Jak AI zmienia obrazowanie medyczne? O to pytamy Łukasza Pruszyńskiego, Kierownika Zespołu Techników Medycznych Elektroradiologii, p.o. Zastępcy Inspektora Ochrony Radiologicznej w Centrum Onkologii w Radomiu.

Jeszcze pięć lat temu sztuczna inteligencja w medycynie była traktowana jako ciekawostka z pogranicza science fiction. Dziś, w 2025 roku, jest cichym bohaterem pracowni radiologicznych. Zmieniła nie tylko to, co widzi lekarz na ekranie monitora, ale przede wszystkim to, jak czuje się pacjent w trakcie badania. Każdy, kto kiedykolwiek miał wykonywany rezonans magnetyczny, pamięta ten dyskomfort: hałas, ciasna tuba i konieczność leżenia w bezruchu przez 30, a czasem nawet 40 minut. Jeszcze w 2020 roku istniał w radiologii żelazny kompromis: chcesz mieć idealny, ostry obraz? Musisz poświęcić czas. Chcesz szybkiego badania? Obraz będzie zaszumiony i niewyraźny.

Sztuczna inteligencja złamała tę zasadę. Największą zmianą, jaką odczuwają dziś pacjenci, jest drastyczne skrócenie czasu badania. Dzięki technologii Deep Learning Reconstruction nowoczesne skanery nie muszą już zbierać tak wielu danych jak kiedyś. Algorytmy AI potrafią na podstawie krótszego zapisu odbudować obraz o krystalicznej jakości, usuwając szumy, które dawniej uniemożliwiały diagnozę. Efekt: badanie, które pięć lat temu trwało pół godziny, dziś zajmuje kilkanaście minut.

Jednak aby zrozumieć prawdziwą skalę tej rewolucji, najlepiej spojrzeć na jedną z najtrudniejszych dziedzin diagnostyki: walkę z nowotworami piersi. Wykrywanie zmian nowotworowych, szczególnie w tzw. gęstej tkance, przypomina szukanie białej kropki na białym tle. Dzisiejsze rozwiązania, oparte na głębokim uczeniu, zmieniły zasady gry. Systemy te nie szukają już tylko jasnych plam. Zostały wytrenowane na milionach obrazów, ucząc się rozpoznawać subtelne wzorce chorobowe niewidoczne dla ludzkiego oka.

Sztuczna inteligencja w radiologii przestała być odległą wizją przyszłości. Stała się cichym bohaterem, który skraca czas badań o połowę i drastycznie redukuje dawki promieniowania. W diagnostyce raka piersi inteligentne algorytmy działają jak precyzyjny celownik, który w ułamku sekundy wyłapuje w gęstej tkance zmiany niewidoczne dla zmęczonego ludzkiego oka.

Dzięki temu medycyna jest nie tylko skuteczniejsza, ale przede wszystkim bezpieczniejsza dla pacjenta, eliminując stres związany z pomyłkami i powtórnymi badaniami.

Czytaj także: Dyrektor UCK w Gdańsku o tym jak AI pomaga w predykcji zdrowia

Wydaje 2 mln dolarów rocznie na lekarzy, zażywa codziennie 100 suplementów diety, chodzi spać o 20:30. Oto plan dnia 48-letniego Briana Johnsona, założyciela ruchu „Nie umieraj” i guru trendu długowieczności.

Miliarder z obsesją długowieczności

Johnson znany jest z jednej rzeczy: postanowił nie umrzeć i w tym celu trzyma się określonego stylu życia. Jedni uważają go za bohatera, który na własnym przykładzie chce zaprzeczyć tezie, że wszyscy jesteśmy nieuchronnie skazani na starzenie się. Inni mają go za hochsztaplera opętanego obsesją zdrowia i strachem przed śmiercią. Wiele z jego sposobów na młodość wymaga ekstremalnych wyrzeczeń i dużych pieniędzy, a i tak nie ma pewności, że naprawdę pomogą mu osiągnąć założony cel.

W dokumencie Netflixa z 2025 roku „Don’t Die: The Man Who Wants to Live Forever” (Nie umieraj: człowiek, który chce żyć wiecznie) Johnson dzieli się wskazówkami na długowieczność. To łącznie ok. 100 rutynowych czynności, które wykonuje każdego dnia, bez wyjątku, aby utrzymać zdrowie organizmu w najlepszym stanie. Mało kto może sobie pozwolić, aby żyć jak Johnson, ale niektóre z elementów z jego planu na zdrowie łatwo skopiować.

Jak wygląda dzień Briana Johnsona?

Wszystko kręci się wokół zdrowia.

Johnson wstaje codziennie o godz. 4.30 rano. I to wyspany po ok. 9-godzinnym śnie. Pierwsze, co robi, to włącza lampę symulującą światło słoneczne o mocy ok. 10 000 luksów. Terapia światłem trwa 4 minuty. Ma chronić przed sezonowymi zmianami nastroju i wspomagać produkcję serotoniny.

Kolejny krok to zażycie pierwszych suplementów – witaminy C i żelaza – oraz pomiar temperatury ciała. Pozwala ona określić, czy procesy metaboliczne przebiegają prawidłowo. Następnie przychodzi czas na stymulację nerwu błędnego impulsami elektrycznymi, co ma odwrócić procesy starzenia się, zmniejszyć stan zapalny i aktywować organizm po nocy. Takie urządzenia można kupić on-line, ale nie ma jednoznacznych dowodów na ich skuteczność.

Dalej przychodzi kolej na dawkę 54 suplementów diety, w tym m.in. czosnek, ashwagandhę, flawonole kakaowe. Dopiero teraz Johnson siada do śniadania, które składa się przede wszystkim z napoju „Green Giant”. Zawiera on chlorellę (witaminy, kwasy omega-3) oraz spermidynę (środek przeciwnowotworowy). Każdy posiłek ma odważone co do grama składniki i liczbę kalorii, tak aby zamknąć się w ok. 2250 kalorii dziennie, na które składają się 130 gramów białka, 206 gramów węglowodanów i 101 gramów tłuszczu.

Aby zapobiec wypadaniu włosów wraz z wiekiem, zakłada czapkę do terapii światłem czerwonym. Kuracja trwa 6 minut. W filmie Netflixa Johnsom opowiada, że genetycznie ma tendencje do łysienia, a terapia pomogła mu zachować gęste włosy.

Po śniadaniu czas na ćwiczenia, a dokładnie 35 różnych ćwiczeń wykonywanych przez godzinę. Wśród nich są trening siłowy, cardio, rozciąganie, równowaga i 10-minutowe ćwiczenia HIIT (ćwiczenia o wysokiej intensywności z przerwami). O 9.00 Johnson je drugi posiłek złożony głównie z warzyw: całego brokułu, grzybów shiitake, czosnku, gorzkiej czekolady itd. Na deser zjada pudding orzechowy. Kolejna procedura: 12-minutowa terapia światłem całego ciała. Poranny rytuał wieńczy terapia dźwiękowa i jeszcze jeden posiłek złożony z kolejnych warzyw, orzechów, nasion i jagód.

Teraz przychodzi kolej na kolejne 34 tabletki z suplementami diety, jak akarboza (stabilizacja poziomu cukru we krwi), kwas hialuronowy (dobroczynny wpływ na skórę i stawy), wyciąg piperyny z kurkumy (łagodzenie stanów zapalnych). Johnson wszystkie posiłki spożywa przed południem.

Ale to nie koniec. Potem przychodzi czas na kolejne badania. Aby dokładnie zrozumieć reakcję organizmu na styl życia, Johnson stosuje inteligentny pierścień OURA, smartwatch Apple oraz specjalną smart wagę od Withings. Do tego monitoruje jakość powietrza, aby w domu zawsze panowały idealne warunki, stosuje specjalną nakładkę na materac w łóżku optymalizującą sen dzięki regulacji temperatury. Wystrzega się też opakowań plastikowych, aby uniknąć mikroplastiku w pożywieniu.

