Klient

Prywatna grupa medyczna działająca w modelu sieci klinik i placówek diagnostycznych w Europie. Organizacja rozwijała centralną platformę danych integrującą dane medyczne, operacyjne oraz finansowe, z ambicją wykorzystania AI do wsparcia decyzji klinicznych i optymalizacji procesów.

Wyzwanie 

Firma posiadała duże wolumeny danych (wyniki badań, dane obrazowe, historia wizyt), jednak ich wykorzystanie ograniczało się do raportowania historycznego. Zarząd zdecydował o uruchomieniu inicjatyw AI w obszarze:

• predykcji obłożenia placówek i planowania grafików,
• wsparcia diagnostyki poprzez modele klasyfikacyjne,
• identyfikacji pacjentów z podwyższonym ryzykiem określonych schorzeń.

Wewnętrzny zespół IT nie posiadał kompetencji w budowie i operacjonalizacji modeli ML w środowisku regulowanym (RODO, dane wrażliwe). Kluczowe było pozyskanie senioralnej osoby, która połączy doświadczenie techniczne z rozumieniem specyfiki danych medycznych.

Rozwiązanie 

W modelu rekrutacyjnym przeprowadziliśmy proces pozyskania Senior Machine Learning Engineera / AI Specialist.

Proces zakończył się zatrudnieniem kandydata z doświadczeniem w projektach healthtech oraz pracy z danymi wrażliwymi.

Wnioski

• Uruchomienie pierwszego modelu predykcyjnego wspierającego planowanie obłożenia placówek
• Skrócenie czasu analizy danych medycznych dzięki automatyzacji procesów
• Zbudowanie wewnętrznej kompetencji AI zgodnej z wymogami ochrony danych
• Przygotowanie organizacji do dalszego rozwoju rozwiązań ML w obszarze diagnostyki i optymalizacji operacyjnej

Klient pozyskał kluczową kompetencję AI in-house, umożliwiającą rozwój innowacyjnych usług medycznych przy zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej.