Poprawiamy
efektywność
opieki
zdrowotnej
Od danych do zapobiegania — wczesne
wykrywanie ryzyka dzięki AI
Od danych do prewencji:
nowe podejście do nadzoru nad
zakażeniami szpitalnymi w erze
sztucznej inteligencji
Studium przypadku
Sławomir Miazek, Datlowe
16 kwietnia 2026, godz. 14:00 CEST
28. Kongres Polskiego Stowarzyszenia
Pielęgniarek Epidemiologicznych
HAIDI na konferencji naukowo-szkoleniowej
Sławomir Miazek, Datlowe
Toruń, Polska · 8–10 marca 2026
Łącząc sztuczną inteligencję, data science oraz wiedzę kliniczną, wspieramy podmioty ochrony zdrowia w wcześniejszym identyfikowaniu ryzyk i podejmowaniu bezpieczniejszych decyzji klinicznych.
Każdego dnia szpitale generują ogromne ilości danych — notatki kliniczne, wyniki badań laboratoryjnych oraz dokumentację medyczną. Połączenie tych informacji we właściwym czasie podczas ręcznej analizy jest jednak trudne. Nasze aplikacje oparte na AI przekształcają te dane w przejrzyste, oparte na dostępnych wskazówkach informacje, które klinicyści mogą wykorzystać w codziennej praktyce.
Wgląd w ryzyka kliniczne w czasie rzeczywistym
Całodobowa analiza danych szpitalnych umożliwia wczesne wykrywanie ryzyk klinicznych. Dzięki temu zespoły medyczne mogą reagować szybciej, zapobiegać powikłaniom i ograniczać występowanie kosztownych zdarzeń niepożądanych — bez konieczności zmiany istniejących procesów pracy.
Tworzone z klinicystami i dla klinicystów
Projektowane we współpracy z lekarzami i specjalistami kontroli zakażeń oraz zgodne ze standardami takimi jak SNOMED CT i FHIR, rozwiązania Datlowe integrują się z codzienną praktyką kliniczną i dostarczają jasnych informacji wspierających podejmowanie decyzji.
Wirtualni asystenci wspierający pracę zespołów klinicznych
HAIDI i MERIE wspierają codzienną pracę klinicystów, ograniczając czas potrzebny na ręczną analizę danych nawet o 90 %. Dzięki temu zespoły medyczne mogą poświęcić więcej czasu opiece nad pacjentem.
Bezpieczne dane i transparentna sztuczna inteligencja
Dzięki wdrożeniu on-premise, wysokim standardom cyberbezpieczeństwa oraz pełnej zgodności z RODO dane pozostają pod kontrolą szpitala. Transparentna AI zapewnia dostęp do danych i kontekstu stojącego za każdym zidentyfikowanym ryzykiem.
Nasze rozwiązanie
Zapobiegając powikłaniom i usprawniając działanie szpitala, nasze rozwiązania pomagają podmiotom ochrony zdrowia poprawiać wyniki leczenia pacjentów, zmniejszają presję na zespoły kliniczne oraz pozwalają skuteczniej radzić sobie z obciążeniem wynikającym ze zdarzeń niepożądanych — jednego z najbardziej kosztownych wyzwań współczesnej ochrony zdrowia.
Datlowe
Platforma AI Datlowe
Miejsce, w którym dane szpitalne stają się wiedzą kliniczną w czasie rzeczywistym
Oparta na AI, data science i wiedzy klinicznej platforma nieprzerwanie analizuje dane szpitalne i stanowi fundament naszych aplikacji.
HAIDI
HAIDI
Wczesne wykrywanie
zakażeń związanych z opieką zdrowotną (HAI)
Wykorzystujemy zaawansowaną sztuczną inteligencję, data science oraz wiedzę kliniczną, aby tworzyć rozwiązania pomagające zapobiegać kosztownym zdarzeniom niepożądanym.
Zaufali nam
szpitale
w całej Europie
Przed wdrożeniem HAIDI większość czasu poświęcaliśmy analizie zdarzeń, które już wystąpiły. Dziś HAIDI pomaga nam ograniczać liczbę zakażeń i optymalnie wykorzystywać zasoby zespołu. Możemy koncentrować się na zapobieganiu zakażeniom, zanim jeszcze się pojawią.
RNDr. Mgr. Jaroslava Sokolová, PhD., MPH
Kierownik Oddziału Higieny i Epidemiologii Szpitalnej
Szpital Uniwersytecki Trnawa, Słowacja
HAIDI robi dokładnie to, o czym dotąd mogliśmy tylko marzyć — zapewnia w czasie rzeczywistym pełny obraz występowania zakażeń szpitalnych. Dzięki temu możemy precyzyjnie interweniować tam, gdzie jest to najbardziej potrzebne.
Dr Milo Halabi
Kierownik Instytutu Patologii, Mikrobiologii i Diagnostyki Molekularnej
Szpital Sióstr Miłosierdzia w Ried, Austria
Dzięki MERIE mamy dziś większą pewność, że żaden pacjent przyjmujący leki wysokiego ryzyka, takie jak metotreksat, nie umknie naszej uwadze.
Mgr. Renata Žáková
Kierownik Oddziału Farmacji Klinicznej
Szpital w Jihlavie, Czechy
