Dzięki integracji elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM) z dużymi modelami językowymi, lekarze z Clínica Alemana de Santiago w Chile mogą szybko otrzymać podsumowanie informacji z obszernej kartoteki pacjenta oraz generować raporty sprawozdawcze. Dr Alejandro Mauro, dyrektor ds. transformacji cyfrowej, wyjaśnia, jak bezpiecznie i skutecznie stosować LLM w ochronie zdrowia.

Clínica Alemana wprowadziła duże modele językowe do e-dokumentacji medycznej. Jak działa integracja EDM i LLM?

Kiedy w listopadzie 2022 r. pojawił się ChatGPT, zaskakując świat nowymi możliwościami, wiedzieliśmy, jak będzie go można wykorzystać w medycynie – od lat testowaliśmy, ale jeszcze bez wdrażania, poprzednie modele językowe, takie jak BERT, RoBERTa czy medicalBERT. Stąd wraz z premierą ChatGPT byliśmy świadomi potencjału LLM, ale także ograniczeń i trudności związanych z ich bezpiecznym włączeniem do środowiska medycznego.

ChatGPT był punktem zwrotnym w rozwoju AI, wprowadzając element, którego brakowało poprzednim modelom: trenowanie modelu z wykorzystaniem informacji zwrotnych, znane jako uczenie się przez wzmocnienie (reinforcement learning).

W grudniu 2022 roku zaczęliśmy zastanawiać się nad potencjalnymi obszarami zastosowania, aby zintegrować GPT z naszą elektroniczną dokumentacją medyczną i przeprowadzić wstępne testy. Bezpośrednie włączenie ChatGPT do EDM nie było – i nadal nie jest – technicznie wykonalne, bo jest to model zamknięty. Okazja nadarzyła się, gdy Microsoft wprowadził modele OpenAI do prywatnej infrastruktury chmurowej na platformie Azure.

Jak w przypadku każdej innowacji, brakowało nam praktycznego doświadczenia we wdrażaniu modeli LLM w EDM. Dlatego rozpoczęliśmy prace rozwojowe od określenia, w których miejscach EDM użycie LLM będzie dozwolone. W kolejnym kroku zaczęliśmy tworzyć i testować prompty, stopniowo je udoskonalając. Potem powstał menedżer komunikatów, a następnie odpowiednie moduły w systemie EDM do wyświetlania nowych informacji. Pierwsze LLM udostępniliśmy personelowi medycznemu w październiku 2023 roku.

Jakie dokładnie?

Na pierwszym miejscu były podsumowania dokumentacji pacjentów. Ci z nas, którzy pracują z EDM dobrze wiedzą, czego jej brakuje. Pomimo solidnego projektowania systemów IT, EDM trudno się przegląda albo szuka w niej informacji. Pojawienie się genAI daje po raz pierwszy możliwość rozwiązania tego problemu poprzez przekształcanie setek stron ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych informacji klinicznych w jasne i krótkie podsumowanie, pozwalające lekarzom maksymalnie wykorzystać czas przeznaczony na wizytę lekarską. Wprowadziliśmy też narzędzie wspomagające tworzenie notatek klinicznych – LLM podpowiada dalszą część tekstu, aby stał się on bardziej kompletny, jasny i poprawny gramatycznie.

Drugim zastosowaniem było generowanie raportów medycznych. W oparciu o notatki kliniczne lub całą historię pacjenta, LLM automatyzuje tworzenie dokumentów wymagane przez ubezpieczycieli lub inne podmioty, wyręczając w zadaniach postrzeganych przez lekarzy jako „administracyjne”.

Po trzecie, LLM bardzo nam ułatwiają tworzenie materiałów informacyjnych dla pacjentów, dostosowując język medyczny do prostego języka zrozumiałego dla osób niebędących lekarzami. Eksperymentalnie wprowadziliśmy też sugestie dotyczące planu leczenia, ale na razie ta opcja nie jest dostępna dla personelu medycznego.

Co zrobić, aby korzystanie z modeli LLM było łatwe dla użytkowników i bezpieczne pod względem dokładności i ochrony danych?

Najważniejsze jest wykorzystanie takiej chmury danych, która oferuje wdrażanie modeli LLM, ale jednocześnie jest zgodna z lokalnym i międzynarodowym prawem. Wiele osób nie zdaje sobie sprawy, że korzystając z publicznych narzędzi hostowanych na wspólnej infrastrukturze firm takich jak Meta, OpenAI czy Google, mogą ujawniać poufne dane pacjentów i potencjalnie naruszać ich prawa.

My mieliśmy to szczęście, że chmura danych Microsoftu, na której pracuje nasz szpital, oferuje możliwość bezpiecznego wdrażania modeli AI. Ale można to też zrobić sięgając do modeli open-sourcowych i uruchomić AI na bazie lokalnej, jeśli nie wdrożono chmury. Na początek zalecam skonsultowanie pomysłu z działem prawnym i użytkownikami końcowymi, czyli lekarzami.

A jak wyglądał etap włączania AI do EDM?

Postrzegamy elektroniczną dokumentację medyczną jako żywy organizm, który musi rozwijać się i ewoluować. AI jest po prostu kolejnym krokiem w tej ewolucji.

Zazwyczaj wprowadzamy ulepszenia do EDM bez większych ogłoszeń, po prostu udostępniając je wszystkim lub wybranym użytkownikom. Tak też było w przypadku naszego rozwiązania AI nazwanego AlemanaGPT. Dodaliśmy ikonę w różnych miejscach EDM i obserwowaliśmy zachowania użytkowników: kto kliknął, które funkcje były najbardziej atrakcyjne, kto nigdy z nich nie korzystał, kto wypróbował je raz, a kto używał ich regularnie.

Na podstawie tych informacji zidentyfikowaliśmy trzy grupy lekarzy, z którymi nawiązaliśmy kontakt, aby poznać ich opinie i możliwości ulepszeń. Zebrane informacje zwrotne pozwoliły nam zoptymalizować narzędzie i dostosować je do sposobu pracy pracowników medycznych.

AlemanaGPT to żywy projekt, w którym codziennie wprowadzane są jakieś zmiany. Regularnie spotykamy się z zespołami klinicznymi, konsultujemy, co można zmienić na lepsze, aktualizujemy modele AI. Początkowo pracowaliśmy na GPT-3.5, a obecnie wykorzystujemy różne modele OpenAI, Anthropic i Google, w zależności od zadania.

Klinika stosuje też klasyczne narzędzia AI.

Algorytmy AI wdrażamy od 2018 roku. Każdego roku testujemy 2–4 modele komercyjne. Jeśli mają one wymagane certyfikaty, są bezpieczne oraz oferują konkretne korzyści, kwalifikujemy je do dalszych badań. Zazwyczaj testujemy przez sześć miesięcy i na podstawie wyników decydujemy, czy włączyć je na stałe do infrastruktury IT, czy odrzucić.

Tak powstał m.in. RapidAI, czyli zestaw modeli, które identyfikują obszary tkanki mózgowej nadającą się do uratowania po udarze, umożliwiając leczenie, które bez tego wsparcia byłoby niemożliwe. Skorzystały na tym setki pacjentów po udarze, w przypadku których udało się ograniczyć do minimum negatywne następstwa choroby.

Z kolei LimbusAI działający w naszym centrum radioterapii konturuje skany tomografii komputerowej narządów, aby uniknąć ich napromieniowania, co jest niezbędnym krokiem w bezpiecznym planowaniu leczenia. Bez AI cały proces zajmował nawet trzy godziny, a teraz tylko dwie minuty. Wprowadziliśmy też DeepC – rodzaj modelu AI, który pozwala wdrożyć i przetestować nowe modele AI za pomocą kilku kliknięć, co znacznie skraca czas konfiguracji i przyspiesza testy.

Z genAI szpital korzysta już 2 lata, z AI – ponad 7. Jakie ma Pan przemyślenia na jej temat?

Żadna technologia nie rozwiązuje wszystkich problemów ani nie jest idealna. Wiele z innowacji daje wrażenie rewolucyjnych i obiecuje przenosić góry, ale dopiero wdrożenie ujawnia ich rzeczywisty potencjał i ograniczenia.

Z mojego punktu widzenia najważniejsze dla szpitala jest posiadanie dojrzałości do szybkiego testowania innowacji. Wówczas placówka może szybko wdrażać najcenniejsze rozwiązania lub odrzucać te, które dużo obiecują, ale mało oferują. Dla mnie kryterium wyboru jest proste i ogranicza się do monitorowania, czy z nowej funkcji AI korzystają pracownicy służby zdrowia. Jeśli tak, wiem że takie rozwiązanie stanowi wartość dodaną i warto je skalować.

Chciałbym podkreślić jedno: Jesteśmy głęboko sceptyczni i kierujemy się dowodami wdrażając AI. Każdą technologię oceniamy obiektywnie i metodycznie, w pierwszym kroku identyfikując ryzyko związane z eksperymentalnym zastosowaniem. Obejmuje to przegląd badań walidacyjnych, certyfikatów i dokumentacji technicznej. Następnie przeprowadzamy testy pilotażowe z udziałem użytkowników końcowych. Na koniec monitorujemy wpływ nowej funkcji na pracę.

Szpital jako jeden z niewielu na świecie myśli już o wdrażaniu tzw. agentów AI.

W marcu 2025 roku powstał system Clínica Alemana Agent System, który opracowaliśmy we współpracy z partnerem technologicznym. Jego zakres kompetencji rozszerzyliśmy poza EDM na wszystkie systemy e-zdrowia w tym portal pacjenta, stronę internetową, system rozliczeń itd. Nowe rozwiązanie pozwala nam tworzyć dowolnych agentów AI i integrować je z naszymi systemami informatycznymi na bazie scentralizowanej platformy. Agenci mogą wykorzystywać różne narzędzia, aby zyskać bezpieczny dostęp do danych klinicznych oraz następnie analizować je za pomocą modeli LLM.

Pierwsze trzy wdrożenia są planowane na najbliższe miesiące i obejmą m.in. Agent EDM pozwalający lekarzom „rozmawiać” z dokumentacją medyczną pacjenta oraz zadawać konkretne pytania. Agent przeszukuje całą dokumentację, w tym wyniki badań, i zwraca informacje w żądanym formacie. Drugą innowacją będzie bezpieczny portal AI dla lekarzy, czyli taki prywatny ChatGPT w naszej chmurze. Wiedząc, że lekarze i tak już korzystają z ChatGPT, portal pozwoli zapobiegać ryzykownym praktykom wprowadzania danych pacjenta do systemów komercyjnych, jak właśnie ChatGPT.

Jak udaje się Państwu przekonać personel do korzystania z AI?

Podstawą jest dobra komunikacja między Działem Informatyki Biomedycznej a pracownikami. Nowe rozwiązania projektujemy w oparciu o bezpośrednie opinie użytkowników, a gdy pomysły pochodzą od informatyków, zawsze współpracujemy z lekarzami i pielęgniarkami, aby zweryfikować ich przydatność.

Wszystko zaczyna się od problemu, nigdy od technologii. Jeśli nie ma problemu, który technologia może rozwiązać, nie podejmujemy żadnych działań, niezależnie od trendów technologicznych. Dzięki takiemu podejściu udało się stworzyć autentyczną kulturę innowacji, gdzie pracownicy czują, że mogą otwarcie zgłaszać problemy z IT i nowe propozycje. Staramy się też personalizować system IT w zależności od użytkownika. Każdy z nich ma dostęp do funkcji zgodnie ze swoim profilem i potrzebami. W praktyce nie mamy jednej elektronicznej dokumentacji medycznej, ale wiele EDM-ów, w zależności od roli pracownika.

Czytaj także: Pobierz raport specjalny o AI w ochronie zdrowia

Jak korzystać z AI i dużych modeli językowych w placówkach zdrowia? Co potrafi AI w gabinecie lekarskim i jak wspiera tworzenie dokumentacji medycznej? Jak wprowadzać innowacje medtech na rynek? Blog OSOZ zaprasza na MEDmeetsTECH (online i stacjonarnie), 4 grudnia 2025 r. w Warszawie.

MEDmeetsTECH 2025 otworzy sesja komunikacji w medycynie skupiona na relacjach lekarz–pacjent w czasach nowych technologii, wdrażaniu innowacji i rozwoju biznesu medtech. Trzy zaproszone ekspertki przedstawią trzy perspektywy: rozmowę z pacjentem w erze e-zdrowia (Małgorzata Wywrot, NIL IN), humanizacja cyfrowych doświadczeń pacjenta (Urszula Łaskawiec, Human Experience Institute), skuteczne sposoby komunikowania innowacji (Diana Żochowska, Medonet) i zarządzanie komunikacją kryzysową (Iwona Kania, NIL).

W sesji KEYNOTE zaplanowano dwa wykłady. Pierwszy poświęcony będzie wykorzystaniu nowoczesnych technologii w diagnostyce i terapii chorób rzadkich w kardiologii, w tym m.in. echokardiografii, angio-TK, rezonansu serca (MRI) oraz algorytmów AI. Poprowadzą je prof. Marcin Fijałkowski i dr Piotr Przygodzki, eksperci w diagnostyce i leczeniu ciężkich schorzeń serca.

W drugim, dr Mariusz Borkowski i dr Michał Nedoszytko omówią praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w pracy lekarza. Przedstawią przykłady wykorzystania AI w diagnostyce, terapii i monitorowaniu pacjentów – od kardiologii interwencyjnej po medycynę prewencyjną i estetyczną. Uczestnicy dowiedzą się, jak AI wspiera lekarza w podejmowaniu decyzji i komunikacji z pacjentem, stając się integralną częścią nowoczesnej medycyny.

W sesji TRENDY uczestnicy poznają najnowsze kierunki rozwoju w branży medtech i AI w ochronie zdrowia. Wśród tematów znajdą się m.in. zastosowanie dużych modeli językowych w praktyce klinicznej (dr Dominik Stosik), wykorzystanie LLM w dokumentacji medycznej (Piotr Karwatka), praktyczne projekty AI w szpitalach (Karolina Tądel). O konsekwencjach generatywnej sztucznej inteligencji dla systemu zdrowia przyszłości opowie Artur Olesch, redaktor naczelny czasopisma OSOZ.

Po południu odbędzie się debata Medonet z udziałem przedstawicieli Narodowego Funduszu Zdrowia, poświęcona zwiększeniu udziału nowych technologii w koszyku świadczeń zdrowotnych. W sesji startupowej młode firmy medtech zaprezentują swoje rozwiązania rynkowe. Zasady wprowadzania innowacji medycznych na rynek B2B przedstawi Justyna Uman-Ntuk.

W sesji RYNKOWY KNOW-HOW eksperci przedstawią m.in. projekty oparte na AI w diagnostyce choroby Alzheimera (dr Karol Chlasta), cyfrową farmakoterapię (Sławomir Kmak), zastosowanie Digital Twin w praktyce medycznej (dr Kasia Nicholson), koncepcję connected health (Przemek Grzywa) oraz „Google Maps dla serca), czyli system wspierający kardiologów (Paweł Paluch).

Kolejnym punktem będzie panel NIL IN – „Wdrożenia z misją”, poświęcony praktycznym przykładom cyfrowych transformacji w ochronie zdrowia: od opieki ambulatoryjnej, przez szpitalnictwo, po samoopiekę i AI w medycynie.

Konferencję zamknie sesja WYROBY MEDYCZNE, w której eksperci omówią, jak skutecznie projektować i wprowadzać na rynek konkurencyjne wyroby medyczne klasy III (Justyna Dziedzic-Wińska) oraz jak bezpiecznie przeprowadzić proces kontraktowania linii produkcyjnej (mec. Barbara Kaczała i Monika Siemion).

Uczestnicy MEDmeetsTECH 2025 dowiedzą się m.in.:

• Jak skutecznie komunikować się z pacjentami w erze e-zdrowia oraz w kontekście wdrażania innowacji, zarządzania kryzysowego i budowania zaufania do nowych technologii.
• W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia praktykę kliniczną, od diagnostyki i terapii po wsparcie decyzji lekarza i personalizację opieki nad pacjentem.
• Jakie trendy kształtują obecnie sektor medtech, w tym LLM i genAI oraz cyfrowa farmakoterapia, Digital Twin oraz rozwiązania typu Connected Health.
• Jak wprowadzać i skalować innowacje medyczne na rynek, od pomysłu i testów po komercjalizację, współpracę z NFZ i wykorzystanie modeli biznesowych B2B.
• Jak projektować i certyfikować nowoczesne wyroby medyczne, od prototypu do produkcji seryjnej wraz z wymogami bezpieczeństwa.

Wydarzenie skierowane jest do lekarzy, naukowców, studentów medycyny, biotechnologów, przedsiębiorców specjalizujących się w branży medtech oraz wszystkich zainteresowanych przyszłością medycyny.

MEDmeetsTECH 2025 odbędzie się na 26 piętrze PZU Park w Warszawie. Czasopismo OSOZ Polska jest partnerem medialnym wydarzenia.

Zarejestruj się na MEDmeetsTECH 2025 (stacjonarnie lub online)

Centrum e-Zdrowia opublikowało najnowszy Biuletyn Statystyczny Ministra Zdrowia 2025. 148-stronicowy raport zawiera szczegółowe dane na temat sytuacji demograficznej, zdrowotnej i organizacyjno-systemowej polskiej ochrony zdrowia.

Biuletyn został opracowany w oparciu o dane przekazywane przez placówki medyczne w Systemie Statystyki w Ochronie Zdrowia (SSOZ). Publikacja zawiera szczegółowe informacje na temat zachorowań (w tym na nowotwory, gruźlicę i choroby zakaźne), personelu medycznego i jego zatrudnienia, działalności szpitali i zakładów opieki długoterminowej, a także aktywności regionalnych centrów krwiodawstwa oraz finansów samorządowych SPZOZ-ów. Dane dotycząc roku 2024.​

Główne wyzwania zdrowotne

Rok 2024 przyniósł znaczący wzrost liczby zachorowań na choroby weneryczne – zanotowano ponad 7,6 tys. przypadków, dwukrotny wzrost względem roku poprzedniego. Wśród najczęstszych odnotowano kiłę i rzeżączkę. Najwyższe wskaźniki zachorowań na 100 tys. mieszkańców zanotowano na Mazowszu, Pomorzu i w Małopolsce.

Utrzymuje się wysoka liczba zachorowań na nowotwory złośliwe – łącznie ponad 181 tys. nowych zachorowań w 2022 roku, z podziałem niemal równo między mężczyzn (89,8 tys.) i kobiety (91,5 tys.). Najwyższe współczynniki zachorowań zaobserwowano w województwach: świętokrzyskim, podlaskim, pomorskim i kujawsko-pomorskim.

Wśród chorób zakaźnych, na uwagę zasługują statystyki dotyczące grypy i jej podejrzeń – w 2024 roku zgłoszono aż 4,7 mln przypadków. Znaczące ogniska krztuśca, szkarlatyny oraz wirusowych zapaleń wątroby rejestrowano w większości regionów, a epidemia odry była najwyższa w Pomorskiem (ponad 700 przypadków na 100 tys. mieszkańców).

Personel medyczny – liczby, struktura, wyzwania

W polskim systemie ochrony zdrowia zdrowia pracuje blisko 171 tys. lekarzy (45,6 na 10 tys. ludności) oraz 326 tys. pielęgniarek (87 na 10 tys.). Największa liczba lekarzy i pielęgniarek przypada na województwa łódzkie, mazowieckie, lubelskie i podkarpackie. Znacząco rośnie średnia wieku wśród personelu medycznego, a liczba młodych aktywnych zawodowo jest zbyt niska względem szybko starzejącej się populacji medyków.

Specjaliści z zakresu chirurgii (ponad 7 tys.), kardiologii (ponad 3,6 tys.), pediatrii (4,3 tys.) i anestezjologii (4,6 tys.) stanowią trzon kadry medycznej. Niska dostępność lekarzy dentystów notowana jest zwłaszcza w zachodnich województwach.

Szpitalnictwo i infrastruktura medyczna

W Polsce funkcjonuje 866 szpitali stacjonarnych ogólnych, dysponujących sumą ponad 156 tys. łóżek szpitalnych (41,7 na 10 tys. mieszkańców). Największa liczba łóżek przypada na Śląsk i Łódzkie. Wskaźnik wykorzystania łóżka szpitalnego wyniósł w skali kraju ok. 250 dni rocznie, a przeciętny czas pobytu chorego w szpitalu to około 4,85 dnia.Biuletyn-Statystyczny-2025.pdf​

Rośnie udział lecznictwa jednego dnia w strukturze usług szpitalnych, stale rozwijana jest sieć oddziałów dziennych. Tak samo zwiększa się liczba stanowisk dializacyjnych, za czym stoi starzejące się społeczeństwo. Dawstwo krwi jest nadal na wysokim poziomie – w 2024 roku krwiodawcy oddali ponad 1,3 mln jednostek krwi.

