De la bun început, transformarea discutată aici are loc în sistemul de sănătate: inteligența artificială agentică trece dincolo de simpla analiză pasivă a datelor și începe să coordoneze activ decizii clinice și operaționale. Această schimbare este explicată de CEO-ul CitiusTech, Rajan Kohli, care detaliază locurile și modurile în care se produce tranziția și ce trebuie să facă organizațiile pentru a fi pregătite. Istoric, medicina a progresat prin instrumente care extind capacitatea clinicianilor, de la stetoscop la imagistică, iar acum agentic AI promite să fie următorul instrument care nu doar pune informații la dispoziție, ci acționează în lanțuri decizionale complexe, în timp real.
Agentic AI nu înseamnă doar un algoritm care trage concluzii; reprezintă o categorie de sisteme proiectate să ia inițiativă în contexte cu intrări variabile, decizii complexe și constrângeri de timp, gândiți-vă la planificarea externării din terapie intensivă, evaluările de risc post-externare sau gestionarea refuzurilor de rambursare. Aceste scenarii nu pot fi rezolvate doar prin automatizări bazate pe reguli: ele necesită adaptabilitate, judecată contextuală și abilitatea de a coordona întregul proces cu intervenție umană redusă. Tocmai pentru că pot acționa autonom, aceste sisteme trebuie monitorizate atent; când un agent propune un prognostic sau prioritizează intervenții, marja de eroare trebuie minimizată. Astfel, încrederea și transparența devin esențiale: deciziile trebuie documentate, explicabile și conforme cu reglementările, iar intervenția umană trebuie să rămână posibilă și semnificativă. CitiusTech implementează ceea ce numește Task-Driven Agents pentru a introduce predictibilitate și guvernanță cu oameni în buclă, aducând determinism în fluxuri complexe și făcând deciziile AI mai clare pentru clinicieni și autorități. Nu este vorba de înlocuirea medicilor, ci de oferirea unor instrumente mai clare și verificabile, bazate pe logică clinică reală.
Pe măsură ce îngrijirea devine tot mai personalizată și orientată spre timp real, agentic AI aduce capacitatea de execuție la scară. Personalizarea nu mai este doar un ideal; devine o cerință sistemică care impune infrastructură capabilă să acționeze contextual și în timp real pe trasee de îngrijire fragmentate. Agenții autonomi pot monitoriza continuu starea pacientului, iniția acțiuni precum programări, educație sau escaladare de risc și pot închide bucle fără a aștepta declanșatoare umane. Exemple practice includ evaluări post-externare, sprijinirea aderenței la tratament și managementul bolilor cronice, unde agenții operează independent, dar în limite clinice bine definite. Pentru pacient, înseamnă că sistemul îl abordează proactiv: anticipează nevoi, reacționează la semnale și coordonează îngrijirea. Rezultatul este o implicare mai mare a pacientului și îmbunătățiri măsurabile ale aderenței și siguranței. Pentru a realiza acestea, organizațiile trebuie să regândească modelul operațional: interoperabilitate reală a datelor, protocoale de intervenție clar definite și structuri de guvernanță care să susțină fluxuri autonome cu supraveghere clinică. Mai mult personal sau mai multe date nu sunt suficiente; sunt necesare sisteme inteligente ce pot acționa constant cu sensibilitatea unui clinician experimentat.
