Diagu AI w diagnostyce medycznej
Kompleksowe opracowanie rozwiązania diagnostycznego opartego na sztucznej inteligencji — od koncepcji biznesowej po prototyp MVP.
Cel projektu:
Stworzenie rozwiązania MVP wspierającego diagnostykę medyczną przy użyciu narzędzi AI.
Diagu sp. z.o.o.
Kategoria:
Analiza biznesowa i procesowa
Zakończenie:
Marzec 2024
Projekt realizowany w modelu iteracyjnym — od analizy procesów po definicję MVP.
Rola
Analityk biznesowy / Discovery
Zakres
Mapowanie procesów, backlog MVP, dokumentacja
Branża
AI / Diagnostyka medyczna
Proces realizacji projektu
Każdy projekt zaczynam od zrozumienia kontekstu i potrzeb biznesowych.
W przypadku Diagu, kluczowe było połączenie wiedzy medycznej z możliwościami, jakie daje sztuczna inteligencja.
1️⃣ Warsztaty Discovery
Analiza potrzeb zespołu medycznego, identyfikacja problemów diagnostycznych oraz obszarów, które mogą zostać usprawnione przy wsparciu AI.
Efektem warsztatów było zdefiniowanie kluczowych celów projektu oraz oczekiwań użytkowników końcowych.
2️⃣ Mapowanie procesów
Przeprowadzenie analizy procesów AS-IS i stworzenie wizji TO-BE.
Zdefiniowano przepływy informacji między systemami, punkty decyzyjne i obszary, w których technologia może zwiększyć efektywność.
3️⃣ Definicja MVP
Na podstawie wyników analizy opracowano backlog funkcjonalności MVP oraz dokumentację koncepcyjną.
Projekt zakończył się przygotowaniem materiałów niezbędnych do rozpoczęcia fazy prototypowania aplikacji AI.
Wyniki i wartość biznesowa
Architektura koncepcji MVP
Projektowana architektura aplikacji diagnostycznej AI obejmuje trzy główne warstwy:
Interfejs użytkownika – panel dla personelu medycznego, wizualizujący wyniki analizy.
Warstwa logiki biznesowej – przetwarzanie danych i integracja z systemami klinicznymi.
Moduł analityczny AI – algorytmy wspierające klasyfikację przypadków i generowanie rekomendacji.
Podsumowanie projektu
”Kluczowym rezultatem projektu było zbudowanie wspólnego języka między zespołem medycznym a technologicznym — to umożliwiło stworzenie sensownej koncepcji AI w diagnostyce.”
Projekt zakończony: marzec 2024
Status: MVP gotowe do fazy pilotażowej