Opieka długoterminowa i ambulatoryjna

Placówki opieki długoterminowej zatrudniały w 2024 roku prawie 3,7 tys. lekarzy i 14 tys. pielęgniarek. Widoczny jest wzrost liczby opiekunów medycznych, fizjoterapeutów i wolontariuszy – system odpowiada na wyzwania związane z rosnącym odsetkiem osób starszych i przewlekle chorych.

W ambulatoryjnej opiece zdrowotnej działało ponad 10 tys. lekarzy rodzinnych i 6 tys. pediatrów, a liczba pielęgniarek przekroczyła 68 tys. Wciąż rozwija się specjalistyczna opieka ambulatoryjna, rośnie liczba fizjoterapeutów oraz położnych

Jak wynika z biuletynu, w 2024 roku polska służba zdrowia nadal zmagała się z niedoborem personelu medycznego i starzeniem się kadry. Niepokoi wysoka liczba zachorowań na choroby zakaźne, w tym grypę, szkarlatynę, krztusiec i odrę.

10 najważniejszych trendów ochrony zdrowia:

1. Liczba ludności Polski utrzymuje się na stałym poziomie, ale struktura demograficzna sugeruje postępujące starzenie społeczeństwa.
2. Wzrost zachorowań na choroby weneryczne – ponad dwukrotny wzrost przypadków w ciągu roku, szczególnie kiły i rzeżączki, głównie w województwach Mazowieckim i Pomorskim.
3. Wysoki poziom liczby nowych zachorowań na nowotwory złośliwe, z największą liczbą przypadków w województwach świętokrzyskim, podlaskim, pomorskim i kujawsko-pomorskim.
4. Wzrost liczby zachorowań na choroby zakaźne, w tym grypę, szkarlatynę, krztusiec i odrę, szczególnie w Pomorskiem.
5. Utrzymujące się wyzwania kadrowe: w Polsce pracuje ok. 171 tys. lekarzy i 326 tys. pielęgniarek, ale dynamicznie rośnie średnia wieku personelu medycznego.
6. Najwięcej lekarzy i pielęgniarek pracuje w województwach łódzkim, mazowieckim, lubelskim i podkarpackim; zauważalny niedobór lekarzy dentystów w regionach zachodnich.
7. Sieć szpitali stacjonarnych ogólnych liczy 866 placówek i ponad 156 tys. łóżek – największa dostępność na Śląsku i w Łódzkiem.
8. Rośnie liczba miejsc i personelu w opiece długoterminowej i ambulatoryjnej, szczególnie dla pacjentów przewlekle chorych i w starszym wieku.
9. Rozwija się infrastruktura medyczna, w tym rośnie liczba stanowisk dializacyjnych i urządzeń diagnostycznych.
10. Rosnące koszty prowadzenia SPZOZ-ów ograniczają możliwości inwestycyjne i remontowe.

Pobierz Biuletyn Statystyczny Ministerstwa Zdrowia 2025

„42 aplikacje dla zdrowia” opisuje popularne i lubiane aplikacje w takich kategoriach jak wizyta lekarska, choroby przewlekłe, sen, dieta, fitness czy relaks. We wnętrzu znalazły się rozwiązania dla pacjentów, lekarzy i pielęgniarek.

Jak wybrać dobrą aplikację zdrowotną?

Nowa publikacja czasopisma o e-zdrowiu OSOZ Polska jest przewodnikiem po dynamicznie rozwijającym się rynku mobilnych aplikacji zdrowotnych. Według badania Deloitte, smartfony ma już 97% Polaków – najwięcej w grupie wiekowej 16-24 lata. Wiele osób nie rozstaje się z nim nawet na chwilę. Pomagają w komunikacji ze znajomymi, załatwianiu codziennych spraw i – coraz częściej – wspomagają zdrowie, pomagając umówić się do lekarza, znaleźć lek w aptece, motywując do ćwiczeń czy pełniąc rolę trenera zdrowego odżywiania się.

W sklepach z apkami można znaleźć ich setki tysięcy, ale tylko niektóre z nich są sprawdzone i bezpieczne w stosowaniu pod względem ochrony danych i jakości. Jak odnaleźć się w tej masie? Jak radzą autorzy raportu, zanim pobierzemy apkę warto sprawdzić rekomendacje innych użytkowników, certyfikaty oraz zakres przetwarzanych danych. Jeśli apka nas przekona, ale jest płatna, najlepiej skorzystać z okresu próbnego – wiele aplikacji obiecuje wiele, ale czy będą regularnie używane i przyniosą oczekiwane efekty, zależy od indywidualnych preferencji. Warto też pamiętać, że za bezpłatne aplikacje często płacimy swoimi danymi.

Pomagają umówić wizytę, wykupić lek, zasnąć, wyciszyć się

Jest jednak kilka rozwiązań, które każdy powinien mieć w smartfonie. Przykładem jest apka Ministerstwa Zdrowia czyli mojeIKP albo takie rozwiązania jak Visimed czy KtoMaLek, które ułatwiają znalezienie wolnego terminu u lekarza albo leku w aptece. Osoby chore przewlekłe, na przykład na cukrzycę albo nadciśnienie, znajdą w raporcie wiele klinicznie przetestowanych rozwiązań, które pomogą utrzymać chorobę w ryzach.

Ci, którzy chcą poprawić swoją kondycję fizyczną albo lepiej się odżywiać, mają do wyboru polskie i zagraniczne aplikacje pełniące rolę coacha fitness. W raporcie są też apki dla tych, którzy mają problem ze snem, przyszłych matek oraz osób szukających łatwego sposobu na wyciszenie się w stresującym dniu.

107-stronicowy, bezpłatny raport zawiera rekomendacje najbardziej popularnych aplikacji, z których już korzystają tysiące a nawet miliony pacjentów. Jak podkreślają autorzy raportu, aplikacje mogą świetnie wspomagać zdrowie, ale nie zastępują wizyty lekarskiej, zwłaszcza, że większość z nich nie jest urządzeniami medycznymi według obowiązującego prawa.

Pobierz bezpłatnie raport „42 aplikacje dla zdrowia”

Oto aplikacje, których używają miliony osób w Polsce i na świecie. Wybraliśmy 42 apki, które pomagają umówić się do lekarza, wykupić leki, osiągnąć wymarzoną sylwetkę, lepiej spać, zdrowo się odżywiać, rzucić palenie, odprężyć się albo zarządzać chorobą przewlekłą.

We wnętrzu:

• Starannie wybrane 42 aplikacje, w tym wiele bezpłatnych
• Rozwiązania dla pacjentów, lekarzy i pielęgniarek
• Informacje o cenach i linki do pobrania na smartfona
• Przejrzysty podział na kategorie: fitness, choroby przewlekłe, dieta, zdrowy sen itd.

KLIKNIJ TUTAJ, aby pobrać bezpłatnie raport „42 aplikacje dla zdrowia” (107 stron, PDF)

Spis treści:

WSTĘP

Mobilne aplikacje zdrowotne. Motywują, monitorują, organizują
Apple Health i Google Fit. Co potrafią apki od producentów smartfonów?

WIZYTA LEKARSKA / LEKI

VisiMed. Centrum zarządzania zdrowiem
Wizyta Lekarska. Kartoteka medyczna pacjenta w smartfonie lekarza
Wizyta Pielęgniarska. Płynna organizacja pracy pielęgniarki
KtoMaLek. Pomoc z zakupie leków
Pharmindex Mobile. encyklopedia leków w telefonie
MojeIKP. Dane z systemu e-zdrowia i przydatne opcje dla pacjentów
Symptomate. Co może być przyczyną objawów?
Aysa. Ocena chorób skóry

FITNESS / SPORT

Komoot. Wędrówki i wycieczki rowerowe dla zdrowia
NTC Training Club. Ćwiczenia fitness za darmo
Airly. Kontrola jakości powietrza, którym oddychasz
Better Me. Fitness w domu bez nudy
ZRx Zombie Run + Marvel Move. Biegaj, aby uciec przed zombie

DIETA

MyFitnessPal. Kumpel pomagający w zdrowej diecie
Zdrowie Zakupy. Sprawdź, czy kupowane produkty mogą ci zaszkodzić
Fitatu. Kontrola wagi ciała
Fit Foczki. Aplikacja dietetyczna od dietetyka
Fastic. robisz zdjęcie i znasz liczbę kalorii
Yazio. Odchudzanie bez wyrzeczeń

ZDROWE NAWYKI / NASTRÓJ / PAMIĘĆ

Calm. Odzyskaj spokój i wycisz umysł
Wysa. Wsparcie psychiczne i terapia CBT
QuitNow. Rzuć palenie
QuitZilla. Zerwij z niezdrowymi nawykami
ROOTD. Terapia lęków i stanów paniki
Voidpet Garden. Zapanuj nad negatywnymi emocjami
Daylio. Mikro-pamiętnik do śledzenia nastroju
Impulse – Brain Training. Ćwiczenia pamięci

ZDROWY SEN

Sleep Cycle. Monitoring cyklu snu
Pillow. Na problemy ze snem

CHOROBY PRZEWLEKŁE

Cukrzyca.pl. Bezpieczny i optymalny plan żywieniowy dla cukrzyków
MySugr. Dzienniczek dla cukrzyków i kontrola nad pomiarami
Apsik! Dobra aplikacja dla alergików
Kumpel Migreny. Sposób na ujarzmienie ataków migreny
Kaia Health. Proste ćwiczenia na ból pleców z cyfrowym trenerem
Eczema Wise. Zrozum egzemę i znajdź czynniki wyzwalające

MONITORING PARAMETRÓW ZDROWIA

Braun Heart Health. Wszystkie wyniki pomiaru ciśnienia krwi w aplikacji
Antek. Monitoring rozwoju fizycznego dziecka
Ciąża+. Kontrola ciąży i porady dla przyszłych matek
SkinVision. Monitoruj znamiona i zmiany skórne
Flo. Kalendarz miesiączkowy i zdrowie kobiet

EDUKACJA

Disney Magic Timer. Zamień mycie zębów w zabawę
Complete Anatomy. Dokładny model ciała człowieka

---

W serii poradników OSOZ ukazały się również (kliknij na okładkę, aby pobrać):

Według Eurostatu, w 2024 r. 70,9% obywateli UE w wieku 16–74 lat korzystało z co najmniej jednego urządzenia podłączonego do Internetu, w tym 7,9% ze smart urządzeń jak glukometry, ciśnieniomierze i inteligentne wagi, a 30% ze smartwatchy i opasek fitness. Na czele statystyk są podłączone do internetu telewizory.