Modernizarea infrastructurii sanitare nu înseamnă doar digitalizarea proceselor analoge. Este o schimbare structurală care încorporează inteligență, responsabilitate și adaptabilitate în toate nivelurile organizației. Agentic AI propune un model arhitectural: sisteme care nu doar stochează sau afișează date, ci orchestrează decizii, se adaptează la intrări în evoluție și respectă limite etice și regulatorii prin design. Totuși, nu poți suprapune această inteligență peste sisteme legacy fragmentate fără un fundament solid. Prioritățile sunt convergența datelor, interoperabilitatea în timp real și pipeline-uri AI-native care alimentează decizii dinamice în funcții clinice, operaționale și financiare. CitiusTech colaborează cu plătitori și furnizori pentru a construi arhitecturi moderne, platforme conforme cu standarde precum HITRUST și cadre de integrare care valorifică seturi de date izolate. Scalabilitatea și etica merg împreună: comportamentul autonom ridică cerințe sporite pentru guvernanță, explicabilitate, auditabilitate și control uman. De aceea, fiecare implementare trebuie să includă logare încorporată, trasabilitate, monitorizare a părtinirilor și controale bazate pe roluri. Modernizarea reală nu înseamnă a demola tot și a reconstrui, ci stratificarea inteligentă peste activele existente: agenții pot coexista cu EHR-uri, CRM-uri și sisteme de decontare, preluând date și declanșând fluxuri autonome care mențin costurile transformării sub control.
Transformarea nu este doar tehnică; redefinește oameni, procese și modelele de business. Agentic AI mută organizațiile de la fluxuri statice și intervenții episodice către agenți autonomi orientați pe obiective, care acționează contextual și în timp real. Forța de muncă trebuie regândită: procesele repetitive și multi-step pot fi preluate de agenți, iar personalul clinic și operațional se concentrează pe supraveghere, decizii complexe și orchestrare. Aceasta implică reproiectarea rolurilor, nu doar re-skilling. Modelul operațional trebuie descentralizat: agentic AI funcționează mai bine în medii distribuite, astfel procesele trebuie reconstruite cu căi clare de escaladare, auditabilitate și colaborare fluentă între actori umani și digitali. Modelul de business trece de la volum la valoare; agenții fac scalabile funcții anterior impracticabile, precum urmăriri personalizate, transformând inteligența într-un bun monetizabil în modele bazate pe rezultate. În esență, leadershipul trebuie să reprogrameze organizația pentru execuție dinamică: strategii de talent, descentralizare a controlului proceselor și alinierea stimulentelor la performanța augmentată de AI.
Privind următorii cinci ani, schimbările majore vor izvorî din trei capabilități interconectate: fluxuri de lucru autonome, inteligență în timp real și personalizare la nivel de sistem. Agentic AI va constitui stratul de execuție pentru multe funcții, de la îngrijiri post-acut și managementul bolilor cronice, la procesele plătitorilor și R&D în life sciences, devenind esențial pentru intervenții la timp, coordonarea echipelor multi-specialitate și obținerea rezultatelor la scară. Pregătirea începe cu infrastructura de date: multe eșecuri AI provin din date fragmentate sau neadministrate, deci platformele AI-native, interoperabile și auditable sunt fundamentale. Urmează maturitatea operațională: riscurile noii autonomii nu țin doar de precizia predicțiilor, ci de actul autonom în sine, ceea ce necesită de la început cadre robuste de guvernanță, protocoale pentru reducerea părtinirii și limite clare pentru oameni în buclă. În final, mindsetul trebuie să treacă de la reducerea costurilor la construirea de capabilități: agentic AI extinde posibilitățile, oferind implicare non-stop, fluxuri adaptative și sisteme cu învățare continuă. Câștigătorii vor fi cei care proiectează deliberat arhitecturi de inteligență; acum este momentul să se construiască fundația pe care sistemele autonome o vor folosi mâine.
Titlul discuției, numele Rajan Kohli, CitiusTech și termeni precum HITRUST sau Task-Driven Agents subliniază clar punctele esențiale: date interoperabile, guvernanță clară și integrare pragmatică cu sistemele existente. Gândiți-vă la pași concreți: consolidarea datelor pacienților, definirea protocoalelor clinice care permit intervenții automate și înființarea echipelor de supraveghere AI. Cum va arăta viitorul când agentic AI va coordona externări, va monitoriza aderența la medicație și va susține decizii de rambursare? Răspunsul depinde de pregătirea infrastructurii și de voința organizațiilor de a regândi roluri și procese. Sunt furnizorii din România pregătiți să integreze astfel de agenți în practică?
Fii primul care comentează