Wiele z urządzeń i suplementów, które stosuje Johnson, można kupić w jego sklepie internetowym. Jest tam m.in. specjalna oliwa z oliwek extra virgin za ok. 150 zł za butelkę albo suplementy diety. Dzień kończy się ok. godz. 20:30. I to bez wyjątku. Jak twierdzi Johnson, tak rygorystyczny styl życia i dieta pozwoliły mu w dwa lata cofnąć wiek biologiczny o ponad 5 lat, a jego obecny wskaźnik starzenia to 0,69 – z każdym rokiem starzeje się o 8 miesięcy. Johnson zaczął swoje wyzwanie długowieczności dopiero w wieku 44 lat, po 20 latach pracy jako przedsiębiorca tworzący firmy nowych technologii.

Godzinowy harmonogram Briana Johnsona (tzw. Blueprint Protocol)

4:30. Pobudka

• 9-godzinny sen (czas kładzenie się do łóżka ok. 19:30–20:30)
• 4-minutowa terapia światłem 10 000 luksów
• Pomiar temperatury ciała
• Pierwsze suplementy: witamina C, żelazo
• Stymulacja nerwu błędnego (urządzenie TENS)

4:45. Pierwsza dawka suplementów

• Łącznie ok. 50–60 kapsułek, m.in.: czosnek, ashwagandha, flawonole kakaowe, kurkumina, cynk, witaminy z grupy B, metformina (w niektórych okresach), kolagen, omega-3
• Łączna liczba suplementów dziennie: ok. 100+

5:00. Śniadanie: „Green Giant”

• Chlorella
• Spermidyna
• Peptydy kolagenowe
• Kreatyna
• Kakao
• Prebiotyki

Dzienne spożycie:

• ok. 2 250 kcal
• 130 g białka
• 200–210 g węglowodanów
• 100 g tłuszczu
• Dieta w 100% roślinna

5:30. 6-minutowa terapia światłem czerwonym (włosy)

5:40–6:40. Trening (codziennie, bez wyjątku)

• 35 ćwiczeń
• Trening siłowy
• Cardio
• Mobilność i rozciąganie
• Równowaga
• 10 minut HIIT
• Monitorowanie VO2 max i HRV

7:00. Drugi posiłek

• Cały brokuł
• Shiitake
• Czosnek
• Oliwa extra virgin (własna marka)
• Gorzka czekolada (wysoka zawartość flawonoli)
• Pudding z orzechów makadamia i orzechów włoskich

8:30. 12-minutowa fotobiomodulacja całego ciała światłem czerwonym

9:00–11:00. Ostatni posiłek

• Warzywa liściaste
• Soczewica / roślinne źródła białka
• Jagody
• Nasiona
• Fermentowane produkty roślinne

Wszystkie kalorie spożywane przed południem (brak kolacji – wczesne okno żywieniowe)

Po 11:00. Druga dawka suplementów

• ok. 30–40 tabletek
• Akarboza
• Kwas hialuronowy
• Kurkumina z piperyną
• Lit w mikrodawkach (okresowo)
• Adaptogeny

Monitoring parametrów zdrowia :

• Pierścień Oura (sen, HRV)
• Zegarek Watch
• Withings – inteligentna waga
• Regularne badania krwi (co kilka tygodni)
• Rezonans magnetyczny całego ciała (okresowo)
• USG, DEXA scan
• Marker wieku biologicznego
• Testy mikrobiomu
• Testy funkcji erekcyjnej (jako marker zdrowia naczyniowego)
• Pomiar nocnych erekcji (monitoring funkcji układu krążenia)

Środowisko życia:

• Kontrola jakości powietrza (niski poziom PM i CO₂)
• Zero plastiku w kuchni
• Materac z aktywną regulacją temperatury
• Idealna wilgotność w sypialni
• Stała temperatura w sypialni ok. 18–19°C

19:30–20:30. Sen

• Zero ekspozycji na światło niebieskie
• Stała rutyna
• Zero alkoholu
• Zero kofeiny
• Brak spontanicznych spotkań wieczorem

Co wiemy o stylu życia Briana Johnsona?

• Roczny koszt rygorystycznego stylu życia: ok. 2 mln USD
• 30+ lekarzy
• 100+ biomarkerów monitorowanych regularnie
• Tempo starzenia: 0,69 lata/rok
• Cofnięcie wieku biologicznego o ponad 5 lat w 2 lata

Od redakcji: metody stosowane przez Briana Johnsona wzbudzają duże kontrowersje. Choć niektóre opierają się na dowodach naukowych (np. zdrowe odżywianie się, unikanie używek, odpowiednia długość snu), wiele jest krytykowanych (stymulacja nerwu błędnego, nieuzasadniona konsumpcja suplementów diety, rygor diety i ćwiczeń). Jego Blueprint Protocol nie jest polecany przez lekarzy.

Czytaj także: LONGEVITY. Naukowcy już wiedzą, jak spowolnić starzenie

Dr Virginia Mahieu, Dyrektor ds. Neurotechnologii w Centrum Generacji Przyszłości (Center for Future Generations), wyjaśnia, dlaczego trwa wyścig o integrację mózgu z komputerem, jakie choroby będzie można leczyć dzięki neurostymulacji i dlaczego powinniśmy się bać dekodowania myśli.

• Neurotechnologie, obejmujące EEG, fNIRS i interfejsy mózg-komputer, rozwijają się dynamicznie dzięki miniaturyzacji czujników i postępom AI.
• Inwazyjne implanty, takie jak Neuralink, pomagają osobom sparaliżowanym komunikować się, ale rodzą poważne pytania o bezpieczeństwo i etykę.
• Nieinwazyjna stymulacja mózgu, np. Transcranial Magnetic Stimulation, jest skuteczna w leczeniu depresji i zyskuje coraz szersze zastosowanie kliniczne.
• Globalne firmy technologiczne – w tym Apple, Meta i Google – włączają opcję monitorowania aktywności mózgu do swoich urządzeń ubieralnych.
• Dane neuronowe to jedne z najbardziej wrażliwych danych zdrowotnych, a brak regulacji zwiększa ryzyko nadużyć, dyskryminacji i komercyjnego dekodowania myśli.

Czy może Pani przybliżyć, jakie dokładnie technologie podpadają pod neurotechnologie?

Rynek neurotechnologii dzielimy zazwyczaj na dwie główne kategorie: rynek medyczny i rynek konsumencki. Różnią się one zastosowaniami, modelami biznesowymi i ścieżkami regulacyjnymi, mimo że opierają się na podobnych technologiach, takich jak elektroencefalografia (EEG), fNIRS (Functional Near-Infrared Spectroscopy, nieinwazyjna technika neuroobrazowania, która mierzy aktywność mózgu), matryce mikroelektrod, a także stymulacja elektromagnetyczna lub podczerwienią.

Rynek medyczny jest szeroki i obejmuje urządzenia wykrywające schorzenia neurologiczne, takie jak epilepsja, udar mózgu lub depresja. Z kolei rynek konsumencki koncentruje się na rozrywce, interakcji z komputerem i zdrowiu poznawczym (sen, koncentracja, produktywność), choć te dwa ostatnie obszary coraz bardziej przenikają się z sektorem medycznym.

Można również rozróżnić urządzenia inwazyjne, takie jak głęboka stymulacja mózgu i wszczepialne interfejsy mózg-komputer, przykładowo Neuralink, oraz urządzenia nieinwazyjne, które wykrywają choroby lub stymulują mózg przez czaszkę.

I jest ich coraz więcej, bo rośnie zainteresowanie technologiami aktywującymi mózg w celu poprawy samopoczucia, jakości snu, wydajności w pracy.