• W 2024 r. 70,9% Europejczyków korzystało z urządzeń IoT, najczęściej z telewizorów
• Najwięcej użytkowników IoT jest w Holandii, a najmniej w Polsce.
• Smart glukometry i ciśnieniomierze ma tylko niecałe 8%
• Z IoT najczęściej korzystają młodsi, a z urządzeń dla zdrowia – osoby w wieku 35–44 lata
• IoT w medycynie zyskuje znaczenie dzięki AI

Co trzeci mieszkaniec UE ma smartwatcha

Wdrażanie urządzeń podłączonych do internetu – potoczenie zwanych Internetem Rzeczy (IoT) – najszybciej postępuje w krajach północnej i zachodniej Europy. Najwyższy odsetek użytkowników odnotowano w Holandii (94,8%), a tuż za nią uplasowały się Irlandia (90,6%) i Dania (87,0%). Na samym końcu jest Polska (46,1%), zaraz po Bułgarii (50,8%) i Rumunii (56,6%).

Większość zastosowań IoT dotyczy urządzeń związanych z rozrywką. Na czele listy znalazły się telewizory podłączone do Internetu, z których korzysta 57,9% Europejczyków.

Dla porównania, urządzenia IoT związane ze zdrowiem są mniej popularne – korzysta z nich mniej niż jeden na dziesięciu Europejczyków (7,9%). Jednak w tej grupie znalazły się dedykowane urządzenia, jak glukometry, ciśnieniomierze oraz inteligentne wagi. Do tego trzeba doliczyć urządzenia smartwatche i opaski fitness, które także monitorują aktywność fizyczną (29,9%). Razem wzięte stanowią mocną grupę, do której sięga prawie 38% obywateli UE. Dużą popularnością cieszą się również wirtualni asystenci, konsole do gier i domowe systemy audio.

Funkcje ratujące życie i wykrywające groźne choroby

Urządzenia monitorujące aktywność fizyczną oraz jakość snu, inteligentne ciśnieniomierze i połączone glukometry dają dostęp do danych na temat stanu zdrowia w czasie rzeczywistym, pomagając w podejmowaniu decyzji profilaktycznych. Osoby chore przewlekłe często przekazują zebrane dane lekarzom podczas wizyty kontrolnej, aby śledzić zmiany w przebiegu choroby.

Przyzwyczaili się do nich cukrzycy, którzy mogą kontrolować na bieżąco zmiany w poziomie cukru we krwi. Ale liczba funkcji szybko rośnie i nowej generacji smartwatche wzbogaciły się ostatnio m.in. o mierzenie jakości snu, wykrywanie nieregularnego rytmu serca, bezdechu sennego czy nawet nadciśnienia. W czasie pandemii COVID-19 funkcja mierzenia nasycenia krwi tlenem uratowała życie wielu chorym.

Zdrowie monitorują najczęściej 30- i 40-latkowie

W stosowaniu IoT przodują młodsi Europejczycy. 84% osób w wieku 16–24 lat korzystało w 2024 r. z co najmniej jednego urządzenia podłączonego do Internetu, w porównaniu z zaledwie 45% osób w wieku 65–74 lat. Rozrywka pozostaje dominującym czynnikiem dla najmłodszej grupy wiekowej, gdzie 40% korzysta z urządzeń do noszenia, a taki sam odsetek – z konsol do gier.

Najwyższy poziom wykorzystania urządzeń IoT związanych ze zdrowiem zaobserwowano wśród osób w wieku 35–44 lat (10%). Ta grupa – często balansująca między karierą, rodziną i potrzebami zdrowotnymi dzieci oraz starzejącymi się rodzicami – jest bardziej skłonna do korzystania z urządzeń, które wspierają cele fitness i profilaktykę zdrowotną.

W przypadku osób starszych, wykorzystanie pozostaje na niższym poziomie. Tymczasem to właśnie ta grupa demograficzna mogłaby odnieść największe korzyści z połączonych technologii zdrowotnych. Powodem są brakujące umiejętności cyfrowe oraz ceny – nowoczesne smartwatche pozwalające monitorować zdrowie serca czy słuchawki pełniące rolę aparatu słuchowego kosztują nawet kilka tysięcy złotych.

Dane Eurostatu pokazują, że najczęstszym powodem, dla którego Europejczycy nie korzystają z urządzeń IoT, jest po prostu brak potrzeby (41%). Na kolejnych miejscach są wspomniane już koszty (7%), prywatność i bezpieczeństwo danych (9%).

Dlaczego to ważne?

Rola IoT w opiece zdrowotnej będzie szybko rosła z trzech powodów. Po pierwsze, rozwój sztucznej inteligencji powoduje, że inteligentne zegarki mogą mierzyć coraz więcej parametrów zdrowia. Po drugie, AI pozwala tworzyć modele predykcyjne, przewidując z wyprzedzeniem rozwój chorób, co z kolei ułatwia zarządzanie chorobami przewlekłymi. Po trzecie, ograniczony dostęp do opieki zdrowotnej skłania coraz więcej osób do przejęcia inicjatywy w sprawach związanych ze zdrowiem. Największe nadzieje wiąże się z trzema obszarami zastosowań:

• Leczenie chorób przewlekłych. Podłączone glukometry i inteligentne implanty – jak np. rozruszniki serca – rewolucjonizują nadzór medyczny nad chorymi przewlekle.
• Zdalne monitorowanie pacjentów. Pacjenci po operacjach mogą być wypisywani ze szpitala wcześniej i monitorowani w domu. To większe bezpieczeństwo i komfort dla pacjenta oraz mniejsze koszty dla systemu zdrowia.
• Profilaktyka. Urządzenia do noszenia mogą już ostrzegać o wczesnych objawach schorzeń, które rozwijają się często w ukryciu, jak bezdech senny, migotanie przedsionków i nadciśnienie.

Szerokie wykorzystanie smartwatchy w kontroli chorób przewlekłych planuje m.in. brytyjska służba zdrowia NHS, która znajduje się w głębokim kryzysie kadrowo-finansowym. Niektóre kraje prowadzą pilotaże monitoringu zdrowia seniorów i osób z chorobami układu krążenia, a firmy ubezpieczeniowe oferują rabaty na polisy zdrowotne za aktywność fizyczną sprawozdawaną z pomocą inteligentnych opasek albo zegarków.

Czytaj także: Polska na 6. miejscu w rankingu e-zdrowia w Europie

Prof. Adrian Smędowski, okulista i neurofizjolog ze Śląskiego Uniwersytetu Medycznego, od lat pracuje nad zastosowaniem AI w okulistyce. Teraz naukowiec i jego zespół uczestniczyli w opracowaniu przełomowego algorytmu. W przeprowadzonym badaniu klinicznym zwiększył on dokładność diagnoz o 17 proc. w stosunku do diagnoz stawianych przez lekarzy pracujących bez AI.

• Zespół prof. Adriana Smędowskiego ze Śląskiego Uniwersytetu Medycznego opracował algorytm EyeFM, który zwiększa trafność diagnoz chorób oczu z 75% do ponad 92%.
• EyeFM został wytrenowany na 14,5 mln obrazów okulistycznych i 400 tys. tekstów klinicznych.
• Badania kliniczne z udziałem 668 pacjentów wykazały, że AI poprawia nie tylko diagnozę, ale też decyzje terapeutyczne lekarzy.
• Algorytm może być w przyszłości zintegrowany z urządzeniami okulistycznymi, umożliwiając szybkie i precyzyjne rozpoznanie chorób
• Prof. Smędowski podkreśla, że AI nie zastąpi lekarzy, lecz stanie się niezbędnym wsparciem w diagnostyce i profilaktyce chorób oczu, pomagając zapobiegać utracie wzroku milionów pacjentów.

Chodzi o Model EyeFM, wytrenowany na 14,5 mln obrazów okulistycznych i 400 tys. tekstów klinicznych. W badaniach klinicznych z udziałem 668 pacjentów i 16 lekarzy, naukowcy z SUM wykazali, że EyeFM zwiększa trafność diagnoz i decyzji terapeutycznych. Model uzyskał precyzję rozpoznania na poziomie 92,2 proc. w porównaniu z 75,4 proc. w przypadku diagnozy przez lekarza. EyeFM umożliwia też skuteczniejsze wykorzystanie tańszych i bardziej dostępnych badań obrazowych. Publikacja naukowa An eyecare foundation model for clinical assistance: a randomized controlled trial ukazała się w prestiżowym magazynie „Nature Medicine”.

EyeFM pozwala podnieść dokładność diagnoz chorób oczu do ponad 92 proc. Jak dokładnie działa algorytm?

Algorytm znacznie zwiększa jakość diagnostyki chorób oczu. Kilkudziesięciu lekarzy z całego świata – z USA, Ameryki Południowej, Europy i Azji – zgromadziło dokumentację zdjęciową oczu pacjentów z różnymi schorzeniami okulistycznymi. Łącznie zebrano ponad 14 milionów zdjęć i dane kliniczne, które następnie przeanalizowano przez system sztucznej inteligencji – w ten sposób AI nauczyła się rozpoznawać cechy charakterystyczne chorób oczu, a do tego nawet ich drobne niuanse. Tak powstał algorytm umożliwiający automatyczną interpretację zdjęć siatkówki, powierzchni oka i innych struktur.

Następnie przeprowadziliśmy testy na kilkuset pacjentach. W pierwszej grupie, zdjęcia oka analizowali okuliści samodzielnie, a w drugiej – z pomocą algorytmu EyeFM. Bez wsparcia AI prawidłową diagnozę postawiono w 75,4 proc. przypadków, a z pomocą EyeFM – w 92–95 proc. Poprawiła się skuteczność, czułość diagnozy oraz trafność decyzji terapeutycznych. To przełom, choć na razie badanie miało charakter badania klinicznego. Docelowo EyeFM może być elementem urządzeń okulistycznych, które po wykonaniu zdjęcia struktur oka od razu sugerowałyby, jakie patologie należy wziąć pod uwagę, a jakie wykluczyć.

