Sztuczna inteligencja przeprowadza wywiad z pacjentem, stawia wstępną diagnozę i przygotowuje plan leczenia. Wszystkie informacje trafiają następnie do lekarza rodzinnego przed wizytą pacjenta – badanie opublikowane w „The Lancet” pokazuje, że taki model opieki się sprawdza.

• System AMIE od Google wstępnie zadaje pytania pacjentowi, a następnie sugeruje lekarzowi kilka możliwych diagnoz.
• Gdy AMIE proponował 3 możliwe diagnozy, w 75 proc. przypadków jedna z nich była prawidłowa. To sugeruje, że AI może pomóc we wstępnym triażu, ułatwiając lekarzowi postawienie diagnozy.
• 93 proc. planów postępowania opracowanych przez AI lekarze ocenili jako bezpieczne dla pacjenta.
• Ale AMIE zbyt często proponowała kosztowne lub trudne do realizacji plany leczenia.
• W 75 proc. przypadków lekarze uznali materiały przygotowane przez AI za pomocne w przygotowaniu do konsultacji.
• 65–70 proc. pacjentów pozytywnie oceniło AI pod kątem empatii. AI znacznie gorzej wypadła pod kątem poufności informacji.

Nowe podejście oparte na współpracy lekarza z AI przetestowali naukowcy z Beth Israel Deaconess Medical Center w Bostonie (USA). W tym celu wykorzystali AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), konwersacyjny system diagnostyczny opracowany przez Google. Badaniem objęto 98 pacjentów, którzy czatowali z AMIE przed wizytą lekarską. Przebieg konwersacji nadzorował lekarz specjalista z pomocą wideopołączenia i opcji udostępniania ekranu.

Trafność diagnostyczna wzrosła do ponad 90 proc., ale plany leczenia były odrealnione

W 75 proc. przypadków rozpoznanie postawione przez lekarza (referencyjne) było jednym z trzech zasugerowanych wcześniej przez AI. Jeśli AI proponowała siedem potencjalnych diagnoz, odsetek ten wzrastał do 90 proc.

W grupie pacjentów, u których rozpoznanie referencyjne nie zostało potwierdzone badaniem diagnostycznym, trafność sięgnęła 96 proc., a u pacjentów z rozpoznaniem potwierdzonym badaniem – ok. 82 proc. W badaniu odnotowano tylko jeden przypadek halucynacji, gdy AI błędnie zinterpretowała daty operacji. Jedynie w pięciu przypadkach lekarze uzupełnili informacje przygotowane przez system.

93 proc. planów dalszego postępowania od AMIE oceniono jako bezpieczne. W przypadku lekarzy POZ odsetek był niemal taki sam (95 proc.). Ale było też kilka różnic. Wytyczne AMIE wypadły gorzej pod względem możliwości praktycznego zastosowania oraz kosztów. AI dobrze diagnozuje, ale często proponuje ścieżkę leczenia, która nie pasuje do realiów ochrony zdrowia, jest droga albo nieadekwatna do sytuacji chorego.

W 75 proc. przypadków lekarze uznali, że materiały przekazane przez AMIE są pomocne w przygotowaniu do konsultacji. Szczególnie wysoko oceniono m.in. uporządkowanie informacji, analizę wywiadu i sposób przedstawiania wytycznych medycznych.

AI jak dobry analityk danych, ale brakuje jej cech lekarza

65–70 proc. pacjentów oceniło empatyczność wywiadu AI bardzo pozytywnie lub pozytywnie.

Gorsze wyniki uzyskała kategoria „poufności informacji”. Tylko 15 proc. pacjentów wyraziło opinię pozytywną, a pozostali – negatywną lub neutralną. I tu widać kolejną barierę dla AI – lekarze cieszą się większym zaufaniem, a AI nie potrafi tego, co jest domeną człowieka: nawiązywania relacji, dawania poczucia bezpieczeństwa i wspólnego podejmowania decyzji.

Badanie miało kilka ograniczeń. Uczestnicy byli stosunkowo młodzi i obeznani z technologią, a analizowane przypadki dotyczyły pojedynczych problemów zdrowotnych z wyłączeniem kobiet w ciąży i osób z chorobami psychicznymi. Mimo to badanie pokazuje, że AI dobrze sprawdza się jako druga para oczu lekarza. Nie jest jednak w stanie zastąpić cech człowieka, które są nieodłączną częścią interakcji pacjenta z lekarzem.

W kolejnych badaniach naukowcy chcą sprawdzić, czy wykorzystanie AI rzeczywiście poprawia wyniki leczenia, zmniejsza nakład pracy lekarzy i obniża koszty.

Czytaj także: O co lekarze pytają AI? Wyniki z 271 mln chatów zaskakują

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji reprezentują z góry zaprogramowany przez ich twórców światopogląd. Podczas każdego czatu przemycają swoje wartości i wpływają na to, jak widzimy świat. Czy ChatGPT, Claude & Co. po cichu indoktrynują miliardy ludzi na świecie? Tak – twierdzi Roberto Simanowski, kulturoznawca i autor książki „Maszyny językowe: filozofia sztucznej inteligencji” („Language Machines: A Philosophy of Artificial Intelligence”).

• Chatboty AI nie są neutralne, ponieważ odzwierciedlają system wartości i światopogląd firm lub ludzi, którzy je tworzą – mówi prof. Simanowski.
• Regularne rozmowy z AI mogą stopniowo zmieniać nasze przekonania i wpływać na sposób postrzegania świata. Na co dzień możemy tego nie zauważać, ale słowa mają moc kształtowania myśli.
• Dzięki wiedzy, cierpliwości i pozornej bezstronności chatboty potrafią skuteczniej niż ludzie przekonywać do określonych poglądów.
• AI nie zastąpi lekarza, psychologa ani przyjaciela, ponieważ nie odczuwa empatii i reprezentuje interesy firmy, która ją stworzyła.
• Największym zagrożeniem jest to, że ludzie zapominają, iż chatbot jest maszyną, a nie neutralnym i obiektywnym partnerem rozmowy.

Kilka wiodących chatbotów AI odpowiada na pytania i udziela porad milionom, miliardom ludzi reprezentujących różne narody, kultury, systemy wartości. Co w tym złego?

Garstka firm definiuje sposób działania technologii, która odpowiada na pytania globalnej społeczności dotyczące kwestii moralnych, polityki i życia prywatnego. To klasyczny przykład etnocentryzmu – czyli przekonania, że jakieś wartości czy przekonania są lepsze od innych – oraz narzucania innym własnych poglądów. Z prostego powodu – każdy chatbot AI z USA reprezentuje zachodni system wartości, ignorując perspektywy innych krajów i kultur.

Niektórzy słusznie postrzegają to jako kontynuację neokolonializmu w sferze wiedzy, tym razem za pośrednictwem technologii.

Czy istnieją jakieś uniwersalne wartości, które powinny reprezentować chatboty?

Jeśli istniałby jeden system wartości, który można uznać za uniwersalny, nie miałbym nic przeciwko temu, aby działał jeden chatbot reprezentujący ten system. Ale taki jeden system wartości nie istnieje. Paradoksalnie, rozwiązaniem nie jest stworzenie personalizowanego chatbota dla każdej osoby – tak, aby każdy mógł poruszać się w obrębie własnego systemu wartości.

Dlaczego?

Lokalnie dostosowana, a nawet spersonalizowana maszyna językowa, która nie konfrontuje nas z obcym systemem wartości, uwięzi nas w naszej własnej ideologicznej bańce. A to nie jest lepsze niż ideologiczna indoktrynacja.

Twórcy AI przyznają, że w ramach treningu modeli stosują różne techniki kształtowania światopoglądu moralnego chatbotów. Anthropic ma konstytucję AI, a OpenAI stworzył tzw. specyfikację modelu.

To tylko świadczy o tym, że te firmy częściowo zdają sobie sprawę z faktu, iż system wartości, w który wyposażają swoje chatboty, nie ma charakteru uniwersalnego. Nie zmienia to jednak faktu, że chatboty są dystrybuowane na całym świecie bez jakiejkolwiek kalibracji, z jednym światopoglądem.

Europejscy politycy często mówią, że potrzebujemy AI reprezentującej „europejskie wartości”. Czym właściwie są te europejskie wartości?

Nie jest to do końca oczywiste. Przykładowo, w kwestiach moralnych, takich jak aborcja, eutanazja albo małżeństwa osób tej samej płci, wewnątrz UE występują ogromne dysproporcje. Co kraj, to inne poglądy i regulacje. Zanim Europa będzie chciała stworzyć AI odzwierciedlającą wartości Starego Kontynentu, Europejczycy będą musieli dojść do porozumienia, jakie wartości ma ona reprezentować. Nie będzie to łatwe.

Lepiej ująć to inaczej: Europa potrzebuje sztucznej inteligencji niezależnej od Stanów Zjednoczonych. To prostsze wyzwanie.