Nieinwazyjne urządzenia do noszenia rozwijają się w zawrotnym tempie i coraz więcej dużych firm technologicznych wchodzi do tego sektora. Zwłaszcza że jest to rynek nadal nieregulowany, więc nie ma na nim praktycznie żadnych barier, w przeciwieństwie do restrykcyjnie regulowanego rynku medycznego.

Spodziewam się, że w nadchodzących latach neurotechnologia stanie się „mainstreamowa”, a przykładowo mierzenie aktywności mózgu będzie standardową funkcją słuchawek, okularów, zegarków, a nawet inteligentnej biżuterii.

Skąd takie przyspieszenie neurotechnologii?

Jednym z głównych czynników napędzających ten rozwój jest miniaturyzacja czujników, dzięki której urządzenia do noszenia są mniejsze i mobilniejsze, a implanty – mniej inwazyjne. Kolejnym determinantem jest sztuczna inteligencja: dane dotyczące mózgu są złożone, a ostatnie postępy AI pozwoliły poprawić jakość sygnałów i skuteczność ich interpretacji. Duże postępy osiągnięto też w badaniu możliwości stymulacji układu nerwowego w procesie leczenia niektórych schorzeń, w tym neurodegeneracyjnych.

Kiedy pada słowo „neurotechnologia”, pierwszym skojarzeniem jest Neuralink – firma Elona Muska dążąca do opracowania wszczepialnego interfejsu mózg-komputer. Czy to w ogóle jest realne?

Można powiedzieć, że Neuralink to klasyczna firma Elona Muska: wielkie ambicje, ogromne finansowanie i spore kontrowersje. Trzeba jednak przyznać, że zrobiła imponujący postęp techniczny, wszczepiając swoje implanty około tuzinowi osób z ciężkim porażeniem mózgowym i tym samym przywracając podstawowe funkcje, takie jak interakcja z komputerem i komunikacja. Neuralink opracował też robota do automatyzacji części procedury chirurgicznej mającej na celu wszczepienie implantu do mózgu. To wszystko spowodowało, że oczekiwania społeczne związane z interfejsami mózg-komputer bardzo wzrosły.

Jednak pomysł przekształcenia inwazyjnego implantu w popularny produkt konsumencki, mający na celu „połączenie ludzkiej świadomości ze sztuczną inteligencją” – co Neuralnik planuje osiągnąć w 2030 roku – rodzi poważne pytania etyczne. Pamiętajmy, że implanty mózgowe pozostają wysoce ryzykowne i inwazyjne. Nadal mało wiemy o tym, czy ich stosowanie w dłuższym okresie jest bezpieczne. Dla większości ludzi ich wszczepienie nie ma żadnego uzasadnienia medycznego, a niektórzy eksperci wzywają nawet do wprowadzenia moratorium na implanty konsumenckie do czasu lepszego zrozumienia ryzyka.

Oczywiście, mogą one być przełomem w leczeniu niektórych chorób układu nerwowego, na co czekają miliony pacjentów. Ale zastosowanie tak inwazyjnych technologii u ludzi zdrowych tylko dla poprawy możliwości kognitywnych jest etycznie kontrowersyjne.

Dlatego wiele firm pracuje nad rozwiązaniami niewymagającymi wszczepiania implantów. Czym różnią się one od rozwiązań typu Neuralink?

Technologie inwazyjne zapewniają na pewno lepszą rozdzielczość sygnału oraz mocniejszy i szybszy wpływ na neurony podczas stymulacji niż technologie nieinwazyjne. Niektóre z nich, takie jak głęboka stymulacja mózgu (Deep Brain Stimulation, DBS), zapewniają lepszy dostęp do głębokich obszarów mózgu odpowiedzialnych za funkcje krytyczne, w tym emocje, pamięć i zaburzenia motoryczne, jak przykładowo drżenie samoistne. Jednak wiążą się one również ze znacznie większym ryzykiem, wyższymi kosztami i dużo większą trudnością w implantacji lub zastosowaniu, zwłaszcza w codziennym użytkowaniu.

Na przykład nieinwazyjna metoda przezczaszkowej stymulacji mózgu (Transcranial Magnetic Stimulation, TMS) wykazała klinicznie znaczące efekty i jest obecnie zatwierdzona do leczenia depresji, zaburzeń obsesyjno-kompulsyjnych, migreny i uzależnień. Trwają badania pod kątem innych wskazań, takich jak leczenie stanów lękowych czy poprawa pamięci roboczej i czujności.

Jednak pomimo swojego potencjału klinicznego, terapie nieinwazyjne, takie jak TMS, są często zalecane tylko wtedy, gdy inne metody terapeutyczne zawiodły. Ale wraz z rosnącą liczbą dowodów na ich skuteczność, coraz częściej stają się terapiami pierwszego wyboru. Jeśli chodzi o równowagę między ryzykiem a korzyściami, terapie nieinwazyjne oferują duży poziom wygody i skalowalności, którego urządzenia inwazyjne nie będą w stanie osiągnąć jeszcze przez długi czas.

Jak urządzenia neurotechnologiczne wpłyną na nasze codzienne życie?

Neurotechnologia konsumencka wkracza już do miejsc pracy, szkół i rozrywki – na rynku są już słuchawki i inteligentne zegarki wyposażone w funkcje śledzenia zdolności poznawczych i pomiaru zdrowia mózgu. Przed nami prawdziwy boom tego typu rozwiązań, bo duże firmy technologiczne, takie jak Meta, Apple, Samsung, Amazon i Google, inwestują w neurotechnologię i już integrują ją ze swoimi produktami.

Tego typu urządzenia otwierają nowy rozdział w monitorowaniu zdrowia i samopoczucia. Nawet proste sygnały mózgowe mogą demaskować nawyki, wzorce zdrowia psychicznego i szersze wskaźniki zdrowia fizycznego. Z kolei ciągłe monitorowanie sygnałów mózgowych może pomóc w wykrywaniu wczesnych objawów chorób i wspierać profilaktykę, co jest ważne w obliczu rosnącej liczby zaburzeń psychicznych i neurologicznych.

Dekodowanie zdrowia mózgu ma też swoje ciemne strony.

Dane neuronowe należą do najbardziej wrażliwych danych, bo mogą zawierać informacje o najbardziej intymnych cechach naszej osobowości, co stwarza ryzyko dyskryminacji lub manipulacji. Do tego mogą one demaskować informacje, o których sami nie wiemy lub które są ukryte w naszej podświadomości.

Weźmy na przykład urządzenie wykrywające wczesne objawy choroby Alzheimera. Tak pozyskane informacje mogą być bardzo atrakcyjne dla pracodawców lub ubezpieczycieli zdrowotnych. Dlatego tak ważne jest zagwarantowanie najwyższych standardów prywatności i kontroli nad tym, kto ma dostęp do pozyskanych danych.

Ale nie jest to łatwe, bo – jak Pani wspomniała – brakuje regulacji.

Nasze największe obawy budzi zacieranie się granicy między produktami dla konsumentów a specjalistycznymi urządzeniami medycznymi. Wiele urządzeń sprzedawanych jako produkty wellness nie podlega regulacjom dotyczącym urządzeń medycznych, tymczasem rośnie ich funkcjonalność i zakres danych, jakie mogą monitorować.

Jeszcze innym zagrożeniem jest obiecywanie nierealnych możliwości. W przypadku stymulacji mózgu albo pomiaru jego aktywności, użytkownik nie jest w stanie zweryfikować efekt i precyzję. Dlatego wiele firm deklaruje przykładowo, że „urządzenie pomaga w łagodzeniu objawów ADHD”, podczas gdy taka teza nie opiera się na badaniach, ale jedynie na doświadczeniach użytkowników. To może wprowadzać w błąd, a konsumenci bez odpowiedniej wiedzy nie są w stanie odróżnić marketingowe obietnice od realnych możliwości.

