RODO i AI w Medycynie: Ochrona Danych Pacjenta w erze sztucznej inteligencji

Rozwój technologii sztucznej inteligencji w sektorze ochrony zdrowia niesie ze sobą ogromny potencjał organizacyjny, ale jednocześnie stawia poważne wyzwania z perspektywy ochrony danych osobowych pacjentów. W dobie AI, znajomość zasad RODO staje się kluczowa nie tylko dla administratorów danych, lecz także dla osób odpowiedzialnych za wdrażanie i nadzorowanie systemów wspomaganych algorytmami.
To szkolenie to praktyczny przewodnik po tym, jak bezpiecznie i legalnie wykorzystywać AI w medycynie zgodnie z wymaganiami RODO.

Korzyści z uczestnictwa w szkoleniu:

1. Zdobędziesz praktyczną wiedzę na temat przetwarzania danych medycznych zgodnie z RODO.
2. Dowiesz się, jak identyfikować i minimalizować ryzyka związane z wykorzystaniem AI w diagnostyce i leczeniu.
3. Poznasz procedury przeprowadzania oceny skutków dla ochrony danych (DPIA) przy wdrażaniu systemów AI.
4. Przećwiczysz analizę rzeczywistego przypadku wdrożenia AI w placówce medycznej.
5. Otrzymasz gotowe wskazówki do zastosowania w swojej praktyce zawodowej.

Adresaci szkolenia:

Szkolenie kierujemy do:

• Administratorów placówek medycznych (publicznych i prywatnych),
• Inspektorów ochrony danych (IOD) w sektorze ochrony zdrowia,
• Menedżerów ds. innowacji i IT w służbie zdrowia,
• Prawników obsługujących placówki medyczne,
• Kadry zarządzającej odpowiedzialnej za wdrażanie nowych technologii w medycynie.

Program szkolenia:

1. Wprowadzenie do szkolenia
2. Fundamenty RODO w ochronie zdrowia
   • Przetwarzanie danych wrażliwych (Art. 9 RODO).
   • Legalność przetwarzania danych o stanie zdrowia.
   • Prawa pacjenta i obowiązki administratora danych.
3. Sztuczna inteligencja a ochrona danych
   • Zastosowania AI w medycynie: chatboty, diagnostyka, personalizacja terapii.
   • Ryzyka: profilowanie, automatyczne decyzje, "czarna skrzynka" (Art. 22 RODO).
4. AI w zgodzie z RODO – jak to zrobić?
   • DPIA – ocena skutków dla ochrony danych w systemach AI.
   • Privacy by Design i Default – wdrażanie w praktyce.
   • Anonimizacja i pseudonimizacja w uczeniu maszynowym.
   • Umowa powierzenia danych z dostawcą AI.
5. Warsztaty – analiza przypadku
   • Studium wdrożenia systemu AI do analizy obrazów medycznych.
   • Praktyczne omówienie ryzyk, podstawy prawnej i komunikacji z pacjentem.
6. Podsumowanie i Q&A
   • Wnioski, dobre praktyki i zapowiedź nowych regulacji (AI Act).
   • Odpowiedzi na pytania uczestników.

Trener