Skoro trudno oczekiwać, że uda nam się osiągnąć konsensus w tak trudnych kwestiach etycznych i moralnych, to nie lepiej dać AI wolną rękę i pozwolić, aby rachunek prawdopodobieństwa zadecydował? W końcu dane szkoleniowe to przecież kalka tego, co dzieje się na świecie i jak myślą ludzie.

W mojej książce jest rozdział „Etyka matematyczna”, poświęcony właśnie tej kwestii. Skoro sztuczna inteligencja potrafi analizować istniejące dane lepiej niż człowiek i na tej podstawie symulować przyszłe scenariusze, naturalne jest, by to ona decydowała, co jest dla nas najlepsze. W ten sposób AI mogłaby zoptymalizować system społeczny ludzi, podejmować racjonalne decyzje bez emocji i z góry narzuconych poglądów.

Zresztą już teraz pojawiają się głosy, że tylko AI może znaleźć rozwiązanie globalnych problemów stojących przed ludzkością. Skoro ludzie nie mogą dojść do porozumienia, niech obiektywna i bezstronna maszyna zadecyduje.

Pana zdaniem chatboty przekonują nas do swoich poglądów. Ale tak samo jest przecież w przypadku książek, telewizji, a nawet influencerów w social mediach. Czym różni się od nich AI potrafiąca analizować i syntetyzować miliony punktów widzenia, a następnie konsolidować je w jedną opinię?

Problem polega na tym, że AI nie jest partnerem w rozmowie takim jak drugi człowiek, nawet jeśli czasami może się tak wydawać. To sztuczny partner komunikacyjny, maszyna komunikacyjna.

Co to oznacza?

Kiedy rozmawiam z modelem językowym, tak de facto rozmawiam za pośrednictwem modelu językowego z ogromną liczbą osób, których poglądy model ten przyswoił i przekazuje mi w formie matematycznego wyliczenia prawdopodobieństwa. W ten sposób chatbot staje się rzecznikiem wszystkich tych osób, których wypowiedzi zostały uwzględnione w danych szkoleniowych.

Ale ten rzecznik też może filtrować opinie osoby, którą reprezentuje, przykładowo uwypuklając jedne informacje i argumenty oraz wyciszając inne, które nie są zgodne z jej systemem wartości. I tu właśnie pojawia się pytanie – w jaki system wartości wyposażyć maszynę, aby odzwierciedlała rzeczywistość świata i wartości prawdziwych ludzi, z którymi spotykamy się w realnym świecie?

W swojej książce zwraca Pan uwagę, że problemem jest też to, że najczęściej korzystamy z tego samego chatbota, przywiązujemy się do niego.

Tak, nawet jeśli każdy z nas ma swoje wartości i przekonania, mogą one zostać zmienione przez kogoś, z kim na co dzień się komunikujemy, komu ufamy. Przez przyjaciela, autorytet moralny. Z psychologii wiemy, że aby zmienić czyjś światopogląd, potrzebny jest zaufany partner do rozmowy i wielokrotne powtarzanie tej samej myśli, tego samego przekazu. A z tym mamy do czynienia, jeśli piszemy codziennie z tym samym chatbotem wyposażonym w ten sam system wartości. Tylko w przypadku AI nie dzieje się to w schemacie 1–1, tak jak w przypadku przyjaciela. AI projektuje te same poglądy na miliony, a nawet miliardy ludzi.

Badania sugerują, że chatboty AI potrafią zmienić zdanie rozmówcy dużo skuteczniej niż człowiek. Przykładem jest nastawienie do szczepień. AI jest w stanie przytoczyć twarde, przekonujące argumenty.

We wrześniu 2024 r., na łamach czasopisma „Science” opublikowano wyniki ciekawego eksperymentu. Naukowcy udowodnili, że AI jest lepsza od człowieka w przekonywaniu zwolenników teorii spiskowych do porzucenia błędnych przekonań. Dlaczego okazała się skuteczniejsza od człowieka? Z prostego powodu: AI jest lepszym słuchaczem i dysponuje większą wiedzą niż człowiek.

Zadałbym pytanie, czy to rzeczywiście bardziej cierpliwe słuchanie ze strony AI zadecydowało o jej wpływie na opinie. Znaczenie może mieć jeszcze jeden element: nie będąc człowiekiem, AI nie ma żadnych celów politycznych ani własnych interesów, dlatego postrzegana jest jako całkowicie neutralna.

Ta cecha AI bezdusznego rozmówcy daje jej dodatkowy autorytet. To dobra wiadomość, bo w przypadku porad zdrowotnych i medycznych, rozmówca powinien opierać się na wynikach badań naukowych, a nie na własnych przekonaniach często budowanych na podstawie emocji czy szczątkowych informacji. A jak wiemy, AI ma ogromną wiedzę i może przytoczyć wyniki nawet najnowszych badań naukowych.

Około 50 proc. ludzi – odsetek ten różni się w zależności od kraju – traktuje chatboty jak przyjaciół. Co to mówi nam o dzisiejszym społeczeństwie?

Biorąc pod uwagę „epidemię samotności”, nie dziwi fakt, że sztuczna inteligencja przestała pełnić wyłącznie rolę asystenta i stała się towarzyszem. Chatboty AI są tak popularne, bo nam schlebiają i nie krytykują.

Jest to także konsekwencja „ekonomii uwagi”, zalewu informacji w internecie. Chatboty są alternatywą, bo te same informacje dostarczają nam w formie rozmowy, czyli w sposób, który jest nam, ludziom, bliższy. Robią to z cierpliwością, której trudno oczekiwać w świecie, gdzie nikt nie ma czasu.

Jest jeszcze jeden element, na który zwraca uwagę psycholog Sherry Turkle. Nowe pokolenie jest bardziej wrażliwe, mniej „odporne” psychicznie niż wcześniejsze. Niektóre badania sugerują nawet „epidemię emocjonalnej kruchości”. Młodzi ludzie unikają konfrontacji z trudnymi tematami, woląc pozostać w swojej bezpiecznej przestrzeni.

Wystarczy poczytać na Reddicie opinie użytkowników o takich czatbotach jak Replika. Często powtarza się wątek, że awatar nigdy nie zrani, że w rozmowie z nim można czuć się bezpiecznie.

Chatboty mają wyjątkową zdolność do takiego respektowania strefy komfortu psychicznego.

Skoro AI tak dobrze dopasowuje się do człowieka, czy nie jest predysponowana do tego, by pełnić rolę terapeuty i lekarza? Jednym z problemów współczesnej medycyny jest to, że lekarze nie mają czasu słuchać pacjentów.

Nie wierzę, że maszyna może zastąpić psychologa czy terapeutę. Nie może nawet zastąpić przyjaciela. Z prostego powodu: Kim człowiek jest dla AI? Nikim. Z kolei każdy lekarz ma na uwadze dobro i zdrowie pacjenta. Współodczuwa to, co czuje jego pacjent. AI reprezentuje tylko interes firmy, która ją stworzyła. Często jest to dostarczanie informacji albo wydłużanie czasu interakcji użytkownika z czatbotem.

AI może interpretować myśli i uczucia rozmówcy lepiej niż człowiek. Jest w stanie analizować sposób dobierania słów, wyłapywać niewerbalne sygnały i niuanse. W przeciwieństwie do lekarza lub terapeuty jest zawsze dostępna. Nie zmienia to jednak faktu, że to tylko maszyna, która przekaże dobrą radę, ale bez motywacji i współczucia.

Ale czy ma to jakieś znaczenie, że otrzymujemy porady medyczne od chatbotów albo od ludzi?

O ile nam pomagają – czyli spełniają nasze oczekiwania – nie ma większego znaczenia, że pochodzą od AI, a nie od człowieka. Użyteczność może spokojnie zastąpić autentyczność. Podobnie jest też w przypadku decyzji politycznych, które są decyzjami czysto racjonalnymi i mogą być podejmowane przez AI równie dobrze, a może nawet lepiej niż przez polityka.

W podanych przykładach liczy się sama treść, a nie nadawca. Inaczej będzie w przypadku opinii, listów gratulacyjnych, wiadomości wyrażających uczucia – czyli tekstów mających reprezentować osobiste, czasami intymne stanowisko autora. W tych treściach musi być obecny człowiek, bo tylko on jest w stanie odczuwać emocje, które z kolei wpływają na uczucia odbiorcy. Sztuczna inteligencja może co najwyżej je symulować na podstawie danych szkoleniowych. Właśnie dlatego nie są one autentyczne.

A czy AI może podjąć decyzję etyczną za człowieka?

To klasyczne pytanie o to, czy AI ma wjechać w 80-letnią staruszkę czy grupę dzieci. Jeśli taką decyzję podejmuje człowiek, to podejmuje ją w momencie wystąpienia wypadku, działając spontanicznie. To nigdy nie jest decyzja racjonalna, ale odruch pod wpływem instynktu.

Samochód autonomiczny decyduje według schematu „jeśli – to”. Ten jest albo z góry zaprogramowany, albo wyuczony na podstawie podobnych sytuacji. Tak więc decyzja moralna jest z góry zaprogramowana i nie zostanie zmieniona, nawet gdy pojawią się nowe okoliczności. I to jest problem.