Ale jest jeszcze większe zagrożenie: na rynek wchodzą kontrowersyjni gracze, jak chociażby media społecznościowe. Dzięki neurotechnologii mogą potencjalnie jeszcze skuteczniej szerzyć dezinformację albo wpływać na wybory zakupowe albo polityczne. Mam też obawy, że niektóre rozwiązania będą stymulować mózg, wpływając na ośrodek odczuwania przyjemności, doprowadzając do uzależnienia użytkownika.

Zdecydowałaby się Pani na wszczepienie czipa, aby porozumiewać się bez klawiatury z komputerem i AI?

Choć taka perspektywa brzmi ekscytująco, potrzebowałabym najpierw solidnych gwarancji dotyczących długoterminowego bezpieczeństwa, zarówno fizycznego, jak i poznawczego. Jestem też głęboko przekonana, że tego rodzaju inwazyjna technologia powinna być zarezerwowana dla pacjentów, którzy naprawdę jej potrzebują, aby przywrócić jakość życia w chorobach neurologicznych. Obawiam się, że tego typu innowacje mogą podsycić nasze i tak już ogromne uzależnienie od technologii. Stała stymulacja nie jest zdrowa dla mózgu, a jak dowodzą liczne badania, nuda odgrywa kluczową rolę w kreatywności, rozwiązywaniu problemów i poszukiwaniu sensu życia.

Czytaj także: Moda na rezonans magnetyczny całego ciała. Czy to ma sens?

W aptekach sprzedano 0,5% leków więcej niż w 2024 roku. Jednak wartościowa sprzedaż rośnie aż o 9,7%. Największy wpływ na poziom sprzedaży miały słaby sezon alergii i przeziębień. Ogromny wzrost sprzedaży notują leki stosowane w leczeniu cukrzycy i otyłości (agoniści GLP-1) – coroczne podsumowanie rynku farmaceutycznego w Polsce znajdziesz w OSOZ Statystyki 2/2026.

POBIERZ BEZPŁATNIE e-wydanie OSOZ Statystyki 2/2026 (47 stron, PDF)

W numerze 2/2026 OSOZ Statystyki:

Rynek apteczny w 2025 roku. Jakie leki sprzedają się najlepiej?

W 2025 roku rynek apteczny wzrósł o 9,7 procent do niemal 60 mld zł, przy minimalnym wzroście wolumenu o 0,5 procent. Najmocniej rosły leki Rx refundowane (15,3 procent) i nierefundowane (13,4 procent), podczas gdy segment non Rx zwiększył wartość jedynie o 3,8 procent i spadł ilościowo. Średnie ceny wzrosły o 11 procent w Rx refundowanych i o 5,6 procent w non Rx. Rekordowe sprzedaże osiągnęły terapie otyłości i cukrzycy: tirzepatyd 1,6 mld zł, semaglutyd 1,4 mld zł.

Czytaj dalej 👉

Suplementy diety z kolagenem. Sprzedaż osiągnęła kolejny rekord

Moda na suplementy diety zawierające kolagen trwa w najlepsze. W 2025 roku sprzedaż osiągnęła rekordowe 9,1 mln opakowań, niemal czterokrotnie więcej niż dekadę temu, a wartość rynku wzrosła do 308 mln zł. Równolegle dynamicznie zwiększył się asortyment, który w ciągu 10 lat urósł z 64 do 728 produktów.

Czytaj dalej 👉

Ponadto w numerze:

• Sprzedaż leków według molekuł (grudzeiń 2025)
• Najlepiej sprzedające się produkty (grudzień 2025)
• Monitor epidemiologiczny (grudzień 2025)
• Struktura dystrybucji leków (grudzień 2025 + rok 2025)
• Radar epidemiologiczny (marzec 2026)

Stanford Accelerated Intelligent Neuromodulation Therapy (SAINT) to pierwsza terapia depresji, która nie wymaga przyjmowania leków. Jej stosowanie zatwierdziła już Amerykańska Agencja ds. Leków i Żywności, a pierwsze badania są obiecujące: u 80% pacjentów zaobserwowano reemisję choroby.

W Polsce na depresję cierpi, według różnych danych, od 1,2 do 4 mln osób. Szacuje się, że u ok. 30% tradycyjne antydepresanty nie przynoszą poprawy. Dla osób obciążonych taką oporną na leczenie depresją pojawiła się nowa nadzieja – nieinwazyjna terapia oparta na stymulacji określonych obszarów mózgu impulsami magnetycznymi. Opracowana na Uniwersytecie Stanforda metoda powoduje „resetowanie” nieprawidłowych sygnałów mózgowych, łagodząc objawy choroby i regulując nastrój.

Sama technologia nie jest nowa i stosuje się ją od dziesięcioleci. Jednak klasyczna, przezczaszkowa stymulacja magnetyczna (TMS) wymaga od pacjentów poddawania się zabiegom pięć razy w tygodniu przez kilka tygodni. SAINT wymaga stosowania 10 razy dziennie przez pięć dni. Cały zabieg odbywa się w warunkach ambulatoryjnych, a po jego przeprowadzeniu pacjent może samodzielnie wrócić do domu. Większość pacjentów nie odczuwa żadnych skutków ubocznych podczas sesji.

Na tydzień przed leczeniem zespół opieki medycznej wykonuje szczegółowe zdjęcia mózgu za pomocą funkcjonalnego rezonansu mózgu (fMRI). Zdjęcia te pozwalają lekarzom zidentyfikować obszar mózgu, na który należy skierować leczenie.

Wyniki badania skuteczności SAINT zostały niedawno opublikowane w czasopiśmie World Psychiatry. Połowa z 24 uczestników z grupy leczonej osiągnęła remisję w ciągu miesiąca od poddania się terapii, w porównaniu z prawie 21% z 24 osób z grupy otrzymującej placebo. W drugim badaniu klinicznym, w którym wzięło udział 21 uczestników, 90,5% osiągnęło remisję.

Na tej podstawie, we wrześniu 2022 r. amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) zatwierdziła SAINT. To pierwszy nieinwazyjny system neuromodulacji stosowany w leczeniu depresji opornej na leczenie, dostępny obecnie w 17 klinikach w Stanach Zjednoczonych. Naukowcy ze Stanforda chcą do końca 2026 roku podwoić liczbę klinik oferujących SAINT. W międzyczasie pojawiło się wiele podobnych rozwiązań, dostępnych także w Europie.

Jak na razie metoda ta nie jest refundowana przez płatników. Jednym z argumentów jest brak dowodów na to, jak trwałe są korzyści terapii. Z pierwszych obserwacji wynika, że u niektórych pacjentów remisja po pięciodniowym cyklu leczenia utrzymywała się od kilku miesięcy do kilku lat. W przypadku niektórych osób konieczne było powtórzenie zabiegu. W przypadku trzeciej grupy terapię trzeba było połączyć z pomocą psychologiczną. W leczeniu prywatnym jeden cykl terapii SAINT kosztuje od 16 000 do ponad 30 000 dolarów. Naukowcy mają nadzieję, że urządzenia SAINT będą z czasem coraz mniejsze i mobilniejsze. Obecnie cały system wymaga dedykowanego pomieszczenia i składa się z fotela z nakładką magnetyczną i stacji monitorującej.

Czytaj także: Apka Wysa oferuje wsparcie psychiczne i terapię CBT

System AI do wstępnej oceny symptomów polskiego startupu Intermedica osiągnął bezprecedensowy międzynarodowy sukces. Jak to się udało? O to pytamy Piotra Orzechowskiego, założyciela i CEO Infermedica.

