- Data
- 16 października 2026
- Początek
- 9:00
- Miejsce
- Śląski Uniwersytet Medyczny, Katowice
Otwarcie
Otwarcie forum
9:00–9:10prof. dr hab. n. med. Tomasz Francuz
Dziekan Wydziału Nauk Medycznych w Katowicach, Śląski Uniwersytet Medyczny
Sesja 1
Od pomysłu do realizacji AI. Jak wdrażać AI w ochronie zdrowia?
9:10–10:004 × 10 min + 10 min dyskusji
Przemysław Czuma
Ortopeda i traumatolog, MBA; PSSiM
Sztuczna inteligencja jako narzędzie tworzenia narzędzi
dr inż. Agata Wijata
Katedra Informatyki Medycznej i Sztucznej Inteligencji, Wydział Inżynierii Biomedycznej Politechniki Śląskiej; Zabrze
Marzena Krawiec
Liderka transformacji cyfrowej w ochronie zdrowia; Katowice
Innowacje AI w organizacji. Czy lekarze i zarządzający mówią różnymi językami o tym samym?
Wdrożenia AI widziane od strony zarządzającego placówką i różnice w języku klinicystów i menedżerów.
Roman Bieda
Radca prawny i rzecznik patentowy, wykładowca ALK; Warszawa
Jak uczyć AI pod surowym okiem prawnika?
Dobór danych treningowych wg art. 10 AI Act, wpływ na stronniczość modelu i skutki prawne.
Sesja 2
AI w teorii i praktyce, cz. 1
10:00–10:453 × 10–15 min + 10 min dyskusji
dr Lee Hwee Kuan
Senior Principal Scientist, Bioinformatics Institute, A*STAR; Singapur. Wystąpienie po angielsku (15 min)
dr inż. Daniel Ledwoń
Wydział Inżynierii Biomedycznej Politechniki Śląskiej; Zabrze
Towards Personalised Treatment of Retinal Diseases through AI-enabled Comprehensive Patient Assessment
dr inż. Andrzej Michnik
Inżynier elektronik, Sieć Badawcza Łukasiewicz — Krakowski Instytut Technologiczny; Rybnik
Jak rozmawiać z małym Bielikiem?
Mały lokalny model generujący po polsku: kompromis między responsywnością a jakością odpowiedzi.
Przerwa kawowa · 10:45–11:10
Sesja 3
AI w teorii i praktyce, cz. 2
11:10–12:054 × 10–15 min + 10 min dyskusji
Murat Bilici
Chirurg i data scientist; Bazylea, Szwajcaria. Wystąpienie po angielsku
Teaching Machines to Read PubMed — All of It
OKF (Open Knowledge Format) — otwarty format wiedzy jako następca klasycznego RAG.
dr inż. Daria Hemmerling
Katedra Metrologii i Elektroniki, Wydział EAIiIB, AGH; Kraków (15 min)
lek. Mikołaj Basza
Lekarz, ekspert Śląskiej Izby Lekarskiej ds. nowych technologii; Katowice
Sztuczna inteligencja na dyżurze: praktyczne zastosowania w kardiologii
Marek Trojanowicz
Dyrektor produktu (CPO), BrainScan; Gdańsk
Od przełomowego wynalazku po mozolne wdrożenie. Dlaczego nie wszystko AI, co się świeci?
Jak trudna jest droga od dobrego rozwiązania do realnego wdrożenia i dlaczego nie zawsze wygrywają najlepsze wynalazki.
Panel
Sztuczna inteligencja w edukacji. Jak AI zmieni oblicze uniwersytetów?
12:05–12:45Przerwa kawowa · 12:45–13:10
Sesja PSSiM
Zgłoszenia członków stowarzyszenia
13:10–14:004 × 10 min + 10 min dyskusji
Marcin Szeliga
Data scientist i trener uczenia maszynowego; Katowice
Jak sztuczna inteligencja rozumie wiedzę medyczną: od znaczenia do wspomagania decyzji klinicznych
Embeddingi, wyszukiwanie wektorowe i RAG na przykładzie systemu wspomagania decyzji w zakażeniach implantów ortopedycznych.
Rafał Siedlarz
Prezes zarządu Stowarzyszenia AKCJA PROFILAKTYKA; elektroradiolog
Czy AI może uratować ludzkie życie i załatać budżet ochrony zdrowia? Strategia priorytetyzacji jako klucz do wydajności
AI-triaging w diagnostyce obrazowej: zarządzanie kolejką pacjentów i eskalacja krytycznych wyników.
Kamil Więcek, Ania Adamiak
Fundacja OpenEHDS; Warszawa i Łódź
EHDS w praktyce — od regulacji do realnych zastosowań danych zdrowotnych i AI
Interoperacyjność (FHIR), wtórne wykorzystanie danych, przykłady Proof of Concept.
Ireneusz Szott
Protetyk słuchu, Centrum Słuchu i Mowy MEDINCUS; Kraków
Sztuczna inteligencja w badaniach słuchu — automatyzacja analizy ABR i PTA
Narzędzie wspierające interpretację badań ABR oraz audiometrii tonalnej.
Przerwa · 14:00–14:10
Debata oksfordzka · 14:10–14:55
Sztuczna inteligencja w medycynie. Lepszy omylny człowiek przy pracy czy nieomylna maszyna, która go tej pracy pozbawia?
Decyzja, którą dziś podejmiemy, ukształtuje przyszłość. Na potrzeby debaty przyjmujemy założenie, że nie ma co się łudzić: jeśli pozwolimy sztucznej inteligencji rozwijać się bez ograniczeń, ostatecznie przewyższy nas pod każdym względem — pozbawi człowieka pracy i zastąpi go również w medycynie. Jedynie zatrzymanie tego rozwoju daje szansę, że człowiek, w tym lekarz, będzie w przyszłości potrzebny.
Nie rozważamy półśrodków — wariant „człowiek razem z AI” nie wchodzi tu w grę. Albo pracujący człowiek, albo wszechwiedząca maszyna. Po której stronie się opowiadasz?
Zakończenie
Zakończenie forum
14:55–15:05W trakcie forum przerwy kawowe.