W przypadku niektórych decyzji etycznych nie ma jednej odpowiedzi. Tak jest w przypadku przytoczonego scenariusza wypadku. Nic dziwnego, że ludzkość nigdy nie odpowiedziała sobie na pytanie, jak postąpić w takiej sytuacji – to nas po prostu przerasta. I nagle technologia zmusza nas do wyboru jednego słusznego scenariusza.

Jaka jest Pana zdaniem najniebezpieczniejsza cecha chatbotów AI?

Jest nią fakt, że zapominamy, iż są to chatboty.

Czytaj także: Duże firmy rozwijają AI za wszelką cenę. Są jak imperia

Plaster pomaga precyzyjnie podawać kolejne dawki antybiotyku bez konieczności pobierania krwi. Innowacja australijskiego startupu Nutromics otrzymała właśnie od amerykańskiej Agencji Żywności i Leków (FDA) status przełomowej technologii.

Niewielki plaster zamiast regularnych pobrań krwi

W leczeniu ciężkich zakażeń, w tym sepsy i infekcji wywoływanych przez gronkowca złocistego opornego na metycylinę (MRSA), wankomycyna musi być podawana w precyzyjnie zaplanowanych dawkach. Zbyt małe jej stężenie we krwi może sprawić, że leczenie będzie nieskuteczne, a zbyt duże – wywołać reakcję toksyczną, prowadząc do uszkodzenia nerek.

Obecnie lekarze monitorują stężenie leku przede wszystkim na podstawie systematycznych badań krwi. Ale to wymaga regularnego pobierania krwi, a wynik odzwierciedla tylko punktowe i historyczne poziomy stężenia. Tymczasem stan pacjenta może zmieniać się z minuty na minutę.

Nutromics chce zastąpić powtarzane pobrania krwi ciągłym monitorowaniem molekularnym za pomocą urządzenia noszonego na skórze.

Według danych firmy, każdego roku około 2,9 mln pacjentów w USA otrzymuje wankomycynę. Szacuje się, że w Polsce rocznie dochodzi do blisko 500 000 zakażeń szpitalnych, a lek trafia do kilkunastu – kilkudziesięciu tysięcy pacjentów. Wankomycyna jest lekiem „ostatniej szansy” w leczeniu ciężkich zakażeń wywołanych przez bakterie Gram-dodatnie oporne na inne antybiotyki (np. MRSA) oraz w leczeniu doustnym zakażeń Clostridioides difficile.

Urządzenie Nutromics wykorzystuje mikroskopijne igły pokryte syntetycznymi czujnikami DNA, które rozpoznają określone cząsteczki. Po przyłożeniu plastra do skóry, sensory wykrywają w płynie śródmiąższowym stężenie wankomycyny. Zmiana sygnału elektrochemicznego pozwala oszacować ilość leku, a wyniki mogą być przesyłane bezprzewodowo do szpitalnego systemu monitorowania.

Przełomowe urządzenie według FDA. To przyspieszy rozwój technologii

W lutym 2026 r. na łamach czasopisma Nature Biotechnology naukowcy przedstawili wyniki pilotażu innowacji. Plaster wykonywał pomiary co 5 minut przez 24 godziny. Mimo że w eksperymencie wzięło udział jedynie 6 zdrowych ochotników, wnioski są obiecujące: metoda okazała się precyzyjna, bezpieczna i niemal bezbolesna.

We wrześniu 2026 r. Amerykańska Agencja Żywności i Leków (FDA) przyznała rozwiązaniu status przełomowego urządzenia (Breakthrough Device Designation). Ma on ułatwiać rozwój i ocenę obiecujących wyrobów przeznaczonych do diagnozowania lub leczenia poważnych schorzeń. Co to oznacza? Przede wszystkim bliższą współpracę z regulatorem i możliwość priorytetowego rozpatrywania kolejnych etapów badań. Ale nie jest to jeszcze równoznaczne z dopuszczeniem produktu do obrotu.

Nutromics planuje dalsze badania kliniczne w amerykańskich szpitalach i zapowiada komercyjne wejście na rynek USA w 2027 r., pod warunkiem uzyskania wymaganych zezwoleń. Firma deklaruje, że jej celem jest ograniczenie ostrego uszkodzenia nerek związanego z wankomycyną nawet o 74 proc. Wankomycyna jest pierwszym zastosowaniem platformy, którą Nutromics chce rozwijać w kierunku monitorowania wielu cząsteczek. W przyszłości podobne sensory mogłyby wspierać ocenę stanu pacjentów z sepsą oraz monitorowanie wybranych parametrów związanych z chorobami układu krążenia.

Czytaj także: Anna dzwoni dwa razy. Jak działa nowy voicebot dla pacjentów?

Hakerzy dokonali serii cyberataków na lodówki w marketach, podnosząc temperaturę do 50°C. Ale próbowali też zmienić parametry pracy systemów chłodniczych wykorzystywanych przez francuską służbę krwiodawstwa. Teraz CSIRT CeZ ostrzega przed podobnymi atakami w Polsce i wydaje zalecenia.

Hakerzy manipulują chłodziarkami i lodówkami podłączonymi do internetu

W nocy z 1 na 2 listopada Francuska służba krwiodawstwa (Établissement français du sang, EFS) padła ofiarą perfidnego cyberataku. Hakerzy próbowali zmienić ustawienia urządzeń chłodniczych przechowujących produkty krwiopochodne w trzech placówkach. Gdyby doprowadzili do wzrostu temperatury, zapasy osocza ratujące życie musiałyby zostać zniszczone.

Jak poinformowała EFS, cyberprzestępcy podnieśli progi temperatury i rozmrażania do bardzo wysokich wartości. Chłodnie przechowywały m.in. osocze przeznaczone do transfuzji i produkcji leków. Na szczęście systemy monitorowania wykryły nieprawidłowości, a pracownicy zdążyli zabezpieczyć produkty i przenieść je do innych urządzeń chłodniczych. Sprawą zajmują się również eksperci francuskiej agencji ds. cyberbezpieczeństwa ANSSI.

Na początku listopada podobne ataki na systemy chłodnicze odnotowano w supermarketach w m.in. w Belgii, Szwecji, Irlandii, Estonii i Holandii. Hakerzy zmanipulowali ustawienia chłodziarek i zamrażarek, przełączając je w stan rozmrażania (50°C). Rozmrożoną żywność trzeba było wyrzucić, straty sięgają setek milionów euro. W październiku, podobne incydenty dotknęły setki sklepów we Francji.

CSIRT CeZ rekomenduje weryfikację zabezpieczeń w bankach krwi

W związku z rosnącym zagrożeniem, CSIRT CeZ – zajmujący się bezpieczeństwem danych w sektorze zdrowia – wydał rekomendacje dla stacji krwiodawstwa i podmiotów przechowujących krew. Zaleca w nich:

• zweryfikowanie zabezpieczeń systemów chłodniczych, magazynowych oraz innych systemów OT,
• wzmocnienie monitoringu zmian konfiguracji i parametrów pracy urządzeń krytycznych,
• ograniczenie oraz kontrolę dostępu zdalnego do systemów technicznych,
• przegląd uprawnień administratorów i dostawców zewnętrznych,
• zapewnienie segmentacji sieci OT od sieci biurowych,
• w przypadku urządzeń wyposażonych w interfejs komunikacyjny i dedykowany system zarządzania – ograniczenie dostępu zdalnego do niezbędnego minimum oraz zapewnienie, aby urządzenia niewspierane lub nieaktualizowane były odseparowane od Internetu i wydzielone do odseparowanego VLAN-u,
• przetestowanie procedur reagowania na incydenty oraz planów ciągłości działania,
• usunięcie domyślnych dostępów i zastąpienie ich nowymi zgodnie z polityką silnych haseł.

Jak zaznacza CSIRT CeZ, „ataki na systemy odpowiedzialne za przechowywanie krwi, osocza, leków i innych materiałów biologicznych mogą prowadzić do zakłóceń działalności operacyjnej, strat materialnych oraz zagrożenia dla ciągłości świadczeń medycznych.” Dlatego podmiotom sektora ochrony zdrowia zaleca się zachowanie podwyższonej czujności oraz bieżące monitorowanie infrastruktury technicznej wspierającej procesy krytyczne.

Czytaj także: Jak przygotować się na cyberatak i go odeprzeć? 10 porad

Polacy często leczą się sami i coraz chętniej z pomocą AI. Ale to nie znaczy, że porada ChatGPT zastępuje nam wizytę u lekarza – wynika z raportu STADA Health 2026.