W ŚUM w Katowicach prowadzi Pan Profesor tzw. translacyjne projekty naukowe, czyli takie, które mają trafić do praktyki klinicznej. Czy EyeFM ma na to szansę?

Badania translacyjne są dziś bardzo popularne dzięki rozwojowi technologii informatycznych i biomedycznych. Dzięki nim, na rynek trafiają terapie genowe, komórkowe oraz zaawansowane urządzenia. W przypadku algorytmu jest to prostsze, bo urządzenia okulistyczne już korzystają z szeregu algorytmów analizujących dane pacjenta.

Dzięki przeprowadzonym badaniom klinicznym wiemy, że EyeFM jest skuteczny i wiarygodny. Mam nadzieję, że urządzenia wykorzystywane w okulistyce będą wzbogacane o algorytmy takie jak EyeFM. To szczególnie ważne w krajach, gdzie dostęp do okulistów jest ograniczony albo brakuje zaawansowanego sprzętu. Mówimy o prostych zdjęciach oka, które z wysoką precyzją pozwalają rozpoznawać patologie, których diagnoza zwykle wymaga drogiego sprzętu.

Jak Pan, jako okulista, podchodzi do narzędzi sztucznej inteligencji? A jak reagują Pana koledzy?

Środowisko lekarskie traktuje AI raczej z dystansem. Z dwóch powodów: początkowe próby zastosowania AI rzadko kończyły się sukcesem, a dodatkowo istnieje błędne przekonanie, że AI zastąpi lekarza. Zakładanie, że AI zabierze pracę lekarzowi, jest oczywiście błędne – AI nigdy nie będzie w stanie zastąpić syntetycznego myślenia ani doświadczenia człowieka.

Jednak AI ułatwia naszą pracę, w tym diagnozowanie i leczenie pacjentów. Przy rosnącej populacji pacjentów okulistycznych i niedoborach kadrowych, takie narzędzia są cywilizacyjną koniecznością. Aby szybciej wchodziły do praktyki klinicznej, powinny być coraz bardziej precyzyjne i dokładnie testowane.

Już teraz można sobie ściągnąć aplikację, zrobić zdjęcia oka i otrzymać wstępną diagnozę. Czy to dobre podejście, bo pacjent przejmuje inicjatywę, czy raczej ryzykowne, bo otrzymując fałszywie pozytywny wynik niepotrzebnie idzie do okulisty?

Ryzyko błędnych wyników istnieje zawsze, ale lepiej, by wynik był fałszywie dodatni niż fałszywie ujemny – w okulistyce liczą się dni, a ignorowany problem może prowadzić do utraty wzroku.

Takie narzędzia mobilne zwiększają świadomość pacjentów. Nawet komunikat o migotaniu przedsionków w zegarku skłania do zainteresowania się tematem, pełniąc rolę edukacyjną. Jednak w okulistyce większy potencjał widzę w zaawansowanych systemach AI, np. implantach regulujących ciśnienie w oku współpracujących ze smartfonem pacjenta. Mogą one informować pacjenta i lekarza o potencjalnych problemach, a nawet automatycznie regulować parametry. Takie rozwiązania to kwestia czasu.

Dlaczego w okulistyce AI jest stosowana o wiele rzadziej niż przykładowo w radiologii czy kardiologii?

Powodem jest duże rozdrobnienie rynku urządzeń okulistycznych. W radiologii i kardiologii mamy kilku głównych producentów, a w okulistyce – wiele firm z własnymi standardami obrazowania. Często nie można porównać wyników między aparatami. Teraz jednak pojawiają się wspólne protokoły, które ułatwiają standaryzację i przyspieszą adaptację AI.

Skąd wzięło się u Pana Profesora zainteresowanie nowymi technologiami?

Sięga ono medycyny translacyjnej, neurofizjologii i terapii genowych. Nowe technologie zawsze były mi bliskie. Warto tutaj wspomnieć o dokonaniach Prof. Andrzeja Grzybowskiego, inicjatora badań nad AI w okulistyce. Śląski Uniwersytet Medyczny, gdzie pracuję, ma dostęp do ogromnych baz danych pacjentów, co pozwala rozwijać projekty oparte na AI. A to przyszłość, szczególnie w medycynie personalizowanej.

Jakie choroby oczu dziś najbardziej zagrażają Polakom i jak AI mogłaby pomóc lepiej im zapobiegać?

Najgroźniejsze są choroby prowadzące do nieodwracalnej utraty widzenia: retinopatia cukrzycowa, choroby naczyniowe siatkówki, zakrzepy, zatory, zaniki nerwu wzrokowego, jaskra. Kiedyś problemem była zaćma, ale dziś może być skutecznie operowana i to na NFZ. Pacjenci często nie mają świadomości, że tracą wzrok w jednym oku i dlatego nie zgłaszają się do lekarza. Dlatego AI powinna być stosowana w badaniach przesiewowych: okresowych, medycyny pracy, dla kierowców, uczniów czy studentów. To właśnie tam algorytmy mogłyby wskazywać potencjalne problemy i kierować pacjentów do specjalistów.

Czytaj także: Pierwsza apka wykrywająca raka skóry z ważnym certyfikatem

Nowe badanie dowodzi, że lekarze rodzinni korzystający z inteligentnego stetoskopu wykrywają niedoczynność serca, migotanie zastawek i chorobę zastawek kilkukrotnie częściej niż w przypadku lekarzy nie mających do dyspozycji nowej technologii.

• Stetoskop wykorzystujący AI pozwala lekarzom rodzinnym znacznie częściej rozpoznawać choroby serca niż przy użyciu tradycyjnych metod.
• Urządzenie w ciągu 15 sekund analizuje dźwięki serca i EKG, przesyłając dane do chmury, gdzie algorytmy AI rozpoznają nieprawidłowości.
• W Polsce niewydolność serca dotyka ok. 1,4 mln osób, z czego większość diagnozowana jest dopiero w stanie ciężkim.
• Choć stetoskop AI daje część wyników fałszywie pozytywnych, technologia znacząco zwiększa skuteczność wczesnej diagnozy kardiologicznej.

15 sekund, aby wykryć zagrażające życiu choroby

Wynaleziony w 1816 roku stetoskop jest podstawowym narzędziem pracy każdego lekarza. Ale nie jest idealne: choć z dużą precyzją wychwytuje szmery i dźwięki pochodzące z badanego miejsca, niektóre są niewykrywalne dla ludzkiego ucha i tym samym ignorowane. O wiele lepiej radzi sobie z tym sztuczna inteligencja. I jak się okazuje, może to mieć ogromne znaczenie w diagnozie.

Naukowcy z Imperial College London i Imperial College Healthcare NHS Trust udowodnili, że stetoskop AI może poprawić wykrywalność niewydolności serca we wczesnym stadium, gdy pacjent zgłasza się do lekarza pierwszego kontaktu. W badaniu obejmującym ponad 200 gabinetów lekarzy pierwszego kontaktu przeanalizowano dane 1,5 miliona pacjentów z objawami takimi jak duszności lub zmęczenie.

U osób badanych za pomocą stetoskopu AI dwukrotnie częściej rozpoznawano niewydolność serca w porównaniu z grupą pacjentów o tych samych objawach, którzy jednak nie byli badani przy użyciu tej technologii. Co więcej, 3,5 razy częściej rozpoznawano migotanie przedsionków oraz dwukrotnie częściej chorobę zastawek serca.

Wczesna diagnoza ma kluczowe znaczenie w przypadku wszystkich trzech schorzeń, umożliwiając szybkie rozpoczęcie leczenia zapobiegające zagrażającym życiu skutkom wspomnianych chorób.

1,4 mln chorych Polaków. Najczęściej dowiadują się o chorobie w szpitalu

Dr Sonya Babu-Narayan, dyrektor ds. klinicznych w British Heart Foundation i konsultant w dziedzinie kardiologii, powiedziała, że innowacja „to elegancki przykład tego, jak skromny stetoskop, wynaleziony ponad 200 lat temu, może zostać ulepszony na miarę XXI wieku”.

Jak podkreśla, takie technologie są niezwykle cenne, bo umożliwiają wczesne wykrywanie niewydolności serca – schorzenia, które często jest diagnozowane dopiero w zaawansowanym stadium zagrażającym życiu. Większość pacjentów dowiaduje się o chorobie, kiedy trafia do szpitala w stanie krytycznym.

Niewydolność serca – stan, w którym serce nie pompuje prawidłowo krwi do organizmu – dotyka w Polsce ok. 1,4 mln osób. W ponad 70% przypadków choroba jest diagnozowana dopiero po przybyciu pacjenta do szpitala. Aż połowa osób z niewydolnością serca doznaje objawów, z którymi zgłaszają się do lekarza pierwszego kontaktu, gdzie nie zawsze jest wykrywana.

Prosta innowacja pomoże skuteczniej leczyć choroby kardiologiczne

Badanie to pokazuje, że stetoskopy z funkcją sztucznej inteligencji mogą to zmienić, zapewniając lekarzom pierwszego kontaktu proste narzędzie do wcześniejszego wykrywania schorzeń kardiologicznych. Dzięki temu pacjenci mogą szybciej otrzymać odpowiednie leczenie.

Jak to działa? Stetoskop AI wielkości karty do gry umieszcza się na klatce piersiowej pacjenta. Urządzenie wykonuje pomiar EKG, podczas gdy mikrofon rejestruje dźwięk krwi przepływającej przez serce. Zebrane dane są przesyłane do chmury danych, gdzie są analizowane przez algorytmy sztucznej inteligencji przeszkolone na podstawie danych zdrowotnych dziesiątek tysięcy osób.

Wynik badania jest wysyłany bezpośrednio na smartfon lekarza. Oddzielny algorytm może wykryć migotanie przedsionków – chorobę, która często nie daje żadnych objawów, ale jest przyczyną jednego na pięć udarów mózgu.

