kwi 2025
Jeszcze niedawno sztuczna inteligencja kojarzyła się wyłącznie z wizjami z filmów science fiction i projektami badawczymi prowadzonymi przez gigantów technologicznych. Dziś coraz śmielej wkracza do szpitali i gabinetów lekarskich – nie tylko w USA czy Niemczech, ale powoli także w Polsce. Czy rzeczywiście jesteśmy świadkami rewolucji, czy to tylko kolejna technologia, która nie przetrwa próby czasu?
Słowo „AI” pojawia się w medycynie coraz częściej. Ale za tym buzzwordem kryją się konkretne, działające już rozwiązania. Przykład? Systemy wspomagające analizę obrazów medycznych, które potrafią wychwycić zmiany nowotworowe na zdjęciach RTG z dokładnością porównywalną z pracą radiologa. Takie narzędzia są już używane w wielu krajach, a niektóre placówki w Polsce zaczynają je testować.
Coraz więcej mówi się też o wsparciu AI w codziennej pracy lekarza – na przykład w postaci asystentów głosowych, którzy przygotowują notatki medyczne po rozmowie z pacjentem. Do tego dochodzą chatboty pomagające w rejestracji, automatyzacji triage czy edukacji pacjenta.
Nie wszystkie te rozwiązania są już szeroko wdrożone – wiele z nich znajduje się na etapie pilotażu lub testów. Ale jedno jest pewne: to nie są już tylko futurystyczne wizje.
Nie trzeba być inżynierem, żeby zrozumieć, na czym polega działanie systemów AI. Najprościej mówiąc, algorytmy uczą się na podstawie danych – tysięcy zdjęć, przypadków medycznych, historii chorób. Uczą się rozpoznawać wzorce: np. jak wygląda zapalenie płuc na zdjęciu, a jak wygląda zdrowe płuca.
Taka „wiedza” pozwala systemowi podpowiedzieć lekarzowi możliwą diagnozę lub zasugerować dalszy krok diagnostyczny. Kluczowe jest to, że decyzję wciąż podejmuje człowiek. AI jest narzędziem, nie zastępstwem dla specjalisty.
Tutaj AI zrobiło największy postęp. Narzędzia analizujące zdjęcia rentgenowskie, tomografie czy rezonanse potrafią działać w czasie rzeczywistym i wychwycić zmiany niewidoczne na pierwszy rzut oka.
Oparte na danych systemy mogą sugerować lekarzom schematy leczenia na podstawie historii pacjenta, aktualnych wytycznych czy dowodów naukowych. To nie tylko przyspiesza pracę, ale też zmniejsza ryzyko błędów.
Coraz więcej mówi się o rozwiązaniach, które pomagają w tworzeniu dokumentacji medycznej. Dzięki analizie języka naturalnego, AI potrafi stworzyć wstępny opis wizyty, który lekarz tylko zatwierdza. W kontekście ogromnej ilości obowiązków administracyjnych – to naprawdę może zrobić różnicę.
Oczywiście, jak każda technologia, AI nie jest pozbawiona wad. W przypadku medycyny chodzi o szczególnie wrażliwy obszar – dlatego warto zachować ostrożność. Oto kilka największych wyzwań:
Z jednej strony mamy świetnych specjalistów IT, dobrze rozwijające się startupy i realną potrzebę automatyzacji procesów w placówkach medycznych. Z drugiej strony – wiele szpitali nadal nie wdrożyło nawet elektronicznej dokumentacji medycznej czy systemów raportowania do P1.
Sztuczna inteligencja wymaga nie tylko dobrego oprogramowania, ale też:
Europejska Przestrzeń Danych o Zdrowiu (EHDS) ma szansę stać się fundamentem pod rozwój naprawdę zaawansowanych narzędzi AI. Umożliwi dostęp do ogromnych zbiorów zanonimizowanych danych medycznych z całej UE, co otworzy nowe możliwości dla firm, badaczy i twórców innowacji.
Do tego dochodzi unijny AI Act, który ma określić ramy prawne dla wykorzystania AI – w tym również w sektorze medycznym. Czeka nas zatem kilka bardzo intensywnych lat, w których będą tworzone nie tylko nowe technologie, ale też standardy ich wykorzystania.
Sztuczna inteligencja nie rozwiąże wszystkich problemów służby zdrowia, ale może pomóc w tych najważniejszych: braku specjalistów, przeciążeniu lekarzy, wydłużającym się czasie oczekiwania na diagnozę. Warunkiem jest mądre, odpowiedzialne wdrażanie – oparte na wiedzy, a nie modzie.
To dobry moment, by zainteresować się tematem głębiej. Bo za chwilę nie będzie już pytania „czy warto wdrażać AI”, tylko „dlaczego jeszcze tego nie robimy”.
Komentarze (0):