1. Tylko 38 proc. Polaków pozytywnie ocenia system ochrony zdrowia. Powodem są kolejki, braki kadrowe i trudny dostęp do świadczeń.
2. Z AI w sprawach zdrowotnych korzysta 50 proc. Polaków. Dla 75 proc. autorytetem i tak jest lekarz.
3. 79 proc. Europejczyków woli osobiste wizyty u lekarza rodzinnego, a 11 proc. wizyty online.
4. 85 proc. korzysta przynajmniej z jednego narzędzia do monitorowania zdrowia, najczęściej ciśnieniomierza (58 proc.) lub aplikacji zdrowotnych (39 proc.).
5. Jakich zmian chcielibyśmy najbardziej? Aby farmaceuci mogli wypisywać recepty dla chorych przewlekle.

Samolecznie ma się dobrze, a z AI – lepsze lepiej

78 proc. Europejczyków deklaruje, że czuje się odpowiedzialnych za zarządzanie własnym zdrowiem i ma nad nim kontrolę. W Polsce odsetek ten wynosi 65 proc. 85 proc. badanych korzysta przynajmniej z jednego narzędzia do monitorowania zdrowia. Najpopularniejsze są ciśnieniomierze (58 proc.), aplikacje zdrowotne na smartfony (39 proc.) oraz opaski i zegarki monitorujące aktywność (32 proc.).

Aż 94 proc. Europejczyków przyznaje, że przynajmniej w przypadku niektórych dolegliwości podejmuje leczenie bez konsultacji z lekarzem lub farmaceutą. Najczęściej dotyczy to lekkich dolegliwości bólowych oraz objawów przeziębienia i grypy (po 75 proc.). Głównym powodem jest przekonanie, że pacjent wie, co mu pomaga (59 proc.). 47 proc. przyznaje, że wybiera samoleczenie, aby uniknąć długiego oczekiwania na wizytę lekarską.

Nowym elementem samoopieki jest sztuczna inteligencja. W Polsce korzysta z niej w sprawach zdrowotnych 50 proc. respondentów (przy średniej 55 proc. dla wszystkich badanych). Największy potencjał AI widzimy w szybkiej diagnozie chorób oraz udrożnieniu dostępu do opieki.

Do technologii najchętniej sięgają młode osoby. Z AI korzysta 74 proc. osób poniżej 35. roku życia, wobec 57 proc. w grupie 35–54 lata i 38 proc. wśród osób powyżej 55 lat. Zdajemy sobie przy tym sprawę z ograniczeń AI. 60 proc. badanych z Polski obawia się błędów medycznych związanych z wykorzystaniem AI, a 45 proc. – niewłaściwego wykorzystania danych zdrowotnych. W Europie to odpowiednio 54 proc. i 41 proc.

Konsultacja z AI? Tak, ale jeśli diagnozę i zalecenia AI sprawdzi lekarz

AI daje nam większe możliwości dbania o swoje zdrowie, ale pracownicy ochrony zdrowia są równie ważni jak wcześniej. Dla 75 proc. Polaków to właśnie lekarze i farmaceuci mają największy wpływ na decyzje zdrowotne. 71 proc. uważa, że profesjonaliści medyczni powinni odgrywać wiodącą rolę w edukacji zdrowotnej.

Pacjenci oczekują większej elastyczności w organizacji opieki. W całym badaniu europejskim 58 proc. respondentów (w tym 52 proc. w Polsce) rozważyłoby konsultację z AI zamiast wizyty u lekarza, ale pod kilkoma warunkami: 17 proc. oczekuje, że rekomendacje algorytmu sprawdzi pracownik medyczny, a 16 proc. zaakceptowałoby je jako drugą opinię.

Pomimo coraz rosnącej popularności telewizyt, nadal 79 proc. badanych woli spotykać się z lekarzem rodzinnym osobiście, a tylko 11 proc. preferuje konsultacje online.

Zmieniają się też oczekiwania wobec aptek. 39 proc. Europejczyków i 49 proc. respondentów z Polski chciałoby, aby farmaceuci mogli wystawiać recepty na kontynuację leczenia chorób przewlekłych. Mimo dużej dostępności aptek internetowych, 57 proc. Polaków nadal preferuje zakup produktów OTC w aptece stacjonarnej.

Kolejki do lekarzy to problem w całej Europie

Zadowolenie Europejczyków z publicznej ochrony zdrowia spadło z 58 proc. w 2025 roku do 56 proc. w 2026 roku. Polska wypada znacznie poniżej średniej – tylko 38 proc. respondentów pozytywnie ocenia funkcjonowanie systemu zdrowia. Podobny wynik odnotowano na Słowacji, a gorzej wypadły jedynie Serbia (36 proc.) i Węgry (27 proc.).

Największym problemem pozostaje dostępność świadczeń. Aż 67 proc. Europejczyków wskazuje niedobór personelu medycznego i związane z nim długie kolejki jako najważniejsze wyzwanie dla systemu. 66 proc. badanych Polaków chciałoby skrócenia czasu oczekiwania na świadczenia i zwiększenia liczby pracowników ochrony zdrowia, a 57 proc. – poprawy dostępu do podstawowej opieki zdrowotnej.

Dla 56 proc. respondentów z Polski jednym z największych wyzwań jest dostęp do przystępnej cenowo opieki zdrowotnej (średnia w badaniu to 43 proc.). Widać także niezadowolenie z tego, jak działa profilaktyka. 46 proc. badanych z Europy jest zadowolonych z dostępnych usług profilaktycznych. Jedna trzecia nie korzysta z żadnych badań przesiewowych.

STADA Health Report 2026 opiera się na badaniu przeprowadzonym wśród 20 tys. respondentów z 20 krajów, w tym z Polski. Ankietowani odpowiedzieli na ponad 40 pytań dotyczących m.in. dostępności świadczeń, profilaktyki, samoleczenia, zaufania do personelu medycznego i wykorzystania AI.

Czytaj także: 77% lekarzy i 52% pacjentów mówi „tak” dla AI w medycynie

Zaufanie do nauki spadło o 5 punktów procentowych i jest jeszcze niższe niż przed pandemią COVID-19. Ufamy też mniej lekarzom i pielęgniarkom. Jak podkreślają autorzy nowego raportu Wellcome Global Monitor, twarde fakty już nie wystarczą, aby przekonać społeczeństwo do osiągnięć naukowych, takich jak szczepienia.

1. Zaufanie do nauki spadło z 77 proc. w 2018 r. do 72 proc. w 2025 r. 39 proc. ankietowanych „bardzo ufa” lekarzom i pielęgniarkom, o 9 p.p. niż przed pandemią.
2. Dezinformacja w mediach społecznościowych gra na emocjach, wygrywając z dowodami naukowymi.
3. Zaufanie do nauki zależy od sytuacji ekonomicznej i osobistych doświadczeń w ochronie zdrowia,
4. W Polsce liczba uchyleń od obowiązkowych szczepień wzrosła z 48,6 tys. w 2019 r. do 87,3 tys. w 2023 r.
5. Naukowcy muszą nauczyć się komunikować osiągnięcia w nowy sposób oraz transparentnie mówić o ograniczeniach swoich badań. Ale decydująca jest poprawa sytuacji finansowej społeczeństwa.

Nie ufamy nauce, bo w social mediach mnoży się od alternatywnych teorii

Wellcome Global Monitor 2026 to jedno z największych globalnych badań opinii na temat nauki. W tym roku o zdanie zapytano 140 tys. dorosłych w 140 krajach.

Odsetek osób deklarujących ogólne zaufanie do nauki spadł z 77 proc. w 2018 r. do 72 proc. w 2025 r. Spadkowy trend trwa od lat, a niewielkie odbicie miało miejsce jedynie podczas pandemii (80 proc. w 2022 roku). Najbardziej drastycznie zmniejszył się odsetek osób deklarujących duże zaufanie do naukowców – z 43 proc. w 2020 r. do 32 proc. w 2025 r.

Dobra wiadomość jest taka, że naukowcy nadal cieszą się większym zaufaniem społecznym (72 proc. ufa im „bardzo mocno” i „w pewnym stopniu”) niż inne grupy zawodowe. Przykładowo, dla lekarzy i pielęgniarek odsetek ten wynosi 39 proc., a dla dziennikarzy – 17 proc. Ale to właśnie zaufanie do naukowców notuje największe spadki.

Problem nie jest nowy i zaczął się nasilać od czasu upowszechnienia social mediów. To właśnie na TikToku, Instagramie, YouTubie czy Meta (Facebook) szybko rozprzestrzeniają się teorie spiskowe i dezinformacja, a promowane są te newsy, które przyciągają lajki, a niekoniecznie są osadzone w faktach naukowych. Emocje wygrywają z dowodami. To z czasem doprowadziło u wielu osób do wrażenia, że naukowcy lub lekarze nie mówią całej prawdy.

Wiele zależy od sytuacji ekonomicznej i doświadczeń pacjentów

– Nie można zakładać, że skoro dowody naukowe są mocne, zaufanie [red.: do nowych faktów naukowych] pojawi się samo – powiedział podczas World Health Summit 2026 John-Arne Røttingen, dyrektor generalny Wellcome.