Długo się zastanawiałem, jakie były główne czynniki tego, że udało nam się zbudować międzynarodowy biznes w branży innowacji medycznej.

Najprostsza odpowiedź byłaby taka, że poświęciliśmy bardzo dużo czasu, aby stworzyć coś, co działa, i nie poddaliśmy się po drodze, mimo że okoliczności wielokrotnie były bardzo niesprzyjające. Dopiero po 4–5 latach po założeniu spółki pojawiły się u nas powtarzalny przychód oraz model biznesowy, które zaczęły rosnąć.

Szukając jednak przesłanek głębiej, w 2013 roku Piotr Wilam i Marek Kapturkiewicz z Innovation Nest kazali mi przeczytać książkę Lean Startup oraz wtajemniczyli mnie w podstawowe zasady customer developmentu. Przez wszystkie te lata staraliśmy się stosować zasadę, która brzmiała: „testuj hipotezy z prawdziwymi klientami, a najlepiej rób tylko to, za co klient jest chętny zapłacić”. Po wielu iteracjach udało nam się trafić w koncepcję produktową dla firm ubezpieczeniowych działających w zdrowiu, która dała podstawę do dalszego budowania tzw. Product-Market Fit, czyli dopasowania produktu do rynku.

Oczywiście z budowaniem pod klienta wiążą się też ryzyka. Stworzyliśmy dużo one-off’ów oraz jednorazowych funkcjonalności, feature’ów, które się nie zeskalowały, a które chciał tylko jeden klient.

Uważam, że dużym wyróżnikiem było u nas zawsze podejście do klientów. Każdego traktowaliśmy z bardzo dużym szacunkiem. Do tego cechowały nas skromność, chęć uczenia się, otwartość i skłonność do pilotowania naszych pomysłów, zanim je sprzedamy. Kiedy inne firmy robiły wokół siebie dużo szumu, jak przykładowo nieistniejący już Babylon Health, my po prostu ciężko pracowaliśmy. Jestem pewien, że kultura organizacyjna sama w sobie może stanowić przewagę konkurencyjną.

Największym czynnikiem, który bronił nas i nadal broni przez tyle lat, jest to, że adresujemy po prostu ogromny, uniwersalny problem. Każdy i każda z nas chce wiedzieć, co dolega naszym dzieciom, rodzicom, sobie samym. I każdy chce wiedzieć, co zrobić, aby rozwiązać problem zdrowotny. W połączeniu z prognozowanym przez WHO brakiem ponad 10 milionów pracowników służby zdrowia oraz rosnącymi kosztami opieki zdrowotnej, nietrudno jest uargumentować zasadność budowania certyfikowanej i zwalidowanej klinicznie sztucznej inteligencji wspomagającej pacjentów. Ten „pitch” rezonował tak samo dobrze w roku 2012 jak i w 2025, niezależnie od tego, czy byłem w Polsce, czy Dolinie Krzemowej. Gdybyśmy zaczynali od czegoś „małego” i chcieli rosnąć krok po kroku, po prostu nie udałoby nam się dojść do tego etapu.

Na koniec udało nam się pozyskać duże finansowanie w kwocie łącznej około 50 milionów dolarów. To wciąż dość sporo jak na realia firmy z Polski. Było to możliwe między innymi dzięki poziomowi ambicji rozwiązywanego przez nas problemu. Gdyby nie środki, które wydaliśmy na opłacenie R&D, w tym 150 tys. godzin pracy lekarzy, nie mielibyśmy produktu, który jest postrzegany jako jeden z najlepszych na rynku. Prawda jest też taka, że przez pierwsze 5 lat działalności nie mieliśmy prawie żadnego finansowania – bootstratpowaliśmy (red.: finansowanie z własnych środków finansowych), walczyliśmy od transzy do transzy. Zmysł przetrwania, pokora i „pozytywna naiwność” foundera pozwalały nam iść dalej.

Czytaj także: Aplikacje zdrowotne też powinny być refundowane – mówi Anna Kowalczuk z AOTMiT

Tysiące Polaków dało się nabrać na fikcyjnego lekarza wygenerowanego przez AI, który na Instagramie polecał suplementy diety. Podobne metody z wykorzystaniem sztucznej inteligencji mogą być wykorzystane do kradzieży danych medycznych. Jak się chronić?

• Fikcyjny lekarz z Instagrama wygenerowany przez AI to tylko jeden przykład na to, jak łatwo dziś wzbudzić zaufanie, aby wyłudzić pieniądze albo wykraść dane.
• Deepfake, klonowanie głosu i spersonalizowany phishing – AI pomaga cyberprzestępcom kraść dane w wyrafinowany i perfidny sposób.
• Rosnącym zagrożeniem jest „shadow AI”, czyli nieautoryzowane używanie publicznych chatbotów w pracy z danymi medycznymi.
• Dzisiaj haker może „zatrudnić” tysiące autonomicznych botów AI skanujących systemy szpitalne w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach.
• Najskuteczniejszą obroną pozostają silne hasła, uwierzytelnianie dwuskładnikowe, model zero trust oraz aktywne wykorzystanie AI do monitorowania zagrożeń.

Wygląda jak lekarz, ale to fejk stworzony przez AI

Przedstawiający się jako dr Adrian Halewski lekarz nie wzbudzał żadnych podejrzeń. Wyglądał jak prawdziwy, opowiadał wiarygodnie o jednym z suplementów diety, odpowiadał na komentarze użytkowników. Tysiące Polaków szukających porad uwierzyło, że po drugiej stronie ekranu jest specjalista i mogą mu zaufać. Szybko okazało się, że to oszustwo.

To nie jest odosobniony przypadek i podobnych fake’owych profili w mediach społecznościowych jest coraz więcej. Kilka przykładów: Wygenerowany przez AI lekarz twierdził, że nasiona chia pozwalają stabilizować cukier we krwi u cukrzyków. Wideo zostało udostępnione 18 000 razy i zebrało ponad 2 mln kliknięć. Jeszcze inny twierdził, że zmielenie siedmiu migdałów, 10 gramów cukru kandyzowanego i 10 gramów kopru włoskiego, przyjmowane przez 40 dni każdego wieczoru z gorącym mlekiem, wyleczy każdą chorobę mózgu. Konto AI lekarza miało 200 000 lubiących, a porada została obejrzana 86 000 razy.

Wygenerowane przez AI boty trudno już odróżnić od prawdziwych lekarzy, bo dzisiaj AI może tworzyć wysokiej jakości zdjęcia, kopiować głos człowieka (tzw. vishing) i pisać teksty w dowolnym stylu, np. polskim języku urzędowym. Nawet eksperci mają problem z odróżnieniem treści prawdziwych od fałszywych. Takie boty promują cudowne sposoby leczenia i nieznane, przełomowe terapie, aby zyskać szybki rozgłos i popularność. Czasami kradną dane osobowe, a czasami wyłudzają pieniądze.

Hakerzy wykorzystują metody inżynierii społecznej i generują deepfake-i AI, aby przeprowadzać wysoce personalizowane ataki phishingowe, tworzyć e-maile dopasowane do kontekstu pracy podmiotu, zawierające nawet nazwiska lekarzy albo realne scenariusze, jak zalogowanie się do systemu IT, aby poprawić raport sprawozdawczy. Bez problemu mogą też skopiować głos informatyka na podstawie kilkusekundowego nagrania głosu i wykorzystać go w rozmowie telefonicznej, wymuszając podanie hasła.

Nie zwierzaj się ChatGPT z tajemnic

Boty AI mogą podszywać się pod pracowników NFZ albo firm IT, żądając logowania się na podrobionych stronach www i tak kradnąc dane. To już nie musi być e-mail jak kiedyś, ale także płynna rozmowa telefoniczna. To tylko jeden z przykładów nowego zagrożenia bezpieczeństwa danych, z jakim pracownicy ochrony zdrowia będą mieli do czynienia coraz częściej.

