SI (Sztuczna Inteligencja) szybko zmienia medycynę i opiekę zdrowotną na całym świecie. Szacuje się, że 4,5 miliarda ludzi nie ma dostępu do podstawowej opieki zdrowotnej, a do 2030 roku zabraknie 11 milionów pracowników służby zdrowia. SI oferuje narzędzia, które poprawiają efektywność, zwiększają zasięg i niwelują luki w opiece.

Według Światowego Forum Ekonomicznego (WEF) „cyfrowe rozwiązania zdrowotne oparte na SI mają potencjał zwiększenia efektywności, obniżenia kosztów i poprawy wyników zdrowotnych na całym świecie”.

W praktyce oprogramowanie oparte na SI już przewyższa ludzi w niektórych zadaniach diagnostycznych. Na przykład SI wytrenowana na skanach pacjentów po udarze była dwukrotnie dokładniejsza niż eksperci kliniczni w identyfikacji i datowaniu udarów mózgu.

W opiece ratunkowej SI może wspierać triage: badanie przeprowadzone w Wielkiej Brytanii wykazało, że model SI poprawnie przewidział konieczność hospitalizacji w 80% przypadków interwencji karetką. W radiologii narzędzia SI wykryły złamania kości lub zmiany, które lekarze często przeoczają – NICE (brytyjski organ zdrowia) uznał przesiewowe badania rentgenowskie klatki piersiowej oparte na SI za bezpieczne i oszczędne, a jeden system SI wykrył 64% więcej zmian epileptycznych w mózgu niż radiolodzy.

SI już szybciej niż ludzie analizuje obrazy medyczne (takie jak tomografie komputerowe i zdjęcia rentgenowskie). Narzędzia SI potrafią w ciągu minut wykryć nieprawidłowości – od udarów po złamania – pomagając lekarzom diagnozować szybciej i dokładniej.
Na przykład SI wytrenowana na tysiącach skanów zlokalizowała drobne zmiany w mózgu i przewidziała czas wystąpienia udaru, co jest kluczowe dla szybkiego leczenia.

Podobnie proste zadania obrazowania, takie jak wykrywanie złamań, są idealne dla SI: lekarze w trybie pilnym przeoczają do 10% złamań, ale analiza SI może je w porę wykryć. Działając jako „drugie oko”, SI pomaga unikać pominiętych diagnoz i niepotrzebnych badań, co może poprawić wyniki leczenia i obniżyć koszty.

SI wspiera także wsparcie decyzji klinicznych i zarządzanie pacjentem. Zaawansowane algorytmy analizują dane pacjentów, aby ukierunkować opiekę.

Na przykład nowe modele SI potrafią wykrywać sygnatury chorób (takich jak Alzheimer czy choroby nerek) na wiele lat przed pojawieniem się objawów.

Kliniczne chatboty i modele językowe pojawiają się jako cyfrowi asystenci: podczas gdy ogólne modele LLM (jak ChatGPT czy Gemini) często udzielają nierzetelnych porad medycznych, specjalistyczne systemy łączące LLM z bazami medycznymi (tzw. retrieval-augmented generation) odpowiedziały użytecznie na 58% pytań klinicznych w niedawnym badaniu w USA.

Cyfrowe platformy pacjentów to kolejna rozwijająca się dziedzina. Platforma Huma na przykład wykorzystuje monitorowanie i triage oparte na SI, co zmniejsza liczbę ponownych hospitalizacji o 30% i skraca czas przeglądu przez lekarzy nawet o 40%.

Urządzenia do zdalnego monitorowania (takie jak wearables i inteligentne aplikacje) wykorzystują SI do ciągłego śledzenia parametrów życiowych – przewidując problemy z rytmem serca lub poziomem tlenu w czasie rzeczywistym – dostarczając lekarzom dane do wczesnej interwencji.

W zadaniach administracyjnych i operacyjnych SI odciąża personel. Najwięksi producenci technologii oferują teraz „współpilotów SI” dla ochrony zdrowia: Microsoft Dragon Medical One potrafi słuchać konsultacji lekarz–pacjent i automatycznie generować notatki z wizyty, a Google i inni mają narzędzia do kodowania, rozliczeń i tworzenia raportów.

W Niemczech platforma SI o nazwie Elea skróciła czas badań laboratoryjnych z tygodni do godzin, pomagając szpitalom działać szybciej. Tacy asystenci SI uwalniają lekarzy i pielęgniarki od papierkowej roboty, aby mogli przyjmować więcej pacjentów.

Badania pokazują, że lekarze już korzystają z SI do rutynowej dokumentacji i tłumaczeń: w ankiecie AMA z 2024 roku 66% lekarzy zadeklarowało używanie narzędzi SI (wzrost z 38% w 2023) do takich zadań jak dokumentacja, kodowanie, plany opieki czy wstępne diagnozy.
Pacjenci także korzystają z SI: na przykład narzędzia do samodzielnego sprawdzania objawów oparte na SI mogą przeprowadzać podstawowy triage, choć tylko około 29% osób deklaruje zaufanie do takich rozwiązań w kwestii porad medycznych.