Autorzy raportu sprawdzili też, skąd bierze się zaufanie do nauki. Pierwszym determinantem jest poczucie bezpieczeństwa finansowego. W 2025 r. duże zaufanie do nauki deklarowało 39 proc. osób, które oceniały swoją sytuację finansową jako dobrą, wobec 20 proc. tych, którym trudno było związać koniec z końcem. Od 2020 do 2025 r. odsetek osób deklarujących duże zaufanie spadł w tej drugiej grupie o 16 punktów procentowych, a wśród osób żyjących na dobrym poziomie finansowym – o 10 punktów.

Drugim elementem wpływającym na to, czy wierzymy nauce czy nie, są osobiste doświadczenia podczas korzystania z ochrony zdrowia. Jeśli są one pozytywne – przykładowo, dostępność do lekarzy jest dobra, a poziom usług medycznych wysoki – zaufanie do nauki rośnie.

Maleje też przekonanie, że nauka przynosi równe korzyści wszystkim. W 2018 r. uważało tak 42 proc. badanych, a w 2025 r. – 37 proc.

Według sondażu SW Research na zlecenie Onetu przeprowadzonego w czerwcu 2026 roku, aż 73% Polaków negatywnie ocenia funkcjonowanie ochrony zdrowia w kraju. Mimo to ufamy lekarzom. Z „Rankingu zawodów 2026” zrealizowanego przez SW Research wynika, że lekarze plasują się na 4. miejscu w kraju z wynikiem 73% społecznego poważania. Wyprzedzają ich jedynie ratownicy medyczni (liderzy zestawienia – 79,6%), strażacy oraz piloci. Pielęgniarki uzyskały 69,3%.

Fakty to nie tylko liczby, ale też komunikacja i emocje

Brak zaufania przekłada się na konkretne zachowania i postawy, np. w stosunku do szczepień. Wśród osób, które się nie szczepią, zaufanie do nauki wynosi zaledwie 18 proc. W Polsce liczba uchyleń od obowiązkowych szczepień wzrosła z 48,6 tys. w 2019 r. do 87,3 tys. w 2023 r., czyli o prawie 80 proc.

Arne Røttingen, dyrektor generalny Wellcome, podkreśla, że zaufanie do nauki buduje się poprzez transparentne działanie instytucji naukowych oraz poprawę warunków życia ludzi. Raport zwraca uwagę, że naukowcy powinni szczerze mówić o ograniczeniach swoich badań. Samo zaprezentowanie dowodów nie gwarantuje jeszcze, że odbiorcy zaakceptują wyniki badania i będą chcieli wprowadzić w życie zmiany sugerowane przez naukę.

Podczas dyskusji na World Health Summit 2026 eksperci zgodzili się, że w poprawie zaufania nie pomoże też po prostu lepsza komunikacja i np. tłumaczenie nauki za pomocą prostych do zrozumienia komunikatów w social mediach. Trzeba także zlikwidować przyczyny nieufności, w tym negatywne doświadczenia w ochronie zdrowia oraz poczucie nierównego dostępu do korzyści płynących z nauki. Według raportu Wellcome Global Monitor 2026 zaufanie do nauki jest najwyższe w Europie Zachodniej i Północnej, a najniższe w części krajów Afryki i Azji.

Czytaj także: Alarmujący raport Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu. Dezinformacja przybrała masową skalę

Karta e-DiLO wyrówna jakość leczenia onkologicznego w całej Polsce, a e-Konsylium poprawi współpracę między ośrodkami w ramach Krajowej Sieci Onkologicznej – mówi Magdalena Janus-Hibner, Zastępca Dyrektora ds. Projektów, Rozwoju i Organizacji Onkologii w Wojewódzkim Wielospecjalistycznym Centrum Onkologii i Traumatologii im. M. Kopernika w Łodzi.

• Szpital im. M. Kopernika w Łodzi wdraża m.in. elektroniczną kartę DiLO, e-Konsylium oraz Platformę Usług Inteligentnych. Karta e-DiLO będzie obowiązkowa od 1 stycznia 2027 r.
• Zapewni lekarzom w całej Polsce dostęp do ujednoliconych informacji o diagnostyce i leczeniu pacjenta, ograniczy powtarzanie badań i pomoże wyrównywać jakość opieki onkologicznej.
• e-Konsylium usprawni współpracę między ośrodkami SOLO 1 i SOLO 3, standaryzując konsultacje online i umożliwiając udostępnianie badań obrazowych w formacie DICOM.
• Szpital rozwija własne rozwiązania AI, m.in. system optymalizujący organizację chemioterapii jednodniowej.
• Szpital buduje kulturę otwartości na nowe technologie. Podstawą są szkolenia personelu, które pomagają przełamać obawy przed cyfryzacją i pokazują praktyczne możliwości wykorzystania AI w ochronie zdrowia.

Za 11,9 mln zł z KPO szpital wdraża Platformę Usług Inteligentnych. Czy wszystko idzie zgodnie z planem?

Tak, już się podłączyliśmy i wysłaliśmy testowo jedno z badań na PUI. Na chwilę obecną udało nam się uzyskać integrację z Platformą. Cały proces wymaga jednak przejścia przez wiele etapów technicznych.

Wdrożenie PUI oraz rozwiązań cyfrowych, takich jak e-DiLO, e-KOK, e-Rejestracja, to ogromne przedsięwzięcie transformacji cyfrowej, które wykracza poza instalację systemu i obejmuje zmianę organizacji leczenia oraz edukację personelu. Cały szpital, w tym pracownicy medyczni, techniczni i administracyjni, musi nauczyć się funkcjonować w nowej rzeczywistości cyfrowej. To spora reorganizacja filozofii działania i realizacji świadczeń medycznych.

Jako specjalistyczny ośrodek leczenia onkologicznego najwyższego poziomu, szpital w pierwszej kolejności testuje kartę e-DiLO. Jak tutaj przebiega wdrożenie?

Udało nam się już zintegrować e-DiLO z naszym HIS-em i poprawnie wystawić kartę. Na razie testowo przechodzimy przez poszczególne etapy diagnostyki wstępnej i pogłębionej. A więc rozwiązanie działa, a kolejne etapy wdrażamy powoli, z dużą starannością. Obecnie testujemy cały proces z udziałem koordynatora, asystenta medycznego i lekarza.

e-DiLO to fantastyczne rozwiązanie, przede wszystkim dla pacjenta, bo daje dostęp do kompleksowych informacji o zdrowiu, planie leczenia i tym, co dzieje się na poszczególnych etapach całej ścieżki klinicznej – od diagnostyki, przez leczenie, po monitorowanie zdrowia. Wszystkie informacje będą widoczne na Internetowym Koncie Pacjenta IKP.

Jeżeli chodzi o wymiar systemowy, e-DiLO wprowadza ogromną zmianę. Każdy lekarz, niezależnie od tego, czy pracuje w Łodzi, Gdańsku, Wrocławiu czy Warszawie, po wpisaniu numeru PESEL pacjenta albo numeru karty będzie widział te same informacje.

W systemie są wyniki badań, rozpoznania oraz plan diagnostyki wstępnej i pogłębionej. Lekarz będzie mógł sprawdzić, jakie badania pacjent miał już wykonane i na jakim etapie jest leczenie. To pozwoli przede wszystkim uniknąć powtarzania badań – pacjenci są często zagubieni, nie mają przy sobie wszystkich dokumentów, gdy konsultują się u różnych lekarzy. To duża oszczędność dla systemu, ale także większa transparentność.

Kolejną korzyścią karty DiLO będzie wyrównanie jakości leczenia onkologicznego w całej Polsce. W Krajowej Sieci Onkologicznej mamy różne ośrodki – SOLO 1, SOLO 2 i SOLO 3 – o zróżnicowanych kompetencjach i możliwościach. Po półtora roku funkcjonowania sieci widzimy, że w każdym ośrodku jakość wygląda różnie. Niestety, w mniejszych ośrodkach jest najtrudniej, co wynika przede wszystkim z mniejszej dostępności do badań, terapii i badań klinicznych.

Karta e-DiLO i KSO mają to zmienić. System ma być na tyle transparentny, żeby pacjent mógł świadomie wybrać odpowiedni ośrodek. Będziemy mogli z poziomu SOLO 3 zaproponować na przykład inny rodzaj zabiegu operacyjnego niż ten zaproponowany przez SOLO 1, zabieg wykonywany inną techniką, program lekowy czy badanie kliniczne. Oczywiście, to pacjent decyduje, w którym ośrodku i jakie leczenie podejmie.

Od grudnia szpital uzyska też dostęp do e-konsylium. Jakie znaczenie ma ono w leczeniu onkologicznym?

Bardzo na nie czekamy i mamy nadzieję, że znacząco usprawnią naszą pracę. Jesteśmy jedynym ośrodkiem SOLO 3 w województwie łódzkim, dlatego od samego początku spotykamy się na konsyliach online z każdym z ośrodków SOLO 1.