Ale wyciek nie musi być inicjowany z zewnątrz – może być efektem luk w wewnętrznym systemie bezpieczeństwa. Takim nowym cyber-niebezpieczeństwem jest tzw. stosowanie AI w cieniu. Chodzi dokładnie o stosowanie przez pracowników zdrowia, nieoficjalnie, wszelkiego rodzaju czatbotów i systemów generatywnej AI w pracy. To może być szukanie danych w dokumentacji medycznej pacjenta, potwierdzenie diagnozy, planowanie zabiegów – z pozoru niewinne zadania. Ale trzeba pamiętać, że wprowadzane do czatbotów dane nie są bezpieczne, bo ChatGPT i podobne rozwiązania to nie autoryzowane rozwiązania medyczne, niespełniające standardów bezpieczeństwa danych. Do tego dane trafiają na serwery zlokalizowane w USA.

Przykładem jest głośna sprawa z 2025 roku, gdy do internetu wyciekło ok. 300 000 rozmów z czatbotem Grok. Eksperci od cyberbezpieczeństwa podkreślają, że czatując z AI, nie powinniśmy podawać żadnych informacji, które są poufne. Interakcje z AI nie mogą być monitorowane ani zabezpieczane nawet przez profesjonalne działy IT. Wyjątkiem jest stosowanie modeli lokalnych zamiast publicznych (ChatGPT, Gemini, Perplexity i inne).

Automatyzacja pracy hakera

W 2026 roku powinniśmy też przestać myśleć o hakerach jako informatykach ukrytych w piwnicach, często w Rosji, i wkradających się do zabezpieczeń szpitali. W sieci krążą tysiące botów, autonomicznych programów AI, które skanują systemy w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach, generują tzw. exploity (fragmenty kodu lub sekwencje poleceń wykorzystujące błędy i luki w zabezpieczeniach systemów komputerowych) i w ten sposób infekują podatny system. Tego typu boty badają aktualność systemów operacyjnych, sprawdzają urządzenia podpięte do internetu oraz każdy inny element sieci, który potencjalnie ma luki w zabezpieczeniach.

W darknecie, na forach dla hakerów można bez problemu pobrać narzędzia AI, jak WormGPT albo FraudGPT, do generowania złośliwego oprogramowania i phishingu. Zmienia się sposób ataku, ale obrona pozostaje taka sama: dokładne monitorowanie podatności na ataki w placówkach zdrowia, natychmiastowa aktualizacja zasobów IT zaraz po pojawieniu się upgrade’u, przechowywanie danych w bezpiecznej chmurze danych.

Twoje hasło jest tak słabe jak nigdy dotąd

Jeśli znowu musisz zmienić hasło, bo wymaga tego system albo wprowadzić dodatkowy kod SMS w procesie uwierzytelniania dwuskładnikowego, to może okazać się to najlepszą metodą obrony przed hakerami. Mocne hasła były dla hakerów barierą nie do pokonania. Ale i to się zmienia dzięki AI. Systemy AI analizują wykradzione zbiory danych, aby wykryć te najczęściej stosowane wzorce haseł. To przestroga, aby nie stosować haseł prostych, łatwych do zapamiętania. Niezmiennie, najlepsze hasła to takie wygenerowane losowo, składające się z m.in. 8 znaków, a najlepiej ok. 12–14, małych i dużych liter, liczb i znaków specjalnych. Hasło nie może być powiązane z nazwą użytkownika ani zawierać danych osobowych (twoich lub bliskich), imion, prostych słów, sekwencji znaków (np. 1234, abcd, QWERTY), powtórzeń ani oczywistych wyrażeń. AI pomaga hakerom, ale też broniącym się. Są już systemy AI monitorujące podejrzany ruch na serwerach, wykrywające zagrożenia na podstawie niestandardowych aktywności sieciowych, demaskujące podejrzane e-maile mające na celu wyłudzenie danych. Generatywną AI można stosować do wyszukiwania nowych zagrożeń, szkolenia personelu i przygotowywania testów bezpieczeństwa danych. W przypadku kradzieży haseł, uwierzytelnianie dwuskładnikowe zablokuje hakerom dostęp do zasobów informatycznych. Każda placówka – nawet mały POZ – powinna prowadzić politykę w modelu tzw. zero trust (zero zaufania), nadając tylko niezbędne uprawnienia personelowi pomocniczemu, nie wykorzystując komputerów do tworzenia elektronicznej dokumentacji medycznej do innych celów, tworząc regularnie – najlepiej automatycznie – kopie zapasowe.

Czytaj także: Cyberatak! Jak się chronić i regować? Rady CSIRT i Policji

– Prawdziwa rewolucja sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia jest jeszcze przed nami. Ale żeby na niej wypłynąć, a nie zatonąć, trzeba zacząć korzystać z AI już teraz – mówi Eva Deckers, dyrektor Centrum Doskonałości AI w holenderskim Szpitalu Catharina w Eindhoven. Rozmawiamy o tym, jak na spokojnie wdrażać AI i nie dać się zwariować szybko zmieniającymi się technologiami.

Czym dokładnie zajmuje się Centrum Doskonałości AI, którym Pani kieruje?

Nasz szpital już dawno zrozumiał, że aby bezpiecznie i skutecznie rozwijać i wdrażać sztuczną inteligencję, uzyskując zwrot z inwestycji – czy to w postaci nowego doświadczenia, lepszej wydajności, czy jakości opieki – należy stworzyć solidną infrastrukturę danych. I to jest zadanie dla Centrum Doskonałości AI, a dokładnie dla pracujących u nas inżynierów, naukowców zajmujących się danymi i programistów AI.

Skupiamy się głównie na tym, co osobiście nazywam „instalacją wodno-kanalizacyjną” – mam na myśli system wymiany danych gwarantujący, że strumienie informacji swobodnie mogą przepływać pomiędzy poszczególnymi częściami organizacji. Ta infrastruktura umożliwia niezawodne, skalowalne i bezpieczne wykorzystanie sztucznej inteligencji. Tutaj nie ma drogi na skróty i cała praca zaczyna się od gromadzenia, definiowania i czyszczenia danych.

Po latach tej pracy u podstaw z danymi dziś łatwiej nam eksperymentować z AI. Rozwijamy własne algorytmy, współpracujemy ze start-upami, wdrażamy rozwiązania zamiany mowy na tekst w celu ułatwienia tworzenia EDM. O technologii staramy się myśleć w perspektywie długoterminowej i strategicznej.

Czy uważa Pani, że już teraz szpitale powinny inwestować w sztuczną inteligencję i tworzyć podobne jednostki zarządzania rozwojem AI?

Jeśli szpitale chcą bezpiecznie i w sposób zrównoważony wykorzystywać sztuczną inteligencję, muszą najpierw stworzyć środowisko, które będzie sprzyjać eksperymentowaniu z AI i uczeniu się. Nie oznacza to koniecznie, że każdy szpital potrzebuje Centrum Doskonałości AI takiego jak nasze. Ale każdy szpital powinien określić swoją rolę i strategię w zakresie sztucznej inteligencji.

Przykładowo, w niektórych podmiotach większy sens ma wdrażanie rozwiązań zewnętrznych dostawców, a w innych – budowanie własnych platform. Wszystko zależy od zasobów i kompetencji. Niezależnie od tego, wprowadzenie AI musi być celowe i uporządkowane. To dlatego projekty AI nie mogą być rozrzucone pomiędzy różnymi oddziałami. Pamiętajmy, że oprócz części technologicznej, wdrożenie AI obejmuje też aspekty prawne, bezpieczeństwa danych i integracji z systemami IT. Do tego konieczna jest centralna koordynacja.

Kiedy objęłam stanowisko dyrektora w Centrum Doskonałości AI, moim pierwszym celem było uzyskanie „siły napędowej dla AI”. Aby to zrobić, zarządzanie danymi podnieśliśmy do rangi strategicznego priorytetu całego podmiotu. Równolegle zadbaliśmy o wzmocnienie umiejętności cyfrowych wśród personelu. Z prostego powodu – gotowość do wprowadzenia sztucznej inteligencji musi mieć charakter techniczny i organizacyjny. Z czasem, kiedy Centrum AI nabierało dojrzałości, kompetencje w zakresie zarządzania projektami AI przejmowały zespoły operacyjne, a my jedynie koordynujemy ich prace.

Od czego zaczyna Pani wdrażanie nowego algorytmu AI?

Nasze podejście do adaptacji AI stosujemy nie tylko w stosunku do AI, ale także innych technologii, jak opieka hybrydowa czy zdalne monitorowanie zdrowia pacjentów.

Najpierw mapujemy obecną ścieżkę opieki, aby w pełni zrozumieć relacje między uczestnikami procesu opieki, ich potrzeby i problemy. Następnie przeprojektowujemy ją tak, aby poprawić przepływy pracy i doświadczenia pacjentów. Punktem wyjścia jest zawsze człowiek, a dopiero potem sztuczna inteligencja. Dopiero razem tworzą zgrany zespół, gdzie AI jest tylko elementem procesów. W rzeczywistości często okazuje się, że przepływy pracy i procesy wymagają ulepszeń, zanim jeszcze dodana zostanie warstwa AI, która te procesy doskonali.

To dlatego najpierw skupiamy się na wartości i procesie, a dopiero potem na technologii.

Jak zachować równowagę między eksperymentowaniem z AI i próbowaniem nowych algorytmów a unikaniem obciążania personelu medycznego dodatkowymi technologiami?

Oczekiwania dotyczące sztucznej inteligencji są czasami nierealne. Lekarze często pytają mnie: „Dlaczego nie ma u nas więcej sztucznej inteligencji?”. Ale AI to nie jedyna technologia, którą wdrażamy. Do tego dochodzą opieka hybrydowa, regularny rozwój systemów HIS-owych i wiele innych rozwiązań e-zdrowia.

Moja rola polega na stworzeniu zrównoważonego portfolio: projektów, które pomagają całemu szpitalowi; projektów, które pomagają nam się uczyć oraz projektów strategicznie skalowalnych. Nie chcę tłumić innowacyjnych pomysłów, ale nie mogę też wspierać każdego startupu lub eksperymentu z AI. I to nawet, jeśli lekarze o to pytają. To dlatego zawsze oceniamy, czy pomysł wdrożenia technologii wnosi coś wartościowego, jest przystępny cenowo i użyteczny w praktyce.

Wiele szpitali mówi wprost, że AI nie opłaca się wdrażać, bo publiczny system zdrowia nie płaci za uzyskaną dodatkową jakość.

Zgadza się, to jedno z największych wyzwań dla systemów zdrowia w całej Europie. System refundacji skupiony jest na opiece świadczonej przez ludzi, gdzie technologia często klasyfikowana jest jako „koszt”.

Musimy to przemyśleć, ponieważ sztuczna inteligencja może znacznie poprawić przykładowo wydajność świadczenia usług, koordynację opieki i ogólną efektywność systemu. W przypadku wdrożeń AI, zwrot z inwestycji często następuje po dwóch lub więcej latach, przynosząc korzyści społeczeństwu lub systemowi, a nie bezpośrednio szpitalowi. W takim rachunku ekonomicznym, AI po prostu się nie opłaca. Mogą to zmienić tylko modele finansowania premiujące wartość powstającą dzięki stosowaniu innowacji.

Szpital Catharina wdraża AI od kilku lat. Czego w tym czasie nauczyła się Pani?

Jest wiele mitów związanych z AI. Wielu lekarzy ma nadzieję, że sztuczna inteligencja rozwiąże problem fragmentarycznych procesów pracy i rozproszonych danych oraz zmniejszy obciążenia administracyjne, szczególnie przy tworzeniu elektronicznej dokumentacji medycznej.

Tak prosto to nie działa. Nie wystarczy wdrożyć AI – dużo ważniejsze jest przeprojektowanie procesów, inwestowanie w infrastrukturę danych i dokładne zastanowienie się, jakie dane musimy gromadzić, a z których można zrezygnować. To czasami ma dużo większy wpływ na wygodę pracy personelu czy zadowolenie pacjenta niż najlepsze technologie.

W projektach IT i AI największym wyzwaniem jest utrzymanie entuzjazmu personelu. Moim zadaniem jest ciągłe przekonywanie ludzi, że wdrażane innowacje przynoszą korzyści i mają sens. Czasami te sukcesy są czysto techniczne, jak np. dysponowanie wysokiej jakości, unikalnymi zbiorami multimodalnych danych. Tak mało namacalne sukcesy są trudne do komunikowania.

Jedna lekcja wybija się na pierwsze miejsce: AI zadziała tylko wtedy, gdy dobrze działa podstawowy ekosystem danych, aplikacje IT są ze sobą zintegrowane, a jakość danych – wysoka. Do tego warto pozwolić pracownikom eksperymentować z AI, aby sami wyrobili sobie własne zdanie. Odradzałabym też kopiować rozwiązania AI wdrażane w innych szpitalach, bo mogą nie pasować do umiejętności personelu, wzbudzając brak zaufania.

Po co dzisiaj wdrażać AI?

W perspektywie krótkoterminowej, AI przyniesie największe korzyści w koordynacji opieki, zarządzaniu wydajnością i prognozowaniu popytu na usługi medyczne. Tam, gdzie występują niedobory zasobów w ochronie zdrowia – kadrowych i finansowych – to palące problemy, którymi trzeba się zająć.

W kolei w perspektywie długoterminowej, czyli za 10–15 lat, sztuczna inteligencja, robotyka i dane umożliwią nam świadczenie prawdziwie spersonalizowanej, precyzyjnej opieki medycznej na dużą skalę. Będziemy w stanie zdefiniować potrzeby każdego pacjenta i zapewnić mu leczenie w odpowiednim miejscu i czasie. Ale nie zapominajmy, że żaden szpital nie jest w stanie samodzielnie zapewnić w pełni spersonalizowanej i skoordynowanej opieki. Dlatego tak ważna jest elastyczna i uporządkowana infrastruktura danych, zapewniająca swobodną wymianę informacji pomiędzy placówkami zdrowia oraz placówkami zdrowia i pacjentami, do tego gotowa na przetwarzanie danych z pomocą algorytmów AI.

Czytaj także: 3 metody budowania gotowości na zmiany wśród personelu

Pełne skanowanie ciała rezonansem magnetycznym (ang.: whole body MRI) obiecuje wczesne wykrycie groźnych chorób, takich jak nowotwory. Moda dotarła też do Polski – za „whole body screening” trzeba zapłacić od 1500 do 3000 zł. Jak ostrzegają lekarze, nie daje ono żadnej gwarancji zdrowia i może wprowadzać w błąd. Pierwszy pacjent właśnie wytoczył sprawę sądową.

MRI prywatnie i pozorne poczucie bezpieczeństwa

Kompletne badanie zdrowia za pomocą rezonansu magnetycznego szybko stało się hitem. Założona przez szefa Spotify Neko Health, która ma swoje kliniki w Londynie, Manczesterze i Sztokholmie, chwali się listą 100 000 osób czekających w kolejce na wizytę. I to mimo iż lekarze ostrzegają, że to żadna profilaktyka, tylko niepotrzebne generowanie niepokoju wśród pacjentów i dawanie fałszywego poczucia bezpieczeństwa. Zapytani przez nas radiologowie przyznali, że zawsze można coś znaleźć, co jest nie tak, bo żaden organizm nie jest idealny. Ale te niedoskonałości nie są często chorobą, a jedynie prowadzą do kolejnych niepotrzebnych badań. Z drugiej strony, zrobienie dzisiaj badania rezonansem nie chroni nas przed tym, że jutro zacznie się rozwijać zmiana nowotworowa.

