Blog Medalion Tech
Artykuły o sztucznej inteligencji w medycynie, bezpieczeństwie danych i praktycznych wdrożeniach. Pisane przystępnym językiem, dla praktyków.
Polecane artykuły
VoxMedic: jak przyspieszyć dyktowanie opisów lekarskich?
VoxMedic - polski model ASR dostrojony do medycyny. Liczba błędów spadła ponad dwukrotnie (WER 17,07% → 7,64%). Działa lokalnie i bezpiecznie
Głos zastępuje klawiaturę - globalny kierunek w medycynie
VoxMedic - otwarty polski model rozpoznawania mowy dla medycyny, który na zbiorze testowym obniżył błąd o ponad 55%. Działa lokalnie (on-premise).
Wszystkie artykuły
Medalion vs OpenAI - detekcja danych osobowych
Porównanie AnonimiNER 2.2 z OpenAI Privacy Filter na benchmarku 200 polskich tekstów. Wyniki per typ encji: PESEL, adresy, nazwiska i numery telefonów.
NIS2 w szpitalu — obowiązki dyrektora i kary od 3 kwietnia 2026
Ustawa o KSC wdrażająca NIS2 obowiązuje od 3 kwietnia 2026. Rejestracja w wykazie do 3 października, pełne wdrożenie do 3 kwietnia 2027. Kary do 10 mln euro, dyrektor odpowiada osobiście.
Dlaczego lokalna infrastruktura to realna tarcza szpitala?
Atak ransomware w krakowskim szpitalu MSWiA, NIS2, odpowiedzialność dyrektora i argument za on-premise. Dlaczego lokalna infrastruktura chroni szpital lepiej niż chmura.
Twój pracownik wysłał dane pacjenta do ChatGPT. I nawet o tym nie wie.
Shadow AI w ochronie zdrowia - jak nieświadome używanie ChatGPT przez pracowników grozi naruszeniem RODO i jak anonimizacja danych chroni szpital.
AI Act - co zmieni się dla szpitali i firm medycznych
Nowe regulacje UE dotyczące sztucznej inteligencji wchodzą w życie. Dowiedz się, jak AI Act wpłynie na szpitale, dostawców systemów medycznych i firmy medtech.
Jak przygotować dane ze szpitala do uczenia maszynowego
Praktyczny poradnik dla zespołów IT i analityków - jak przygotować dane medyczne do projektów AI. Jakość danych, czyszczenie, formatowanie i najczęstsze problemy.
Dlaczego większość projektów AI w medycynie się nie udaje
95% projektów AI w służbie zdrowia nie przynosi zwrotu z inwestycji. Poznaj 5 głównych przyczyn niepowodzeń i sprawdzone sposoby na skuteczne wdrożenie AI w szpitalu
Jak AI pomaga lekarzom, zamiast ich zastępować
Sztuczna inteligencja jako narzędzie wspierające lekarzy, nie jako ich zamiennik. Poznaj realne przykłady, jak AI ulepsza diagnostykę i leczenie bez automatyzacji decyzji klinicznych.
Czy lekarz sam może stworzyć model AI?
Platformy AutoML pozwalają lekarzom tworzyć modele sztucznej inteligencji bez programowania. Poznaj możliwości, ograniczenia i praktyczne wskazówki..
Jak połączyć sztuczną inteligencję z systemem szpitalnym
Praktyczny przewodnik po integracji AI z systemami HIS, LIS i RIS w polskich szpitalach. Standardy HL7 i FHIR, warstwa integracyjna, typowe pułapki wdrożeń.
Jak bezpiecznie udostępniać dane medyczne do badań naukowych
Praktyczny przewodnik po anonimizacji i pseudonimizacji danych medycznych. Dowiedz się, jak udostępniać dane do badań zgodnie z RODO.