SI w badaniach, rozwoju leków i genomice

Poza kliniką SI zmienia badania medyczne i rozwój leków. SI przyspiesza odkrywanie leków, przewidując zachowanie cząsteczek, co oszczędza lata pracy laboratoryjnej. (Na przykład AlphaFold DeepMind dokładnie przewidział miliony struktur białek, wspierając odkrywanie celów terapeutycznych.) Genomika i medycyna spersonalizowana również korzystają: SI analizuje ogromne dane genetyczne, aby dostosować leczenie do indywidualnego pacjenta.

W onkologii naukowcy z Mayo Clinic wykorzystują SI do analizy obrazów (np. tomografii komputerowej), aby przewidzieć raka trzustki na 16 miesięcy przed diagnozą kliniczną – co może umożliwić wcześniejsze interwencje w przypadku choroby o bardzo złych rokowaniach.

Techniki takie jak uczenie maszynowe poprawiają także epidemiologię: analiza dźwięków kaszlu za pomocą SI (jak zrobili Google i partnerzy w Indiach) może pomóc taniej diagnozować gruźlicę, wspierając zdrowie publiczne w regionach z ograniczonym dostępem do specjalistów.

Zdrowie globalne i medycyna tradycyjna

Wpływ SI jest globalny. W miejscach o ograniczonych zasobach SI na smartfonach może niwelować luki w opiece: na przykład aplikacja do EKG oparta na SI wykrywa ryzyko chorób serca, nawet tam, gdzie brakuje kardiologów.
SI wspiera także medycynę tradycyjną i komplementarną: niedawny raport WHO/ITU pokazuje, że narzędzia SI mogą katalogować rodzimą wiedzę o lekach i dopasowywać związki roślinne do współczesnych chorób, przy jednoczesnym poszanowaniu kulturowej wiedzy.

Indie uruchomiły cyfrową bibliotekę tekstów ajurwedyjskich opartą na SI, a projekty w Ghanie i Korei wykorzystują SI do klasyfikacji roślin leczniczych. Te działania – część agendy WHO – mają na celu uczynienie medycyny tradycyjnej bardziej dostępną na świecie, bez wykorzystywania lokalnych społeczności.

Ogólnie rzecz biorąc, SI postrzegana jest jako narzędzie do osiągnięcia powszechnego dostępu do opieki zdrowotnej (cel ONZ na 2030 rok) poprzez rozszerzenie usług na obszary odległe lub niedostatecznie obsługiwane.

Korzyści z SI w opiece zdrowotnej

Kluczowe korzyści SI w medycynie to:

• Szybsza i dokładniejsza diagnostyka: SI może przetwarzać obrazy i dane na dużą skalę, często wykrywając to, co umyka ludziom.
• Spersonalizowana opieka: Algorytmy dostosowują plany leczenia na podstawie danych pacjenta (genetyka, historia, styl życia).
• Zwiększenie efektywności: Automatyzacja dokumentacji i rutynowych zadań zmniejsza wypalenie zawodowe lekarzy. (WEF podaje, że platformy cyfrowe znacznie odciążają personel medyczny.)
• Oszczędności kosztów: McKinsey szacuje, że szerokie zastosowanie SI może przynieść setki miliardów dolarów rocznie dzięki wzrostowi produktywności i profilaktyce. Pacjenci zyskują lepsze wyniki zdrowotne i niższe koszty.
• Poszerzony dostęp: Telemedycyna i aplikacje oparte na SI umożliwiają mieszkańcom obszarów wiejskich lub ubogich dostęp do specjalistycznych badań i monitoringu bez konieczności dalekich podróży.

Te zalety potwierdzają badania: wielu lekarzy deklaruje, że SI pomaga im w dokumentacji, diagnozach i komunikacji.
Jak zauważył jeden z raportów WHO, „SI ma ogromny potencjał, by poprawić dostępność i jakość opieki zdrowotnej na całym świecie”.

Wyzwania, ryzyka i etyka

Pomimo obietnic, SI w ochronie zdrowia napotyka poważne wyzwania. Prywatność i bezpieczeństwo danych są kluczowe: dane zdrowotne są bardzo wrażliwe, a niewłaściwe anonimizowanie może narazić poufność pacjentów.

Stronniczość w modelach SI to poważny problem. Jeśli algorytmy uczą się na danych niedostatecznie zróżnicowanych (np. głównie pacjentów z krajów o wysokich dochodach), mogą działać gorzej dla innych grup.