Ośrodki SOLO 1 z województwa łódzkiego od razu zaczęły pracować na checklistach, które stworzyliśmy. Dostosowały się do naszego sposobu prowadzenia konsyliów, ponieważ u nas są one organizowane narządowo – każdy narząd ma swój dzień. Oprócz tego, że spotykamy się, żeby dyskutować o naszych pacjentach, łączymy się również z ośrodkami SOLO 1. Staramy się im pomagać, ale też wspólnie dyskutować o pacjentach, których mają pod swoją opieką.

I ta współpraca jest bardzo dobra. Wiele się przez ten rok nauczyliśmy, przede wszystkim konstruktywnej współpracy. Nie chodzi o to, że ośrodek SOLO 1 jest gorszy od SOLO 3 – w SOLO 1 pracują świetni lekarze ze specjalizacją z onkologii, chirurgii onkologicznej czy onkologii klinicznej. Po prostu ma mniejsze możliwości, jeśli chodzi o pewne propozycje dla pacjenta.

Wracając do samego narzędzia konsylium – obecnie mamy własne rozwiązanie, które pozwala nam przeprowadzać konsylia online. E-Konsylium ustrukturyzuje i ustandaryzuje ten proces. Będzie można w nim zamieszczać badania obrazowe w formacie DICOM, co znacznie przyspieszy pracę. Obecnie radzimy sobie w inny sposób, co jest jednak bardziej pracochłonne. Więcej pracy mają również koordynatorzy.

Aby mierzyć jakość leczenia w szpitalu, potrzebne są dane, które następnie są agregowane i analizowane. Jak wygląda ten proces w WWCOiT?

Jako WOM i SOLO 3 mamy wręcz obowiązek agregować i analizować dane. Przygotowaliśmy bardzo duży raport dotyczący onkologii za 2025 rok, a także raport dla całego województwa.

Analiza jest jednak nadal bardzo trudna, ponieważ nie wszystkie dane są ze sobą porównywalne. Nie wszystkie też można wprost wyciągnąć z HIS-a i dlatego potrzebna jest jeszcze spora praca nad tym, żeby poprawić ich jakość. Tylko dobrej jakości dane mają sens i pozwalają stworzyć realny, wiarygodny obraz tego, co dzieje się na poziomie szpitala.

To szczególnie ważne w kontekście kolejnego etapu Krajowej Sieci Onkologicznej, czyli mierników i wskaźników jakości. W Ministerstwie Zdrowia trwają prace nad projektem nowego rozporządzenia dotyczącego wskaźników i mierników jakości.

Jakie są dalsze plany szpitala w zakresie cyfryzacji?

W dużej mierze narzucone są przez narzędzia systemowe, które będą wdrażane na poziomie krajowym. Oczywiście chcielibyśmy wprowadzać także wiele własnych rozwiązań, ale obecnie przede wszystkim czeka nas ogromne wyzwanie cyfrowe i organizacyjne związane z kartą e-DiLO.

Do tego dochodzą e-Konsylium i PUI. Implementacja zajmie nam bardzo dużo czasu i będzie wymagać dużego zaangażowania w obszarze szkoleń, edukacji i organizacji pracy. Zależy nam na tym, aby w pełni wykorzystać możliwości, jakie oferują nam te rozwiązania.

W 2025 roku wygraliśmy duży projekt unijny. Będziemy tworzyć własną aplikację dla pacjentów onkologicznych i koordynatorów onkologicznych, która ma usprawnić komunikację i jeszcze bardziej ułatwić pracę koordynatorów. Chcemy również lepiej połączyć koordynatorów z pacjentami i przekazywać im informacje o tym, na jakim są etapie, czego mogą się spodziewać oraz jak powinni przygotować się do badania.

Aplikacja będzie obejmowała również obszary związane z dietetyką, fizjoterapią czy psychologią – wynika to m.in. z tego, że jesteśmy szpitalem prowadzącym prehabilitację w leczeniu onkologicznym.

Jakie czynniki bierze Pani pod uwagę, podejmując decyzję o wdrożeniu AI? Zwłaszcza gdy szpital jako pierwszy wprowadza zupełnie nowe rozwiązanie i nie może opierać się na doświadczeniach innych placówek.

To bardzo trudne pytanie, bo w AI dzieje się bardzo dużo. W naszym szpitalu funkcjonuje Regionalne Centrum Medycyny Cyfrowej. To dla nas podstawowa komórka, która realizuje wszystkie działania ocierające się o AI i w której pracują profesjonaliści potrafiący tworzyć algorytmy i rozwiązania AI. Wiele rozwiązań testujemy jako pierwsi i dzięki temu mamy już ogromną wiedzę w tym zakresie.

Jeśli chodzi o czynniki brane pod uwagę przy wyborze AI, to na pewno bardzo istotne jest cyberbezpieczeństwo. Jakie dane są potrzebne? Jak są zbierane? Na jakim serwerze gromadzone? Czy to jest chmura? To jest podstawowa kwestia, o którą pytamy każdą firmę, z którą chcemy nawiązać współpracę.

Kolejną bardzo istotną rzeczą jest integracja z HIS-em. Chodzi o to, abyśmy nie musieli wyciągać danych ręcznie – ani żaden algorytm, ani żadna nakładka nie będą działać, jeżeli takiej integracji nie będzie.

Idąc dalej – standaryzacja danych. Aby algorytm mógł pracować na dokumentacji medycznej, dane muszą być bardzo dobrej jakości i porównywalne. Chodzi o ujednolicenie zapisów i notatek sporządzanych przez lekarzy.

Szpital tworzy też autorskie rozwiązania AI. Może Pani podać przykład?

Obecnie wdrażamy autorski system do obsługi pacjentów, którzy zgłaszają się do nas na chemioterapię jednego dnia. To swego rodzaju system kolejkowy łączący izbę przyjęć, przyjęcia na chemioterapię jednego dnia, kolejkowanie foteli, ale uwzględniający również to, że jeden pacjent ma podawany lek przez godzinę, inny przez 3 godziny, a jeszcze inny przez 7.

System ma pomóc lekarzom i całej organizacji szpitala w jak najbardziej efektywnym wykorzystaniu wszystkich dostępnych foteli oraz zaprogramowaniu przyjęcia pacjentów.

Wdrożenie innowacji polegnie albo będzie się przeciągać, jeśli personel będzie wobec niej sceptyczny lub niechętny. Czy jest jakaś recepta na zbudowanie kultury otwartości na nowe technologie?

Wszystko zaczyna się od edukacji, która kształtuje kulturę otwartości. Większość osób, szczególnie w ochronie zdrowia, boi się nowych technologii. Pracownicy administracyjni nigdy nie byli szkoleni w zakresie nowych rozwiązań cyfrowych. Tymczasem cyfryzacja to ogromna zmiana, którą należy odpowiednio zarządzić, żeby nie wzbudzić strachu przed nowymi technologiami.

Musimy szkolić i edukować pracowników medycznych. Powinni oni wiedzieć, co to jest sztuczna inteligencja i na co zwrócić uwagę podczas pracy z nią. Póki co, wszystkim sztuczna inteligencja i algorytmy w zdrowiu kojarzą się głównie z radiologią. A to jest tylko bardzo mały wycinek tego, jak AI może funkcjonować w ochronie zdrowia.

Jakie innowacje marzą się Pani, aby podwyższyć jakość leczenia onkologicznego?

Wszystkie innowacje w ochronie zdrowia opierają się na danych. Stąd moim marzeniem jest wysoka jakość danych.

Chcemy usprawnić wiele procesów w szpitalu, w tym na pewno w radiologii, poprzez wykorzystanie algorytmów. Mam tu raczej na myśli pomoc w tworzeniu raportów diagnostycznych dla klinicystów, które będą wyczerpujące, niż samą ocenę obrazu przez algorytm AI. Na przykład taki ustrukturyzowany opis tomografii komputerowej ze skalą RECIST albo Nadir. Bardzo chcielibyśmy wdrożyć coś takiego.

Druga rzecz to ustrukturyzowanie danych, abyśmy mogli automatycznie tworzyć m.in. epikryzy do innych ośrodków albo plany dla pacjenta, gdzie algorytm wyciągałby z HIS-a odpowiednie informacje i tworzył mądry i ustrukturyzowany raport. Za jednym kliknięciem, bez szukania danych. Marzeniem są też rozwiązania, które efektywnie wesprą pracowników administracyjnych w codziennej pracy. Mamy już narzędzia, które pomagają w analizie danych, automatycznie tworzą raporty i znacząco skracają czas pracy. Będziemy dążyć do ich szerszego wykorzystania.

Czytaj także: „AI w szpitalu nie można wdrażać metodą prób i błędów”

Szef OpenAI, Sam Altman, sugeruje, że „AI będzie w stanie odkryć lek na raka”, a Dario Amodei, dyrektor Anthropic, twierdzi, że dzięki AI za „5–10 lat będzie można wyleczyć większość chorób”. A naukowcy? „To nieodpowiedzialne obietnice.”

