Modele AI w MedFlow

W ramach platformy MedFlow wykorzystujemy różne modele sztucznej inteligencji (AI) – w tym OpenAI, Google Vertex AI (np. Gemini) oraz Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) – aby usprawnić pracę specjalistów (lekarzy, psychologów, psychoterapeutów, coachów). Niniejszy rozdział wyjaśnia, w jaki sposób modele AI są stosowane w MedFlow, jakie korzyści to przynosi oraz jak zapewniamy bezpieczeństwo i poufność danych.

---

1. Zakres Wykorzystania AI

1. OpenAI (GPT-4, GPT-4o, o1, o3-mini i inne warianty)

   • Obszary zastosowań:

     • Tworzenie skróconych raportów z sesji, generowanie podsumowań, edycja stylistyczna transkrypcji.

     • Wspomaganie wnioskowania w raportach (np. propozycje zaleceń, pytań kontrolnych).

   • Korzyści:

     • Zaawansowana analiza językowa, wysoka skuteczność w zrozumieniu dłuższych wypowiedzi.

     • Możliwość tworzenia bardziej „ludzkiego” stylu w podsumowaniach i raportach.

2. Google Vertex AI (np. Gemini)

   • Obszary zastosowań:

     • Automatyczne tłumaczenie wybranych fragmentów w transkrypcji.

     • Rozpoznawanie określonych słów kluczowych (sentyment, kontekst medyczny).

   • Korzyści:

     • Stabilna infrastruktura chmurowa Google w UE, gwarantująca skalowalność i bezpieczeństwo.

     • Integracja z innymi usługami Google (np. analizy BigQuery).

3. Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)

   • Obszary zastosowań:

     • Szeroko rozumiane wsparcie w interpretacji krótszych fragmentów tekstu (np. notatki, komentarze).

     • Kreatywne przekształcanie wypowiedzi, pisanie pytań do ankiet lub testów psychologicznych.

   • Korzyści:

     • Model charakteryzujący się względnie wysoką „bezpieczną” interpretacją wrażliwych treści.

     • Może usprawnić tworzenie ankiet czy materiałów edukacyjnych dla pacjentów.

---

2. Jak Działa Integracja z Modelami AI?

1. Anonimizacja danych

   • Zanim jakiekolwiek dane (transkrypcje, fragmenty rozmów) trafią do zewnętrznych modeli AI, MedFlow wykonuje proces anonimizacji.

   • Imiona, nazwiska, identyfikatory pacjentów, nazwy miejsc i inne wrażliwe elementy są zastępowane neutralnymi etykietami (np. [pacjent_1], [miejscowość_2]).

   • Dzięki temu żaden z modeli (GPT-4, Claude 3.5, itp.) nie otrzymuje bezpośrednich danych osobowych, co minimalizuje ryzyko nieuprawnionego ujawnienia.

2. Wybór modelu w zależności od funkcji

   • Generowanie raportów i zaawansowanych podsumowań: częściej wybierane o1, o3-mini lub Claude 3.5 (funkcje tworzenia większych fragmentów tekstu).

   • Tłumaczenia lub proste analizy wybranych słów kluczowych: Vertex AI (np. Gemini).

   • Mechanizm w MedFlow automatycznie decyduje, który model wywołać, bazując na celu i wielkości danych.

3. Serwery w UE i routing danych

   • W miarę możliwości przetwarzanie odbywa się na serwerach zlokalizowanych na terenie Unii Europejskiej, co wspiera spełnienie wymogów RODO.

   • W przypadku wymagających zadań (np. zaawansowane generowanie tekstu) część danych może być przesyłana do endpointów modeli w chmurze, z zawsze zaaplikowaną anonimizacją.

4. Scalanie wyników

   • Po otrzymaniu odpowiedzi od modelu (np. zestaw sugestii, podsumowanie tekstu) MedFlow scala je z oryginalnym kontekstem w aplikacji.

   • Oznacza to, że dopiero w środowisku MedFlow, na serwerach w UE, następuje przywrócenie kontekstu (jeśli to konieczne) – ale nie przywracamy wrażliwych danych do materiału wysłanego do AI.

---

3. Bezpieczeństwo i Zgodność z Regulacjami

1. Zgodność z RODO i MDR

   • Choć MedFlow nie jest wyrobem medycznym (zgodnie z MDR), dbamy o wysokie standardy ochrony danych wrażliwych.

   • Dane pacjentów, szczególnie dotyczące stanu zdrowia, są przetwarzane wyłącznie po anonimizacji, a modele AI nie mają dostępu do pełnych danych osobowych.

2. Minimalizacja ryzyka

   • Każda komunikacja z zewnętrznym API jest szyfrowana (HTTPS/TLS).

   • Dane wysyłane do AI ograniczają się do konkretnych fragmentów tekstu, niezbędnych do realizacji zadania (np. podsumowanie, poprawa stylistyki).

3. Brak długotrwałego przechowywania

   • Po wykonaniu usługi przez model (np. wygenerowanie podsumowania) w samych systemach AI nie pozostają trwałe ślady z wrażliwymi danymi – zapewnia to zarówno polityka anonimizacji, jak i wewnętrzne mechanizmy czyszczenia.

4. Odpowiedzialność użytkownika

   • Użytkownik (specjalista) jest zobowiązany do zapewnienia legalności przetwarzania danych pacjentów. MedFlow dostarcza zabezpieczenia techniczne i procedury, natomiast odpowiedzialność za właściwe podstawy prawne (np. zgody pacjentów) i wprowadzanie poprawnych danych spoczywa po stronie użytkownika.

---

4. Przykłady Zastosowania

• Raporty z wizyt: Google Vertex AI (Gemini) generuje profesjonalny dokument zawierający podsumowanie najważniejszych punktów sesji, wnioski i rekomendacje.

• Analiza ankiet: Claude 3.5 Sonnet oraz o1 pomaga w sprawnym przetworzeniu krótszych komentarzy od pacjenta, proponując kategorie lub interpretacje.

• Wielojęzyczne wsparcie: Google Vertex AI (Gemini) może automatycznie przetłumaczyć fragmenty transkrypcji, np. gdy pacjent użył innego języka, co ułatwia dalszą obróbkę w MedFlow.

• Komentarze i korekty: Przy dłuższych rozmowach, modele AI zasugerują ewentualne poprawki językowe, z zachowaniem stylu i kontekstu.

---

5. Podsumowanie

Wykorzystanie wielu modeli AI (OpenAI, Google Vertex AI, Anthropic) w MedFlow umożliwia dostarczenie zaawansowanych funkcji: od automatycznej transkrypcji i korekty stylistycznej, przez analizę i tłumaczenia, aż po kreowanie spersonalizowanych raportów. Dzięki wbudowanemu systemowi anonimizacji i przetwarzaniu danych głównie na serwerach w UE, zapewniamy zgodność z przepisami (RODO) i wysokie standardy bezpieczeństwa.

Kluczowe punkty:

1. Anonimizacja i zgodność z RODO – żadne wrażliwe dane nie opuszczają środowiska MedFlow w postaci możliwej do identyfikacji.

2. Elastyczność i wiele modeli AI – każdy z nich pełni odmienną rolę (np. długie teksty, krótkie streszczenia, tłumaczenia).

3. Komfort użytkownika – specjalista nie musi martwić się o konfigurację, wystarczy korzystać z platformy, a MedFlow zajmuje się kierowaniem zapytań do odpowiednich modeli AI.

4. Bezpieczeństwo i poufność – dane są szyfrowane, a po zakończeniu przetwarzania nie są przechowywane przez zewnętrzne API.

Dzięki temu MedFlow łączy innowacyjną technologię z praktycznymi potrzebami branży medycznej, psychologicznej i coachingowej, wspierając specjalistów w codziennej pracy.