Dirbtinio intelekto srityje dirba daugiau nei 30 metų — pirmuosius neuroninius tinklus programavo dar 1991 m. Mokslinę ir dėstymo patirtį derina su praktinių DI sprendimų kūrimu. Jo vadovaujama „AAI Labs“ komanda kartu su gydytojais kuria „Gydytojo asistentą“, padedantį rengti medicininius dokumentus, ieškoti informacijos paciento istorijoje ir parinkti klinikinius kodus, galutinį sprendimą paliekant gydytojui. Veda praktinius DI agentų mokymus, skirtus ir neprogramuojantiems dalyviams.

Vytauto Didžiojo universiteto profesorė ir vyriausioji mokslo darbuotoja, UAB „Tilde Informacinės technologijos“ vyresnioji kalbos technologijų tyrėja ir Dirbtinio intelekto asociacijos valdybos narė.

Dr. Niklas Lidströmer, MD, MSc, PhD, yra gydytojas specialistas, mokslo daktaras ir vyresnysis dirbtinio intelekto taikymo medicinoje tyrėjas. Bendradarbiauja su Karolinska institutu Švedijoje, dirba kviestiniu tyrėju Kopenhagos universitete Danijoje. Centre „Causality in Healthcare AI Hub“ turi „CHAI Scholar“ statusą.

Klinikinę patirtį sukaupė aštuoniose šalyse. Tyrinėja DI taikymą medicinoje, pacientų galimybes valdyti savo sveikatos duomenis ir su šiomis technologijomis susijusius etinius klausimus. „GlobeDoc“ įkūrėjas ir ne pelno tyrimų centro „GlobeDoc Research Hub“ tyrimų direktorius.

Knygos „The AI Ideal: AIdealism and the Governance of AI“ („Elsevier“, 2026) autorius, vienas iš leidinių „Artificial Intelligence in Medicine“ („Springer Nature“, 2022) ir „Artificial Intelligence in Covid-19“ („Springer“, 2022) redaktorių. Savo darbuose medicinos ir technologijų klausimus sieja su žmogaus savarankiškumu, atsakomybe ir visuomenės ateitimi.

„Hostinger“ dirbtinio intelekto techninis vadovas (AI Tech Lead), informatikos mokslų daktaras (KTU). Dirba su praktiniu DI agentų taikymu ir jų naudojimu klientų aptarnavimui. Jo pristatoma patirtis apima agentų atliekamas kelių žingsnių užduotis, jų galimybių bei ribų vertinimą ir darbo rezultatų patikrą.

Vilniaus universiteto Teisės fakulteto docentė, verslo konsultantė DI teisės, valdysenos ir reguliavimo reikalavimų laikymosi klausimais. Padeda organizacijoms teisinius reikalavimus paversti praktiniais DI rizikos vertinimo, vidaus taisyklių ir darbuotojų mokymo sprendimais.

Kristijonas Jakubsonas yra DI lektorius (sudi.lt), Vytauto Didžiojo universiteto partnerystės docentas ir Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos narys. Jo praktinius dirbtinio intelekto mokymus ir pranešimus jau išklausė daugiau kaip 7 000 dalyvių iš daugiau kaip 50 viešojo sektoriaus ir verslo organizacijų bei ugdymo įstaigų. Jis pats kuria dirbtinio intelekto sprendimus, tarp jų ir lietuvių kalbos atpažinimo modelius.

Biomedicininių ir genominių duomenų sistemų inžinierė, dirbanti Vilniaus universiteto ligoninės Santaros klinikų Hematologijos, onkologijos ir transfuziologijos centre. Kuria ir tikrina klinikinėje praktikoje bei moksliniuose tyrimuose naudojamas duomenų sistemas. Suprojektavo ir sukūrė genominių duomenų platformą, kuria gydytojai genetikai naudojasi interpretuodami pacientų genetinius variantus. Šios analizės įtraukiamos į diagnostikos procesus ir padeda priimti gydymo sprendimus. Jos darbe ypač svarbūs sistemų patikimumas, rezultatų paaiškinamumas ir klaidų poveikis klinikiniams sprendimams. Taip pat dirba su onkologinių duomenų standartizavimu ir genominių bei klinikinių duomenų integravimu.

Dirba su balso dirbtinio intelekto sprendimais sveikatos priežiūrai ir jų taikymu Lietuvos gydymo įstaigose. Jo veikla apima automatinį gydytojo ir paciento pokalbio dokumentavimą, klinikinius asistentus bei pacientų aptarnavimo automatizavimą. Technologijų galimybes vertina kartu su praktiniais diegimo klausimais: kaip sumažinti pasikartojančių užduočių apimtį, pritaikyti sprendimus įstaigos darbo procesams ir įvertinti jų kuriamą klinikinę bei ekonominę vertę.

Gydytojas, dirbtinio intelekto taikymo medicinoje tyrėjas ir medicininio mokymo platformos įkūrėjas. Dirba Ibn Sinos ligoninėje Rabate, Maroke. Klinikinę patirtį derina su DI sprendimų kūrimu ir jų taikymu medicinos mokyme. Kuria klinikines simuliacijas, skirtas medicinos studentų ir jaunų gydytojų įgūdžiams ugdyti. Ypač domisi mokomųjų scenarijų tikroviškumu, klinikinio turinio patikimumu ir besimokančiųjų pažangos vertinimu.