• AI pomaga wykrywać nowotwory, projektować spersonalizowane szczepionki i poszukiwać nowych leków.
• AlphaFold przyspiesza badania biologiczne i identyfikację potencjalnych celów terapeutycznych.
• Złożone podłoże genetyczne nowotworów utrudnia opracowanie uniwersalnego leku na raka.
• Żaden lek onkologiczny opracowany dzięki AI nie został dotąd dopuszczony na rynek.
• AI może przyspieszyć badania, ale nie zastąpi badań klinicznych, które trwają latami.

Pierwsze ważne osiągnięcia AI w onkologii. Ale do przełomu jeszcze daleko

Zacznijmy od dobrych wiadomości. AI już pomaga w leczeniu nowotworów. Przykładowo, model AI opracowany przez amerykańską Mayo Clinic (REDMOD – Radiomics-Based Early Detection Model) wykrywa zmiany wskazujące na raka trzustki na skanach tomografii komputerowej nawet 2–3 lata przed rozpoznaniem klinicznym. System identyfikuje poprawnie ok. 73% przypadków stanów przedrakowych na 16 miesięcy przed diagnozą, czyli dwukrotnie częściej niż radiolodzy bez wsparcia AI.

Innym przykładem jest nowa, spersonalizowana szczepionka intismeran autogene opracowywana przez Modernę i Merck, przeznaczona dla pacjentów z czerniakiem o wysokim ryzyku nawrotu. Sztuczna inteligencja w kilka tygodni analizuje tysiące mutacji guza u pacjenta i wskazuje 34 cele (słabe punkty raka), w które uderzy lek. Następnie specjalny program projektuje z nich stabilną i skuteczną szczepionkę mRNA. Działa ona jak „list gończy” za rakiem, instrukcja dla układu odpornościowego, dzięki której organizm sam może szybko zidentyfikować nawrót i zniszczyć komórki nowotworowe, zanim zaczną się namnażać.

Algorytmy AI są też rutynowo stosowane w szpitalach. Przeczesują zdjęcia mammograficzne, USG, RTG i MRI w poszukiwaniu nawet niedostrzegalnych gołym okiem guzków. Robi też to, na co nie mają czasu radiolodzy – szuka niepokojących zmian na zdjęciach diagnostyki obrazowej nawet w narządach, które pierwotnie nie były celem badania. Skoro pacjent już poddaje się badaniu, AI wyciąga z uzyskanych obrazów możliwie jak najwięcej informacji.

Do AI sięgają też już prawie wszystkie firmy farmaceutyczne. Novo Nordisk, który specjalizuje się w leczeniu chorób przewlekłych, zawarł w 2026 r. partnerstwa z OpenAI i Anthropic. Celem jest wykorzystanie modeli AI do odkrywania leków. Największe nadzieje eksperci wiążą z szybką identyfikacją nowych molekuł, które mogą być kandydatami na leki, oraz skróceniem czasu od odkrycia leku do jego produkcji. AI może przetestować tysiące scenariuszy oraz wstępnie przetestować lek na wirtualnym bliźniaku, czyli cyfrowym modelu człowieka.

Podobnego zdania jest Dario Amodei, który ma doktorat z biofizyki. W jego ocenie, zaawansowane modele AI mogą „skompresować dziesięciolecia postępu w biologii do zaledwie jednej dekady”.

Naukowcy mają też od kilku lat w swoich rękach potężne narzędzie – AlphaFold, system AI opracowany przez Google DeepMind. Pozwala ono przewidywać trójwymiarową strukturę białek, co z kolei pomaga lepiej zrozumieć mechanizmy chorób i identyfikować potencjalne cele dla nowych leków. Baza AlphaFold obejmuje ponad 200 mln białek – badacze na całym świecie mogą z niej korzystać w pracach nad nowymi terapiami, również przeciwnowotworowymi. Fakt, że jego twórcom, Demisowi Hassabisowi i Johnowi Jumperowi, przyznano w 2024 roku Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii, świadczy o sile tego rozwiązania.

To tylko kilka przykładów postępów w leczeniu nowotworów, których nie dałoby się osiągnąć bez AI. Ale do przełomu jeszcze daleko.

Wielkie marzenia kontra twarda rzeczywistość

– Uczyńmy Amerykę krajem, który wyleczy raka raz na zawsze – mówił w 2016 roku Joe Biden, ówczesny wiceprezydent USA. Wojnę z rakiem wypowiedział też prezydent Richard Nixon w latach 70. Swoją misję walki z rakiem ma też Unia Europejska. Jej celem jest uratowanie i poprawienie jakości życia ponad 3 mln ludzi dotkniętych chorobą nowotworową do 2030 roku. Na badania naukowe nad nowymi terapiami przeznacza się miliardy euro rocznie.

Kilkadziesiąt lat walki z nowotworami przyniosło efekty. Wiele nowotworów, które jeszcze kilka dekad temu były nieuleczalne, można utrzymywać w ryzach jak chorobę przewlekłą. Terapie genowe i immunoterapia dołączyły do klasycznych metod leczenia, takich jak radioterapia czy chemioterapia. Onkolodzy mają o wiele większe możliwości leczenia i rak coraz rzadziej jest wyrokiem.

Ale nawet dla AI znalezienie jednego leku będzie trudne. Jak podkreślają naukowcy, rak nie jest jedną chorobą, lecz zbiorem bardzo różnych schorzeń o skomplikowanym podłożu genetycznym. Leczenie każdego pacjenta wymaga indywidualnego podejścia.

Do trenowania nowych modeli AI brakuje dużych zbiorów danych biologicznych i medycznych. Informacje w ochronie zdrowia nadal są zamknięte w silosach i niedostępne dla naukowców. AI jest angażowana do odkrywania leków na nowotwory już od ponad dekady, a wciąż nie doprowadziła do rozwoju leku, który zostałby dopuszczony na rynek przez FDA. Nawet jeśli AI zaproponuje obiecującą molekułę, musi ona przejść jeszcze długie testy laboratoryjne i próby kliniczne.

AI dobrze sprawdza się w generowaniu hipotez naukowych, ale i tak trzeba je zweryfikować w procesie badań eksperymentalnych. A te wymagają sztabu ludzi i miliardowych budżetów. Nawet największa moc obliczeniowa i najmocniejsze algorytmy AI same z siebie nie odkryją i nie opracują leku. Szefowie wielkich firm technologicznych składają obietnice bez pokrycia, często tylko po to, aby podnieść wartość giełdową. Ale są one dalekie od faktów medycznych.

Czytaj także: Jak AI zmieni medycynę do 2029 roku? Pobierz specjalne, 91-stronicowe wydanie OSOZ

Dario Amodei i Sam Altman obiecują, że AI pozwoli pozbyć się większości chorób i pokonać raka, a Elon Musk zapowiada robotycznych chirurgów do 2029 roku oraz bezpłatną opiekę zdrowotną. Eksperci medycyny są sceptyczni, a filozofowie AI przestrzegają przed algorytmami, które stawiają efektywność ponad dobro pacjenta. Jak będzie wyglądała ochrona zdrowia w 2029 roku?

W numerze m.in.:

• Kult AI. Czy sztuczna inteligencja zagraża religiom?
• Google kontra fake newsy. Jak gigant AI codziennie odpowiada na 1 mld pytań zdrowotnych?
• Filozofia AI. Czy chatboty AI przeprogramowują nasze myśli i system wartości?
• Dzieci na zamówienie. Do niedawna przerażająca wizja, dzisiaj pierwsze firmy spełniają te obietnice.
• Latający samochód i roboty do opieki nad seniorami. Co Elon Musk planuje w ochronie zdrowia?

KLIKNIJ TUTAJ, aby pobrać bezpłatnie październikowe e-wydanie OSOZ (91 stron, PDF)

Spis treści:

• Czy AI pokona raka? OpenAI i Anthropic zapowiadają przełom. Lekarze studzą entuzjazm.
• Lekarz w pętli. AI diagnozuje i doradza, ale czy medyk powinien zawsze mieć ostatnie słowo?
• Kryzys zaufania. Historyczny spadek zaufania do nauki i jego tragiczne konsekwencje.
• Google kontra dezinformacja medyczna. Jak koncern odpowiada na 1 mld pytań o zdrowie dziennie?
• Plaster zamiast badania krwi. Inteligentny sensor monitoruje stężenie antybiotyku we krwi.
• Kult AI. Czy ChatGPT i Claude stają się współczesnymi bożkami i zagrożeniem dla religii?
• Wdrażamy e-DiLO. Magdalena Janus-Hibner o wdrażaniu e-DiLO i e-konsylium
• Czy AI nas przeprogramowuje? Prof. Roberto Simanowski o wpływie chatbotów AI na społeczeństwo.
• Jak AI zmieni zawód lekarza? Prof. Isaac Kohane o ostatnich osiągnięciach AI w ochronie zdrowia.
• Tricki hakera. SMS-y od skarbówki i telefony z NFZ. Dowiedz się, jak cyberprzestępcy kradną dane.
• Benchmarking. Jak porównywać wyniki placówki z rynkiem i wykorzystywać dane do lepszego zarządzania?
• AI na SOR. Inteligentny triaż może ograniczyć liczbę pacjentów na oddziałach ratunkowych.
• Designer babies. Dziecko wyższe o 7 cm i o lepszym IQ? Pierwsze startupy oferują dzieci na zamówienie.
• Pre-wizyta z AI. Chatbot przeprowadza wywiad z pacjentem i przygotowuje raport dla lekarza.
• Robot lepszy niż chirurg? Elon Musk zapowiada miliony robotów-chirurgów i bezpłatną ochronę zdrowia.
• Badanie satysfakcji pacjenta. Teraz można je przeprowadzać prosto z systemu IT dla placówki zdrowia.