Badanie wykazało jednak, że algorytm daje dużo fałszywie pozytywnych wyników: u dwóch trzecich osób, u których stetoskop wykrył podejrzenie niewydolności serca, nie potwierdzono choroby po wykonaniu dodatkowego badania krwi lub badania serca. Mimo to naukowcy zwracają uwagę, że korzyść w postaci diagnozy ukrytych przypadków jest większa niż koszt dodatkowych badań koniecznych do przeprowadzenia w przypadku negatywnie pozytywnych wyników. Stetoskop AI może zwiększyć kompetencje lekarzy rodzinnych w zakresie diagnozy chorób kardiologicznych i tym samym przyczynić się do lepszego leczenia tej grupy pacjentów. Jest jedno „ale” – 70% lekarzy, którzy wzięli udział w badaniu i otrzymali stetoskop AI, przestało z niego korzystać po 12 miesiącach.

Czytaj także: Raport Uniwersytetu Stanforda – AI już wyprzedziła ludzi

Polska ochrona zdrowia nie może się odnaleźć w rewolucji sztucznej inteligencji. I to zarówno technologicznie, finansowo, organizacyjnie i edukacyjnie. Uczestnicy debaty o AI na Forum Rynku Zdrowia postulowali uproszczenie ścieżek refundacyjnych dla innowacji, stworzenie celowego funduszu na rozwój AI w zdrowiu i uwolnienie danych do rozwoju nowych algorytmów.

• AOTMiT przygotowuje wytyczne oceny technologii AI. Proces ich oceny i refundacji musi być dopasowany do dynamicznego rozwoju i krótszego cyklu życia niż w przypadku leków.
• AI już wspiera radiologię, skracając czas badań i poprawiając diagnostykę, ale jej rozwój hamują niejasne regulacje i brak stabilnego finansowania.
• Największą barierą pozostaje finansowanie, bo brak mechanizmów refundacji i funduszu innowacji zniechęca inwestorów i wypycha polskie startupy za granicę.
• Niektóre szpitale już skutecznie wykorzystują AI, m.in. w logistyce, analizie obrazów i prognozowaniu liczby pacjentów, jednak większość projektów to nadal tylko pilotaże.
• Brak integracji z codziennym workflow szpitalnym sprawia, że nawet dobre narzędzia AI nie są w pełni wykorzystywane przez personel.
• Lekarze i pacjenci potrzebują edukacji o AI, bo technologia budzi obawy i bywa niezrozumiała; NIL prowadzi szkolenia z komunikacji i praktycznego wdrożenia.
• Eksperci apelują o stworzenie realnych mechanizmów wdrażania oraz finansowania AI w systemie ochrony zdrowia.

Refundacja technologii AI? „Pracujemy nad tym”

– Pociąg sztucznej inteligencji w Europie nie odjechał – stoi na peronie, ale musimy do niego wsiąść, zanim będzie za późno – mówiła dr hab. Anna Kowalczuk, zastępczyni prezesa Agencji Oceny Technologii Medycznych i Taryfikacji (AOTMiT),

AOTMiT już pracuje nad przygotowaniem dedykowanych wytycznych oceny technologii AI. Chodzi m.in. o krótszy cykl oceny dopasowany do dynamiki rozwoju takich rozwiązań. Zdaniem dr Kowalczuk, nie można przenosić klasycznych, długotrwałych procedur oceny leków na technologie cyfrowe.

Adaptację AI opóźnia też brak europejskich wytycznych. Polska nie jest tu w tyle i cały kontynent szuka właściwego modelu oceny skuteczności, bezpieczeństwa i kosztów technologii AI.

Agencja opublikowała niedawno raport dotyczący oceny cyfrowych technologii medycznych. Zawiera on propozycje zmian w modelu taryfikacji, który uwzględniłby m.in. cykl życia rozwiązań AI. W przypadku rozwiązań opartych na AI, pod uwagę trzeba wziąć wysokie koszty wdrożenia, koszty uczenia algorytmów na danych lokalnych i testowania ich w realnych warunkach klinicznych.

– Musimy pamiętać, że pierwsze efekty finansowe AI dla systemu pojawią się po czasie. Najszybciej skorzysta pacjent, dopiero później placówka i cały system – podkreśliła Kowalczuk. Kiedy wytyczne zostaną zaadaptowane w formie zmian legislacyjnych? Tego na razie nie wiadomo.

Algorytmy są, finansowania nie ma

– Sztuczna inteligencja to nie przyszłość. To już teraźniejszość m.in. w radiologii – podkreślił dr Daniel Kaźmierczak, prezes Diagnostyka-Teleradiologia24, dodając, że „dzięki modelom AI skracamy czas badania z 20 do 12 minut, zmniejszamy ekspozycję pacjentów na promieniowanie i zwiększamy przepustowość pracowni badań diagnostyki obrazowej”.

AI wspiera też wczesną detekcję zmian patologicznych, w tym nowotworowych i naczyniowych, pozwalając szybciej rozpocząć leczenie. Testowane są już m.in. modele wspomagania raportowania radiologicznego, segmentacji badań i detekcji zmian. Jak podkreślał Kaźmierczak, AI ma ogromny potencjał w teleradiologii, gdzie może wspomagać pracę zespołów w szpitalach powiatowych, a także przyspieszać procesy decyzyjne na SOR-ach.

– Dla lekarza dyżurnego, który często dopiero zaczyna pracę, szybka informacja od algorytmu może być bezcenna. Ale ostateczna decyzja i tak należy do człowieka – zaznaczył.

AI oferuje korzyści, a tymczasem środowisko radiologiczne zmaga się z regulacjami i obniżkami wycen świadczeń. Jak podkreślał prezes Diagnostyka-Teleradiologia24, AI wprowadza większą efektywność i szybszą diagnostykę, ale musi iść w parze z odpowiednimi rozwiązaniami systemowymi – zarówno finansowymi, jak i prawnymi.

– Nie możemy jedną ręką przyspieszać diagnostyki, a drugą ograniczać dostępu do niej przez spadek finansowania – dodał.

Technologia musi być opłacalna. Inaczej nikt jej nie wdroży

Z perspektywy biznesu największym wyzwaniem wdrażania AI do praktyki klinicznej pozostaje finansowanie.

– W Polsce mamy więcej konferencji o AI niż realnych projektów komercyjnych. Wszyscy chcą testować, ale nikt nie chce za to płacić – mówił Rafał Dunal, Prezes Zarządu Polskiej Izby Informatyki Medycznej (PIIM).  Przypomniał, że w większości przypadków rozwiązania AI są oferowane w modelu usługowym i nie wymagają zakupu kosztownej licencji, a jedynie stałej opłaty miesięcznej lub za badanie.

– Nie trzeba kupić licencji za 2 miliony złotych. Można sobie podpisać umowę z 1000 zł opłaty miesięcznej, a w przypadku badań radiologicznych są to kwoty od kilku do kilkunastu złotych za jedno badanie – mówił Prezes PIIM.

Problemem jest brak mechanizmów refundacyjnych i krajowych instrumentów finansowania. Nadal nie doczekaliśmy się krajowego funduszu inwestycyjnego dla priorytetowych technologii zdrowotnych, a to ogromny błąd systemowy – ocenił Dunal. Dodał też, że brak jasnych reguł refundacji skutecznie odstrasza inwestorów, przez co obiecujące polskie startupy medyczne często nie są w stanie wejść na rynek. A tych powstaje coraz więcej, ale często zmuszone są szukać szans rozwoju za granicą.

Zwrócił również uwagę na potrzebę zmiany podejścia użytkowników.

– Darmowe narzędzia są często niedoceniane. Dopiero kiedy placówki zaczną płacić za konkretne rozwiązania, zaczną też świadomie z nich korzystać – dodał. Inwestycje w AI mogą w dłuższej perspektywie przynieść realne oszczędności dla systemu, ale muszą być odpowiednio ustrukturyzowane.

Są szpitale w Polsce, które sięgają do AI. Ale to wyjątki

– AI to nie tylko wspomaganie decyzji klinicznych. W naszej jednostce AI już dziś wspiera logistykę szpitalną, np. prognozuje liczbę pacjentów na SOR – zwrócił uwagę Jakub Olędzki, kierownik Regionalnego Centrum Medycyny Cyfrowej Wojskowego Instytutu Medycznego.

W WIM AI jest wykorzystywana m.in. w projekcie monitorowania pacjentów z niewydolnością serca oraz analizie obrazów RTG. Kolejnym przedsięwzięciem jest analiza obrazów RTG w kontekście oceny zmian według skali RESIST. Obecnie prace koncentrują się na wykrywaniu nieprawidłowości w obrębie trzustki, a równolegle rozwijane są analizy obrazów w populacji pediatrycznej, szczególnie w ocenie struktury zatok przynosowych pod kątem odchyleń od normy. Dodatkowym efektem projektu jest optymalizacja procesu analizy obrazów – system automatycznie odrzuca przypadki bez zmian patologicznych, co znacząco oszczędza czas pracy specjalistów. Zespół pracuje również nad narzędziem do prognozowania liczby pacjentów trafiających na Szpitalny Oddział Ratunkowy (SOR). Wstępne wyniki pozwalają przewidywać obciążenie dobę do przodu, jednak – jak zauważa kierownictwo – precyzja prognoz mogłaby wzrosnąć wraz z dostępem do większej ilości danych.

Placówka pracuje też nad narzędziem służącym do monitorowania hospitalizowanych pacjentów w celu prognozowania ryzyka rozwoju zakażenia. Olędzki przyznał jednak, że wiele z tych rozwiązań działa na razie w trybie pilotażowym, bez pełnej certyfikacji CE. To ogranicza możliwość komercjalizacji i upowszechnienia efektów w innych szpitalach.

– Nie chcemy, żeby AI podejmowała decyzje za lekarzy. Chcemy, by dostarczała im szybciej i więcej informacji, na podstawie których mogą podejmować lepsze decyzje – dodał. Zwrócił też uwagę na ekonomiczny wymiar optymalizacji procesów logistycznych. AI, choć sama w sobie generuje koszty, pozwala lepiej wykorzystywać istniejące zasoby kadrowe i infrastrukturalne. To niezwykle ważne w warunkach ograniczonego finansowania i niedoborów kadrowych.

–  Czekamy na moment, w którym pojawi się możliwość rejestracji produktów opartych na AI jako refundowanych rozwiązań medycznych. Mówimy też o produktach, które optymalizują funkcjonowanie szpitala, poprawiają organizację pracy czy wspierają procesy decyzyjne. Takie rozwiązania również powinny móc zostać objęte refundacją, jeśli realnie przynoszą korzyści systemowi – podsumował Jakub Olędzki.

