptomy, wzorce językowe oraz końcowe rozpoznanie kliniczne.
  • Wdrożono dedykowany model klasyfikacji tekstu, który na podstawie analizy lingwistycznej notatek lekarskich automatycznie sugeruje najbardziej prawdopodobne kody jednostek chorobowych z klasyfikacji ICD-10.
  • Zbudowano środowisko spełniające rygorystyczne normy przetwarzania danych wrażliwych. Rozwiązanie to stworzyło stabilne podwaliny technologiczne pod dalsze, zaawansowane badania naukowe nad wsparciem diagnostyki psychiatrycznej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Co zyskał klient

Dowód

Zaawansowane modele NLP są w stanie klasyfikować skomplikowane diagnozy na podstawie surowych danych tekstowych.

Odciążenie personelu od żmudnej pracy

Dzięki automatyzacji wstępnej analizy dokumentacji medycznej i predykcji kodów ICD-10. 

Gotowa platformę i unikalne know-how

Do budowy zaawansowanych narzędzi klasy CDSS (Clinical Decision Support Systems). Otworzyło to drogę do wdrożenia systemów, które w czasie rzeczywistym mogą asystować psychiatrom, sugerować alternatywne ścieżki diagnostyczne i minimalizować ryzyko błędów lekarskich.