W Polsce nie ma specjalistycznych klinik, które zajmują się wyłącznie tego typu usługami, ale pierwsze przychodnie prywatne oferują już „whole body MRI”. Ceny zaczynają się od 1600 zł i sięgają ok. 3000 zł. Na stronach internetowych czytamy, że są szczególnie polecane we wczesnym wykrywaniu nowotworów u osób z predyspozycjami genetycznymi, diagnostyce pediatrycznej oraz monitorowaniu chorób zapalnych, a także jako narzędzie profilaktyczne u osób bezobjawowych zainteresowanych długowiecznością.

Tego typu badania chwalą w mediach społecznościowych celebryci jak Kim Kardashian czy Paris Hilton. Neko Health czy Prenuvo deklarują, że pełne skanowanie ciała pozwala wykryć subtelne zmiany na wczesnym etapie i zidentyfikować potencjalne problemy, zanim staną się poważne. Jak się okazuje, taka obietnica to stąpanie po cienkim lodzie, o czym świadczy sprawa opisana na łamach Washington Post.

Żadnych chorób nie wykryto, udar po 8 miesiącach

Chodzi o 35-letniego mężczyznę z Nowego Jorku, który w 2023 roku poddał się całkowitemu skanowaniu ciała. Końcowy raport nie wykazał żadnych poważnych problemów. Jednak 8 miesięcy później pacjent doznał udaru mózgu, w wyniku którego stracił czucie w lewej ręce i lewej nodze. Teraz pacjent wytoczył proces przeciwko firmie wykonującej „whole body scan”, twierdząc, że przeoczono oznaki problemów, które można było zauważyć w badaniu tętnic mózgowych. Sprawa znajduje się obecnie w sądzie. Gdyby badanie wykazało niebezpieczeństwo wystąpienia udaru, pacjent mógłby zostać poddany leczeniu farmakologicznemu lub chirurgicznemu, a także wprowadzić zmiany w stylu życia, co pozwoliłoby zapobiec udarowi.

Oprócz argumentu fałszywego poczucia zdrowia, krytycy całego skanowania ciała podnoszą jeszcze jeden argument. Kiedy pacjenci w publicznym systemie zdrowia, pilnie wymagający wykonania MRI, muszą czekać kilka miesięcy, osoby zdrowe, gotowe zapłacić kilka tysięcy złotych, blokują dostęp do profilaktyki i leczenia. Nie tylko do samego badania, ale też do radiologów, którzy wykonują opis badania.

Eksperci z American College of Radiology w oświadczeniu na stronie internetowej towarzystwa ostrzegają, że nie ma udokumentowanych dowodów na to, że badanie całego ciała jest opłacalne lub skuteczne w przedłużaniu życia i może ono prowadzić do wielu niespecyficznych wyników, wymagających niepotrzebnych dalszych badań, co generuje kolejne koszty.

Ale firmy oferujące tego typu usługi korzystają z trendu profilaktyki i długowieczności. Przed wykonaniem badania pacjent podpisuje zgodę z klauzulą informującą, że badanie nie gwarantuje wykrycia wszystkich nowotworów złośliwych i schorzeń.

Czytaj także: 10 technologii dla zdrowia, które wejdą na rynek w 2026 roku

Czy sztuczna inteligencja w końcu zmniejszy biurokrację w ochronie zdrowia? Czy dzięki niej lekarze nie będą się musieli zajmować papierologią i dokumentowaniem? O to pytamy dr n. med. Michała Gontkiewicza, Przewodniczącego Zespołu ds. e-zdrowia Naczelnej Izby Lekarskiej.

Od wielu lat jednym z najczęściej powtarzanych postulatów środowiska medycznego jest ograniczenie biurokracji – czynności administracyjnych, które zabierają czas przeznaczony na pracę z pacjentem. Dzisiejszy system ochrony zdrowia, zarówno w Polsce, jak i na świecie, jest obciążony skomplikowanymi procesami dokumentowania, raportowania, kodowania procedur czy wypełniania formularzy. W efekcie lekarze spędzają nawet ponad połowę swojej pracy na zadaniach pozamedycznych. Dlatego pytanie, czy sztuczna inteligencja może zmniejszyć tę biurokrację, jest jednym z kluczowych w kontekście cyfrowej transformacji zdrowia.

Odpowiedź brzmi: tak – AI już zaczyna zmniejszać biurokrację, ale efekt będzie stopniowy i zależny od kilku warunków systemowych.

Po pierwsze, AI ma dziś realny potencjał automatyzacji dokumentacji medycznej. Modele językowe potrafią przekształcać rozmowę lekarz–pacjent w gotową, ustrukturyzowaną notatkę kliniczną, uzupełniać brakujące elementy, a nawet sugerować kodowanie ICD-10/ICD-9 lub JGP. Systemy te działają już pilotażowo w kilku krajach i pokazują skrócenie czasu dokumentowania o 30–70%. W kolejnych latach można oczekiwać włączania tej funkcji bezpośrednio do systemów EDM, co pozwoli lekarzowi skupić się na pacjencie, a nie na klawiaturze.

Po drugie, generatywna AI umożliwia automatyczne wypełnianie formularzy, skierowań, zleceń czy kart zabiegowych na podstawie zebranych danych. To obszar najmniej spektakularny, ale najbardziej czasochłonny w codziennej praktyce. Redukcja tych obciążeń może realnie odciążyć personel i poprawić jakość pracy całego zespołu.

Po trzecie, AI może zmniejszać biurokrację pośrednio dzięki inteligentnym systemom decyzyjnym: automatyzacji wstępnej analizy obrazów, wyników badań czy danych z wywiadu. Jeśli część pracy diagnostycznej ulegnie standaryzacji i automatycznej interpretacji, mniej czynności będzie wymagało formalnego udokumentowania. To szczególnie ważne w obszarach obciążonych dużą liczbą badań, takich jak ginekologia, dermatologia czy radiologia.

Trzeba jednak podkreślić, że pełne wykorzystanie tego potencjału będzie możliwe tylko wtedy, gdy sprzęt, oprogramowanie i regulacje prawne będą ze sobą spójne. AI nie zmniejszy biurokracji, jeśli systemy zdrowia będą wymagać dodatkowych opisów „na wszelki wypadek”, jeśli prawo nie dopuszcza automatycznego tworzenia dokumentacji albo jeśli EDM nie jest kompatybilny z narzędziami AI. Niezbędne jest zatem równoległe uproszczenie przepisów oraz stworzenie krajowych standardów integracji AI z systemami medycznymi.

Kluczowe będą także odpowiedzialność i audytowalność. Lekarz musi mieć jasność, które fragmenty dokumentu zostały wygenerowane automatycznie i mieć możliwość ich korekty. Transparentność działania AI to warunek zaufania i bezpieczeństwa. Podsumowując: AI nie zlikwiduje biurokracji całkowicie, ale ma szansę radykalnie ją ograniczyć. Najbliższe lata przyniosą największą od dekad zmianę w organizacji pracy lekarza – od dokumentowania, przez podejmowanie decyzji, aż po komunikację z pacjentem. Warunkiem sukcesu jest jednak mądre wdrożenie tych narzędzi oraz równoległa modernizacja procesów systemowych. Jeśli te elementy zadziałają razem, biurokracja w medycynie w końcu zacznie realnie maleć.

Czytaj także: AI pomaga w predykcji zdrowia, dlatego UCK w Gdańsku rozwija swoje algorytmy