Wiele algorytmów nie pasuje do charakteru pracy lekarzy

– Od lat wdrażam innowacje w szpitalach i mogę powiedzieć jedno: Kluczowe jest, by technologia była zintegrowana z istniejącymi procedurami diagnostyczno-terapeutycznymi, a nie tworzyła kolejnych „wyspowych” systemów, które wymagają osobnej obsługi i generują dodatkowe obciążenia dla personelu. To jedno z najtrudniejszych wyzwań, bo nawet jeśli narzędzie AI działa poprawnie i przynosi wymierne efekty, brak integracji z codziennym workflow sprawia, że nie jesteśmy w stanie w pełni wykorzystać jego potencjału – mówiła z kolei Karolina Tądel, kierownik Działu Zarządzania Danymi w Instytucie Matki i Dziecka. Jej zdaniem, w Polsce problemem nie jest wyłącznie dostępność technologii, ale rozproszenie i jakość danych, które powinny je zasilać.

Tądel przypomniała, że zgodnie z danymi Centrum e-Zdrowia tylko 13 proc. polskich szpitali stosuje rozwiązania AI, a integracja AI z EDM to wciąż wyjątek. Dla porównania w USA – jest to 71 proc. placówek, a w 80 proc. posiadają integrację AI z EDM. AI są tam wdrażane przede wszystkim w obszarach administracyjnych i organizacyjnych i służą do optymalizacji przyjęć pacjentów, oceny ryzyka klinicznego oraz prognozowania stanu pacjenta w momencie przyjęcia do szpitala. Systemy AI pomagają także klasyfikować potencjalne koszty leczenia i lepiej zarządzać zasobami. To bezpieczniejszy obszar wdrożeń niż decyzje kliniczne, ale jednocześnie taki, który bezpośrednio przekłada się na efektywność działania szpitala i jego wyniki finansowe.

Dodała również, że w IMiD działa specjalny dział ds. AI – pierwszy taki w publicznym szpitalu w Polsce – który zajmuje się przygotowaniem i standaryzacją danych dla wdrażanych projektów AI.

– Bardzo często rozwiązania startupów nie pasują do rzeczywistych danych szpitalnych. Musimy więc budować mosty między światem kliniki a technologią – zaznaczyła. Wspomniała też, że IMiD już teraz myśli o najnowocześniejszych zastosowaniach jak, jak przykładowo agenci AI.

– Obecnie otwieramy się na wykorzystanie tzw. agentów AI, czyli narzędzi automatyzujących czynności, które dotychczas były wykonywane ręcznie. Dotyczy to zwłaszcza analiz jakościowych i przeglądu przypadków klinicznych prowadzonych metodą case by case. Analizujemy, na ile agenci AI mogą wspierać nas w identyfikowaniu wzorców, trendów i nieprawidłowości, których wcześniej – z powodu ograniczonych zasobów – nie byliśmy w stanie wychwycić. Takie podejście może znacząco usprawnić procesy analityczne, poprawić jakość danych i odciążyć zespoły, które dziś poświęcają na te zadania ogromną ilość czasu. To również krok w stronę lepszego wykorzystania danych do planowania finansowego i organizacyjnego, tak aby technologie AI realnie wspierały codzienne funkcjonowanie szpitala – podsumowała Tądel.

Pacjent boi się tego, czego nie rozumie. To też dotyczy AI

Małgorzata Wywrot z Naczelnej Izby Lekarskiej zwróciła uwagę, że AI wymaga nowej komunikacji z pacjentem, a „lekarze muszą mówić pacjentom jasno, że korzystają z narzędzi AI. Pacjenci boją się tego, czego nie rozumieją”. Według NIL, wielu lekarzy nie potrafi rozmawiać z pacjentami.

– 95 proc. pacjentów nie rozumie języka, jakim mówi do nich lekarz. W obszarze AI to jeszcze większe wyzwanie – zaznaczyła Wywrot. Dlatego Naczelna Izba Lekarska, a konkretnie sieć NIL IN – Sieć Lekarzy Innowatorów, prowadzi bezpłatne szkolenia – także punktowane edukacyjnie – poświęcone komunikacji lekarza z pacjentem w kontekście innowacji i technologii medycznych. Uczą one m.in., jak wprowadzać elementy AI do codziennej praktyki gabinetowej, jak informować pacjenta o ich zastosowaniu i jak rozwiewać jego wątpliwości. Szkolenia są otwarte nie tylko dla lekarzy, ale również dla wszystkich osób zainteresowanych nowoczesnymi rozwiązaniami w medycynie.

Jak dodała, nie chodzi tylko o wytłumaczenie, jak działa AI, ale też o zbudowanie zaufania, a „pacjent musi wiedzieć, że technologia nie zastępuje lekarza, tylko mu pomaga”.

Wywrot zwróciła też uwagę na potrzebę systemowego włączenia edukacji o AI do programów specjalizacji lekarskich. Obecnie wielu młodych lekarzy kończy studia i specjalizację, nie mając żadnej wiedzy o tym, jakie narzędzia AI są dostępne i jak z nich korzystać.

– W ramach mojej pracy dydaktycznej mam kontakt z lekarzami w trakcie specjalizacji. Gdy pytam ich, czy korzystają z narzędzi AI, niemal wszyscy odpowiadają, że nie. A tymczasem część z nich z takich rozwiązań już korzysta, choć nawet o tym nie wie – mówiła. Wynika to przede wszystkim z przeciążenia biurokratycznego i obowiązku wypełniania dokumentacji medycznej, który pochłania większość czasu. Lekarze są tak skupieni na obowiązkach administracyjnych, że często nie mają przestrzeni, by zainteresować się narzędziami, które mogłyby im tę pracę realnie ułatwić.

Konieczne doprecyzowanie regulacji

W kontekście regulacji i certyfikacji AI uczestnicy byli zgodni: polskie prawo nie nadąża za rzeczywistością. Dunal przypomniał, że patentowanie samych modeli AI jest trudne – łatwiejsze są patenty na procesy i technologie pomocnicze.

– Najwięcej patentów jest w USA i Chinach. Jeśli my nie opatentujemy, zrobią to inni – ostrzegł.

Z kolei Jakub Olędzki zwrócił uwagę na kwestię odpowiedzialności: AI może wykonać pracę, ale odpowiedzialność za decyzję zawsze będzie po stronie człowieka. I to dobrze, bo to gwarantuje bezpieczeństwo pacjenta. W praktyce oznacza to, że nawet jeśli model popełni błąd, to i tak lekarz odpowiada za decyzję kliniczną.

Eksperci zgodnie uznali, że konieczne jest doprecyzowanie regulacji dotyczących certyfikacji i odpowiedzialności prawnej w kontekście użycia AI. Brak jasnych zasad może w przyszłości hamować wdrażanie nowych rozwiązań, szczególnie w obszarach klinicznie krytycznych.

W kwestii finansowania Karolina Tądel wskazała, że obecnie rozwój AI w szpitalach opiera się na grantach, partnerstwach z firmami technologicznymi i projektach pilotażowych. Niestety, to model, który nie jest skalowalny. Placówki muszą sięgać po środki unijne lub szukać inwestorów prywatnych, a dostęp do takich zasobów jest ograniczony i konkurencyjny.

– Mamy świetne pomysły i projekty, ale zostają w laboratoriach i pilotażach. Potrzebujemy mechanizmów, które pozwolą im wejść do realnego systemu – apelował Dunal.

Czytaj także: Relacja z debaty o e-zdrowiu 2025-2025 podczas Forum Rynku Zdrowia

Dzieki pieniądzom z KPO w najbliższych miesiącach czeka nas fala nowych projektów e-zdrowia. Ale czy placówki medyczne dadzą radę je wdrożyć? Wprowadzenie EDM przeciąga się od lat, przychodnie narzekają na brak wsparcia finansowego na IT i czekają na ostatni moment z wdrożeniem Centralnej e-Rejestracji. Podsumowanie debaty o e-zdrowiu na Forum Rynku Zdrowia.

• Podczas Forum Rynku Zdrowia (20-21 października) eksperci debatowali o e-zdrowiu.
• Polska odnotowała duże sukcesy w cyfryzacji zdrowia (IKP, e-recepty, e-skierowania), ale wciąż boryka się z opóźnieniami wdrożenia EDM i brakiem finansowania IT w placówkach.
• Centrum e-Zdrowia realizuje dziewięć nowych projektów z KPO, w tym zdalny monitoring pacjentów, platformę e-konsylium i E-Profil Pacjenta.
• Centralna e-Rejestracja (CeR) ma być obowiązkowa od lipca 2026 r., obejmując początkowo trzy obszary, a od 2029 r. wszystkie świadczenia.
• Placówki muszą rozpocząć przygotowania do CeR już teraz – brak rejestracji w systemie oznaczać będzie brak refundacji z NFZ po 1 lipca 2026 r.
• Lepiej nie zostawiać wdrożenia CeR na ostatni moment, bo dostawcy IT będą obciążeni.
• Od połowy 2026 r. akredytację otrzymają tylko placówki prowadzące EDM.
• Trwają prace nad standaryzacją danych laboratoryjnych, co umożliwi spójny dostęp do wyników i lepsze wykorzystanie danych w analizie zdrowia publicznego.

9 nowych projektów e-zdrowia

Z danych Centrum e-Zdrowia wynika, że z Internetowego Konta Pacjenta (IKP) korzysta już ponad 20 mln obywateli, a z aplikacji mobilnej mojeIKP – ponad 3 mln. W systemie e-zdrowia wystawiono ponad 3 mld e-recept i 300 mln e-skierowań, a liczba zdarzeń medycznych przekroczyła miliard. Jak podkreślała dr Małgorzata Olszewska, była już dyrektor Centrum e-Zdrowia (CeZ), te liczby stale rosną, bo pacjenci i lekarze przyzwyczaili się do cyfrowych rozwiązań.

Tymczasem CeZ realizuje dziewięć nowych projektów w ramach Krajowego Planu Odbudowy. Wśród nich są m.in.: zdalny monitoring zdrowia pacjentów w kardiologii i diabetologii, platforma e-konsylium do zdalnych, bezpiecznych konsultacji między lekarzami, a także rozbudowa elektronicznej dokumentacji medycznej o kolejne elementy.

W przygotowaniu jest również E-Profil Pacjenta, czyli narzędzie mające kumulować wszystkie informacje o zdrowiu pacjenta z różnych części systemu ochrony zdrowia, pomagające lekarzom w podejmowaniu decyzji medycznych. Wgląd do niego uzyskają również pacjenci.

– Chcemy, by pacjent miał lepszy dostęp do wiedzy o swoim zdrowiu i do sprawdzonych źródeł informacji. Jest to element budowania zaufania do systemu e-zdrowia – dodała Olszewska. W 2026 roku swoją premierę będzie też miała Platforma Usług Inteligentnych i szpitale zyskają dostęp do algorytmów diagnostyki obrazowej. CeR ma lada dzień zaprezentować koncepcję rozwiązania.

Za realizację tych projektów będzie już odpowiedzialny Adam Konka, który dokładnie w dniu debaty – czyli 21 października – został powołany na stanowisko dyrektora Centrum e-Zdrowia w miejsce poprzedniej dyrektor Małgorzaty Olszewskiej.

Odwlekanie wdrożenia Centralnej e-Rejestracji to zły pomysł

Od lipca 2026 roku Centralna e-Rejestracja ma być obowiązkowa, początkowo dla trzech zakresów usług w kardiologii, mammografii i cytologii. Pilotaż, który wydłużono do łącznie ponad roku, zakończy się w grudniu 2025 r.

–Ustawa wprowadzająca CeR została przekazana Prezydentowi do podpisu i zgodnie z planem ma wejść w życie 1 stycznia 2026 r. – mówiła Patrycja Wizińska-Socha z Ministerstwa Zdrowia. A to oznacza, że placówki, które nie przystąpią do pilotażu, będą mieć zaledwie sześć miesięcy na wdrożenie systemu. To nie jest dużo czasu, ale wystarczająco, jeśli przygotowania zaczną się już teraz. Czy to się uda? Placówki nie mają wyjścia, bo od lipca 2026 roku otrzymają zapłatę tylko za świadczenia zarejestrowane przez CeR.

Jeszcze do 14 listopada można się zgłosić do pilotażu CeR i skorzystać z atrakcyjnych premii za wdrożenie. Już ponad 250 podmiotów przesłało wnioski o udział, a kolejne są w trakcie rejestracji. Centrum e-Zdrowia szacuje, że do końca 2026 r. Centralna e-Rejestracja obejmie ok. 10 milionów wizyt rocznie.

Docelowo system ma objąć 2,8 tysiąca świadczeniodawców, a w kolejnych etapach – całą podstawową opiekę zdrowotną i AOS. Pełne wdrożenie CeR dla wszystkich specjalizacji zakończy się do 2029 r.

– To największe przedsięwzięcie informatyczne w historii polskiej ochrony zdrowia – podkreśliła Wizińska-Socha. Ze środków KPO, na wdrożenie systemu przeznaczono ponad 130 mln zł. Na dzisiaj do pilotażu przystąpiło około 6% świadczeniodawców z mammografii, 24% z kardiologii i około 10% z cytologii. A to oznacza, że zdecydowana większość nie jest gotowa.

Resort zdrowia zwraca uwagę, że największym wyzwaniem nie jest sama technologia, lecz edukacja użytkowników.

 – To ogromne przedsięwzięcie komunikacyjne. Musimy wyjaśnić pacjentom, jak działa elektroniczna kolejka, jak korzystać z poczekalni online, a jednocześnie zapewnić, że rejestracja tradycyjna wciąż będzie dostępna. Niczego nie odbieramy – dajemy nowe możliwości – mówiła Wizińska-Socha. Podkreśliła przy tym, że CeR obnażył różny poziom cyfryzacji placówek zdrowia. W niektórych CeR już działa, a w innych pacjenci nadal rejestrowani są w zeszytach. Przedstawicielka MZ zaapelowała, by przystąpić do pilotażu CeR. Można się spodziewać, że im bliżej deadline’u tym dostawcy IT będą coraz bardziej obciążeni, co może utrudnić uzyskanie odpowiedniego wsparcia.

W pilotażu CeR uczestniczy m.in. Instytut „Pomnik – Centrum Zdrowia Dziecka”. Jak przyznał jego dyrektor, dr Marek Migdał, wdrożenie CeR to proces wymagający dużego dostosowania.

– Nie ma jednego szablonu, który pasowałby do wszystkich placówek. Szpital pediatryczny ma inne potrzeby niż specjalistyczny ośrodek dla dorosłych. W wielu miejscach system wymaga dopracowania – mówił. Zdaniem Migdała, pozytywne efekty są już zauważalne, bo dzięki systemowi udało się zmniejszyć liczbę tzw. no-shows („niepojawień się pacjentów na wizytę”). Przypomnienia o wizytach naprawdę działają, a to realna oszczędność czasu i zasobów.

Nie brakuje jednak niedociągnięć w CeR. Przykładowo, w systemie nie ma osobnej kategorii dla dzieci z niepełnosprawnością lub objętych ustawą „Za życiem”, które powinny być przyjmowane w trybie pilnym.

– System musi uwzględniać specyfikę pacjentów – w pediatrii nie można czekać miesiącami – zaznaczył dr Migdał. Instytut, jak podkreślał dyrektor, od lat inwestuje w innowacje. Wspomniał m.in. o programie zdalnego monitorowania pacjentów po przeszczepach, w ramach którego dzieci wysyłają próbki krwi do analizy pocztą, a lekarze dostosowują leczenie bez konieczności przyjazdu do Warszawy.

Od 2026 roku nie będzie wsparcia na integrację z CeR

Ci, który zostawiają wdrożenie CeR na ostatni moment, nie mają co liczyć na wsparcie finansowe. Filip Urbański, dyrektor Departamentu Analiz i Innowacji w Narodowym Funduszu Zdrowia zapowiedział, że po zakończeniu pilotażu centralnej rejestracji dodatkowych środków już nie będzie. Nie przewiduje ich ustawa wprowadzająca CeR.

– Po 1 lipca 2026 roku świadczenia, które nie będą rejestrowane w CeR – zarówno pierwszorazowe i całość opieki – nie będą uznawane za świadczenia, które NFZ powinien refundować – wyjaśniał przedstawiciel NFZ.

Wśród uczestników pojawiły się wątpliwości co do wsparcia finansowego w pilotażu CeR.

– W większości przypadków wsparcie w ramach pilotażu pokrywa nie więcej niż 20 proc. kosztów wdrożenia. Resztę muszą pokryć same placówki. Tymczasem w wielu z nich budżet ledwo wystarcza na bieżące funkcjonowanie – komentowano. Cyfryzacja nie może być traktowana jako koszt – musi być widziana jako inwestycja. Dzięki niej można ograniczyć błędy, skrócić czas obsługi pacjentów i lepiej zarządzać danymi. Więc jeśli państwo wymaga wprowadzenia określonych systemów IT, powinno też współfinansować ich wdrożenie. Inaczej te obowiązki mogą przerosnąć mniejsze podmioty.

Bez pełnej EDM, nie będzie akredytacji

Od połowy 2026 roku wszystkie placówki ubiegające się o akredytację będą musiały prowadzić dokumentację wyłącznie w formie elektronicznej. Tymczasem wdrażanie EDM cały czas się opóźnia. W dużych szpitalach postępuje szybko, a w mniejszych wciąż jest sporo do zrobienia.

– Cyfryzacja dokumentacji to nie kwestia mody, tylko konieczność. Daje lepszy wgląd w historię leczenia, ogranicza błędy i umożliwia natychmiastowy dostęp do danych – podkreślano. Cyfryzacja wymaga nie tylko systemów IT, ale przede wszystkim zmiany mentalności. Jeszcze kilka lat temu personel często odbierał ją jako „dodatkowy obowiązek”. Dziś coraz częściej dostrzega korzyści jak np. szybszy obieg informacji.

W debacie często powracał temat cyberbezpieczeństwa. Placówki ochrony zdrowia mierzą się codziennie z setkami prób ataków. I mimo że dzięki środkom z KPO wiele podmiotów inwestuje w zabezpieczenia IT, firewalle i kopie zapasowe, sama technologia nie wystarczy. Zwracano też uwagę na konieczność szkolenia personelu. Często to właśnie błąd ludzki – otwarcie złośliwego załącznika czy włożenie do komputera nieznanego pendrive’a – prowadzi do poważnych incydentów.

Nowy standard dla badań laboratoryjnych

Kolejnym ważnym etapem cyfryzacji będzie standaryzacja danych w diagnostyce laboratoryjnej

– Pobranie krwi to najczęstsza procedura medyczna na świecie. Mamy w Polsce 2700 laboratoriów i kilkanaście tysięcy rodzajów badań, ale brakuje wspólnego języka do ich opisu – mówiła Barbara Kopeć, wiceprezes Pracodawców Medycyny Prywatnej.

Jak wyjaśniła, różnice w nazewnictwie badań utrudniają analizę danych i wymianę informacji między placówkami. Obecnie trwają prace nad wdrożeniem międzynarodowego systemu kodowania LOINC (ang.: Logical Observation Identifiers Names and Codes), przetłumaczonego na język polski przy wsparciu Ministerstwa Zdrowia.

Pilotaż, realizowany przez Uniwersytet Medyczny w Łodzi i Agencję Badań Medycznych, ma zakończyć się w połowie 2026 roku.

– Dzięki standaryzacji pacjent będzie miał dostęp do wszystkich swoich wyników w jednym miejscu, niezależnie od laboratorium. To również ogromna szansa dla decydentów – pozwoli analizować skuteczność programów profilaktycznych, takich jak „Profilaktyka 40+” czy „Moje Zdrowie” – dodała Kopeć. Pilotaż do dowód na to, że projekty realizowane we współpracy i dialogu między państwem, rynkiem i środowiskiem medycznym dają najlepsze efekty.

– Cyfryzacja to układanka, w której każdy element musi pasować. Państwo powinno wyznaczać kierunki, a rynek i placówki – wskazywać najlepsze sposoby ich realizacji – mówiła dr Olszewska.

Rok 2026 będzie dla polskiego e-zdrowia wyjątkowo intensywny. Wszystko za sprawą miliardowych inwestycji finansowanych z KPO. Pojawi się Centralna e-Rejestracja, nowe dokumenty w EDM i pierwsze szeroko stosowane algorytmy AI na Platformie Usług Inteligentnych. Jak podsumowali uczestnicy debaty, w kolejce czeka następne wyzwanie: mądre wykorzystanie zgromadzonych w systemie danych.

Czytaj także: Więcej newsów o e-zdrowiu? Zapisz się do newslettera OSOZ Polska