Wszystkie wydania archiwalne są dostępne na zakładce POBIERZ.

Ponad 27 proc. pacjentów korzystała samodzielnie ze sztucznej inteligencji w sprawach zdrowotnych, najczęściej do interpretacji badań laboratoryjnych, a 61 proc. lekarzy używa narzędzi AI w praktyce zawodowej – wynika z nowego badania. Pacjenci są generalnie bardziej otwarci na AI niż lekarze.

1. W przypadku sprzecznych diagnoz 62 proc. pacjentów zaufałoby lekarzowi, a tylko 4 proc. sztucznej inteligencji.
2. 57 proc. pacjentów oczekuje informacji o wykorzystaniu AI i możliwości wyrażenia na to zgody.
3. 44 proc. lekarzy jest przeciwko triażowi AI na SOR. W przypadku pacjentów jest to już tylko 31 proc.
4. 58 proc. lekarzy i 41 proc. pacjentów obawia się błędów AI oraz odpowiedzialności za nie.
5. 66 proc. lekarzy i 62 proc. pacjentów uważa, że AI uwolni lekarzy od pracy administracyjnej, dzięki czemu będą mieli więcej czasu dla chorego.

Pacjenci sięgają do AI, aby zrozumieć wyniki badań

O wykorzystaniu AI w medycynie na świecie słyszało 72 proc. badanych pacjentów. Znacznie mniej, bo 40 proc., spotkało się z informacjami o jej zastosowaniu w polskiej ochronie zdrowia. Zaledwie 4 proc. deklaruje, że osobiście zetknęło się z AI podczas własnej diagnozy lub leczenia – wynika z nowego badania „Granice zaufania. AI w ochronie zdrowia z perspektywy pacjentów i lekarzy”, przygotowanego przez Instytut Badań Pollster w ramach inicjatywy AI Health Horizons.

Wiedzę o nowych technologiach pacjenci czerpią przede wszystkim spoza systemu ochrony zdrowia. Internet i media społecznościowe wskazało 63 proc. respondentów, a tradycyjne media – 58 proc. Zaledwie 7 proc. wymieniło lekarza lub personel medyczny jako źródło informacji.

27 proc. pacjentów samodzielnie wykorzystywało AI w sprawach związanych ze zdrowiem. Co piąty respondent używał jej do interpretacji wyników badań, 8 proc. próbowało w ten sposób zdiagnozować chorobę, a 4 proc. przedstawiło lekarzowi diagnozę przygotowaną przez algorytm.

AI szybko staje się podstawowym narzędziem lekarza. W ciągu trzech miesięcy poprzedzających badanie korzystanie z narzędzi wykorzystujących AI zadeklarowało 61 proc. lekarzy. Najczęściej było to jednak zastosowanie sporadyczne: 42 proc. używało ich w mniej niż połowie przypadków. Częste korzystanie, w ponad połowie przypadków lub prawie zawsze, deklarowało 13 proc.

Jednocześnie 66 proc. lekarzy nie znało żadnego z wyspecjalizowanych narzędzi AI przedstawionych w badaniu. Najbardziej rozpoznawalne było StethoMe (11 proc.), następnie Infermedica (7 proc.), Upmedic i Radiato.ai (po 6 proc.).

Ograniczona jest również znajomość regulacji. O AI Act nie słyszało 61 proc. lekarzy, a o Białej Księdze AI w praktyce klinicznej – 82 proc. Dobrą lub bardzo dobrą znajomość tych dokumentów deklarowało mniej niż 5 proc. respondentów.

W decyzjach decydujących o zdrowiu i życiu bardziej ufamy lekarzom niż AI

Pozytywne nastawienie do wykorzystywania AI w ochronie zdrowia deklaruje 77 proc. lekarzy i 52 proc. pacjentów. Negatywną ocenę wyraża odpowiednio 16 i 26 proc. badanych. Co istotne, aż 22 proc. pacjentów nie potrafi jednoznacznie określić swojego stosunku do tej technologii.

Większość respondentów akceptuje model, w którym AI przygotowuje wstępną analizę objawów, rozpoznanie i rekomendacje, natomiast lekarz je weryfikuje i podejmuje ostateczną decyzję kliniczną. Takie rozwiązanie popiera 60 proc. lekarzy i 54 proc. pacjentów.

W sytuacji sprzecznych rekomendacji 62 proc. pacjentów deklaruje zaufanie do lekarza, a tylko 4 proc. do AI. Wśród lekarzy 44 proc. deklaruje, że samo zaufałoby medykowi, natomiast 52 proc. uzależnia decyzję od kontekstu klinicznego i jakości uzasadnienia.

Przy diagnozie ciężkiej choroby lekarzowi bardziej niż AI zaufałoby 78 proc. pacjentów. Przy doborze leków i ich dawek odsetek wynosi 67 proc., a przy planowaniu leczenia choroby przewlekłej – 66 proc. W przypadku opisu badania USG lekarza wskazuje 55 proc., a przy interpretacji RTG – 54 proc.

Pacjenci chcą wiedzieć, że podczas diagnozy i leczenia stosuje się AI. 57 proc. uważa, że powinni zostać poinformowani o planowanym użyciu AI i wyrazić na nie zgodę. Kolejne 24 proc. uznaje za wystarczające samo poinformowanie.

Lekarze boją się odpowiedzialności za błędy popełnione przez AI

Najczęściej wskazywanym obszarem nieakceptowalnego wykorzystania AI jest wsparcie farmakoterapii. Sprzeciwia się mu 36 proc. pacjentów i 24 proc. lekarzy. Wysoko znalazły się również monitorowanie pacjenta w szpitalu (34 proc. pacjentów i 31 proc. lekarzy) oraz triage i priorytetyzacja chorych na SOR. W tym ostatnim przypadku sprzeciw wyraża 44 proc. lekarzy i 31 proc. pacjentów.

Największe obawy obu grup dotyczą błędów lub nieprawidłowych rekomendacji AI (58 proc. lekarzy i 41 proc. pacjentów) oraz odpowiedzialności za ewentualne błędy (52 i 40 proc.). Niewystarczający nadzór człowieka wskazuje odpowiednio 35 i 37 proc. respondentów.

Pacjenci częściej obawiają się zastąpienia lekarzy przez AI (33 proc. wobec 15 proc. lekarzy), utraty kontroli medyka nad leczeniem (34 proc. wobec 20 proc.) oraz braku empatii algorytmów (25 proc. wobec 14 proc.). Lekarze częściej wskazują natomiast na stronniczość wyników (34 proc. wobec 14 proc.), naruszenie bezpieczeństwa danych (28 proc. wobec 18 proc.) i brak transparentności działania narzędzi (22 proc. wobec 11 proc.).

Za błąd związany z wykorzystaniem AI najczęściej odpowiadać powinien, zdaniem respondentów, lekarz: tak uważa 51 proc. medyków i 47 proc. pacjentów. Odpowiedzialność współdzieloną, zależnie od przyczyny błędu, wskazuje 41 proc. lekarzy i 30 proc. pacjentów.

90 proc. lekarzy i 73 proc. pacjentów zgadza się, że wdrażanie AI wymaga jasnych standardów, nadzoru i określenia odpowiedzialności. 62 proc. pacjentów i 66 proc. lekarzy uważa, że technologia może pomóc medykom poświęcić więcej czasu na wizytę. Zmniejszenia obciążenia pracą oczekuje odpowiednio 61 i 62 proc.

W ocenie wpływu AI na relację lekarz–pacjent najczęściej pojawiała się odpowiedź, że technologia może ją poprawić w jednych obszarach, a pogorszyć w innych. Tak uważa 50 proc. lekarzy i 37 proc. pacjentów. Pogorszenia relacji obawia się 26 proc. pacjentów i 18 proc. lekarzy.

Raport „Granice zaufania. AI w ochronie zdrowia z perspektywy pacjentów i lekarzy” opracował Instytut Badań Pollster w ramach inicjatywy AI Health Horizons, pod patronatem Okręgowej Izby Lekarskiej w Warszawie. Badanie przeprowadzono na próbie 1039 dorosłych Polaków oraz 288 lekarzy. Ankiety zrealizowano metodą CAWI na przełomie lipca i sierpnia 2026 r.

Czytaj także: Model AI Microsoftu diagnozuje o 70% taniej niż lekarz