Thinktank Akademicki
Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego
Think-tank AI Lab WUM prowadzi na Uniwersytecie stałą działalność szkoleniową, rozwijając u studentów i młodych lekarzy „AI literacy” oraz kompetencje pracy z danymi. Organizujemy praktyczne warsztaty, w których łączymy rozumowanie kliniczne z narzędziami AI i podstawami statystyki, pokazując bezpieczne i odpowiedzialne zastosowania technologii. W tym programie mieści się także cykl warsztatów „DUTCHMAN” — intensywne zajęcia oparte na realistycznych scenariuszach i pracy projektowej, które uczą współpracy w zespole oraz krytycznej oceny modeli. Wspieramy prace badawcze poprzez gotowe „pipeline’y” AI do wyszukiwania literatury, ekstrakcji danych i przygotowania przeglądów oraz krótkie konsultacje „research clinic”. Nasze działania są osadzone w strukturach dydaktycznych WUM i realizowane we współpracy z katedrami oraz kołami naukowymi, a jednocześnie pozostajemy otwarci na realizację nowych pomysłów dydaktycznych proponowanych przez towarzystwa studenckie — pomagamy je zaprojektować, przeprowadzić i ewaluować. Celem tych działań jest przygotowanie społeczności WUM do świadomego i odpowiedzialnego wykorzystania AI w klinice, badaniach i edukacji, tak aby technologia realnie wspierała pacjentów i zespoły medyczne.
W czym możemy pomóc?
Jeżeli jesteś studentem Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego, doktorantem lub pracownikiem Uczelni i realizujesz projekt z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji, możesz skorzystać z naszego wsparcia merytorycznego. Zapraszamy do przesłania zgłoszenia za pośrednictwem formularza poniżej lub do kontaktu drogą mailową:
Zespół
Adam Górecki-Gomoła
Asystent w Katedrze Medycyny Rodzinnej WUM, opiekun Studenckiego Koła Medycyny Rodzinnej, pomysłodawca i przewodniczący AI Lab, Architekt struktur multiagentowych, wyznacza strategiczne kierunki think-tanku i integruje prace zespołu ze środowiskiem akademickim. Dba o płynność współpracy i łączenie interdyscyplinarnych kompetencji w AI i medycynie.
Mateusz Kuras
Współzałożyciel Bielik.AI i SpeakLeash; R&D Business Development Manager w Deviniti. W AI Lab pełni rolę nadzorcy ds. implementowalności rozwiązań AI, dbając o ich realność wdrożeniową. Specjalizuje się w rozwiązaniach opartych na LLM, hiperautomatyzacji i integracji AI z procesami biznesowymi. Aktywnie wspiera inicjatywy open-source i rozwój ekosystemu AI w Polsce.
Zuzanna Bączek
Data Scientist w MIM Solutions; wcześniej Research Engineer w IDEAS NCBR oraz m.in. CTO, Web Developer i Cybersecurity Officer. Łączy doświadczenie badawcze z budowaniem zespołów i architektury systemów. Specjalizuje się w AI dla bezpieczeństwa, systemach rekomendacyjnych i OSINT. W Ai Lab działa jako ekspert zewnętrzny.
Ignacy Sterliński
Clinical Reasoning & Algorithm Translation Specialist. Lekarz i programista, który nadzoruje przekładanie rozumowania medycznego na algorytmy w Pythonie i pełni rolę pomostu między kliniką a technologią. Od 2020 r. współtworzył rejestry ARCADIA-POL/SCeAD-POL, a także uczestniczył w międzynarodowym projekcie FeTS 2.0 dot. analizy pooperacyjnych glejaków z wykorzystaniem AI.
Karol Żmudka
Clinical Evidence Modeling Specialist. Autor i współautor kilkunastu publikacji, ekspert w projektowaniu i wdrażaniu modeli statystycznych. Odpowiada za łączenie rozumowania LLM z dowodami klinicznymi: definiuje terminy MeSH, dobiera badania według przejrzystych heurystyk i kuratoruje bazę dowodów. Dba, by wnioski AI były metodycznie rzetelne i klinicznie istotne.