Analiza WHO wykazała, że systemy wytrenowane w bogatych krajach mogą zawodzić w środowiskach o niskich i średnich dochodach, dlatego SI musi być projektowana inkluzywnie. Zaufanie lekarzy i odpowiednie szkolenia są równie ważne: szybkie wdrożenie SI bez właściwej edukacji może prowadzić do błędów lub niewłaściwego użycia.
Oxfordzki etyk ostrzega, że użytkownicy muszą „rozumieć i wiedzieć, jak łagodzić” ograniczenia SI.

Ponadto systemy SI (zwłaszcza LLM) mogą halucynować – tworzyć wiarygodnie brzmiące, ale fałszywe informacje medyczne. Na przykład jedno badanie wykazało, że narzędzie transkrypcyjne OpenAI Whisper czasem wymyśla szczegóły, a popularne LLM często nie udzielają w pełni opartych na dowodach odpowiedzi medycznych.

Zasady etyczne podkreślają, że ludzie muszą pozostać odpowiedzialni za decyzje dotyczące opieki (świadoma zgoda, nadzór, rozliczalność). Wytyczne WHO określają sześć zasad dla narzędzi SI w zdrowiu: ochronę autonomii pacjenta, zapewnienie dobrostanu i bezpieczeństwa, wymóg przejrzystości i wyjaśnialności, utrzymanie odpowiedzialności, promowanie równości oraz wspieranie zrównoważonego rozwoju.

Krótko mówiąc, SI powinna wspierać – a nie zastępować – lekarzy i musi być regulowana tak, aby korzyści trafiały do wszystkich, bez powodowania nowych szkód.

Regulacje i nadzór

Regulatorzy na całym świecie już podejmują działania. FDA przyspieszyła zatwierdzenie ponad 1 000 urządzeń medycznych z SI w ramach istniejących procedur.

W styczniu 2025 roku FDA opublikowała kompleksowy projekt wytycznych dotyczących oprogramowania AI/ML jako urządzenia medycznego, obejmujący cały cykl życia od projektowania po monitorowanie po wprowadzeniu na rynek.

Wytyczne te wyraźnie odnoszą się do przejrzystości i stronniczości, zachęcając twórców do planowania aktualizacji i zarządzania ryzykiem. FDA opracowuje także przepisy dotyczące wykorzystania SI w rozwoju leków i zbiera opinie publiczne na temat generatywnej SI.

W Europie nowa unijna ustawa o SI (wdrożona w 2024 roku) klasyfikuje systemy SI w ochronie zdrowia jako „wysokiego ryzyka”, co oznacza konieczność spełnienia surowych wymogów dotyczących testów, dokumentacji i nadzoru ludzkiego.

W Wielkiej Brytanii Agencja Regulacyjna ds. Leków i Wyrobów Medycznych (MHRA) reguluje urządzenia medyczne oparte na SI zgodnie z obowiązującym prawem.

Organizacje zawodowe i rządy podkreślają znaczenie edukacji: lekarze będą potrzebować nowych umiejętności cyfrowych, a pacjenci wskazówek, kiedy korzystać z SI.

Jak stwierdził dyrektor generalny WHO Tedros, SI może „poprawić zdrowie milionów”, jeśli będzie używana rozsądnie, ale „może też być nadużywana i szkodzić”.

Dlatego organizacje międzynarodowe apelują o ramy bezpieczeństwa, które zapewnią, że każde narzędzie SI będzie bezpieczne, oparte na dowodach i sprawiedliwe.

Perspektywy na przyszłość

Patrząc w przyszłość, rola SI w opiece zdrowotnej będzie rosła. Generatywna SI (jak zaawansowane modele LLM) ma zasilać coraz więcej aplikacji skierowanych do pacjentów i narzędzi wspierających decyzje – pod warunkiem poprawy dokładności.

Integracja z elektroniczną dokumentacją medyczną i genomiką stworzy jeszcze bardziej spersonalizowaną opiekę.

Robotyka i operacje wspomagane SI staną się powszechne w nowoczesnych szpitalach. Czujniki noszone na ciele wraz z algorytmami SI będą nieustannie monitorować parametry zdrowotne, ostrzegając pacjentów i lekarzy o problemach zanim dojdzie do nagłych zdarzeń.

Inicjatywy globalne (takie jak AI Governance Alliance WEF) dążą do koordynacji odpowiedzialnego rozwoju SI ponad granicami.

Kluczowe jest partnerstwo między SI a ludźmi. Łącząc szybkość SI z wiedzą kliniczną, można „przyspieszyć zarówno diagnozę, jak i leczenie”, twierdzą badacze.

Jak często podkreślają eksperci, SI powinna być „sojusznikiem, a nie przeszkodą” w opiece zdrowotnej.

Z ostrożnym optymizmem systemy ochrony zdrowia zaczynają wykorzystywać SI, aby zapewnić lepsze zdrowie większej liczbie osób – od inteligentnej diagnostyki i usprawnionych klinik po przełomy w leczeniu i globalną równość zdrowotną.

>>> Może zainteresować Cię także:

Sztuczna inteligencja w edukacji i szkoleniach

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta