– Zamiast tylko orzekać, czy pracownik jest dziś zdolny do pracy, lekarze będą mogli przewidywać ryzyko chorób, wypalenia zawodowego i utraty zdolności do pracy na wiele lat wcześniej – i zapobiegać im – mówi prof. dr hab. med. Jolanta Walusiak-Skorupa, Dyrektor Instytutu Medycyny Pracy im. prof. Nofera.

• AI może poprawiać bezpieczeństwo pracy i przejmować rutynowe zadania, ale niewłaściwie wdrożona jedynie zwiększa presję psychiczną i wywołuje technostres.
• Dane, jakie gromadzi medycyna pracy, powinny służyć także do przewidywania zagrożeń zdrowotnych i wczesnej profilaktyki.
• Największe zagrożenie AI dla pracowników? Gdy człowiek stanie się jedynie wykonawcą decyzji podejmowanych przez algorytmy.
• EHDS otwiera drzwi europejskim badaniom nad wpływem warunków pracy na zdrowie i skutecznością profilaktyki.
• Przyszłość medycyny pracy to przejście od reagowania na choroby do przewidywania ryzyka i zapobiegania mu, przy zachowaniu prywatności, zaufania i ludzkiego osądu.

Cyfryzacja oferuje wiele korzyści, ale praca przed komputerem – także w przypadku lekarzy – może prowadzić do wypalenia zawodowego. To wina samej technologii czy raczej systemu i warunków pracy?

Nie obwiniam technologii. To sposób organizacji pracy decyduje o tym, czy nowe rozwiązania stają się wsparciem, czy kolejnym źródłem obciążenia. Komputer, elektroniczna dokumentacja medyczna czy sztuczna inteligencja same w sobie nie powodują wypalenia zawodowego. Problem pojawia się wtedy, gdy zamiast ułatwiać pracę, generują kolejne obowiązki i odbierają czas przeznaczony dla pacjenta.

Jednym z największych wyzwań jest dziś narastająca liczba zadań administracyjnych, konieczność równoczesnej pracy w wielu systemach informatycznych oraz ciągłe przetwarzanie ogromnej ilości informacji. Lekarz coraz częściej spędza więcej czasu przed ekranem niż z pacjentem. To prowadzi do przeciążenia poznawczego, zaciera granicę między pracą a życiem prywatnym i sprzyja rozwojowi technostresu oraz wypalenia zawodowego. Problem ten dotyczy zresztą nie tylko lekarzy, ale wielu zawodów opartych na intensywnej pracy z technologią.

Jednocześnie nie powinniśmy demonizować cyfryzacji. Dobrze zaprojektowane rozwiązania powinny ograniczać biurokrację i przejmować powtarzalne czynności, pozostawiając lekarzowi więcej czasu na rozmowę z pacjentem i podejmowanie decyzji klinicznych. W moim przekonaniu sukces cyfrowej transformacji ochrony zdrowia będzie można ocenić nie po liczbie wdrożonych systemów, ale po tym, czy lekarz odzyska czas dla pacjenta.

Teraz dochodzi do tego AI. Instytut prowadzi badania nad wpływem sztucznej inteligencji na zdrowie pracowników. Co z nich wynika?

Nasze obserwacje i prowadzone badania pokazują, że wpływ sztucznej inteligencji na zdrowie pracowników jest znacznie bardziej złożony niż mogłoby się wydawać. AI może poprawiać bezpieczeństwo pracy, ograniczać rutynowe czynności i wspierać podejmowanie decyzji, ale może również zwiększać tempo pracy, nasilać presję i tworzyć zupełnie nowe zagrożenia psychospołeczne.

Największym wyzwaniem nie jest jednak sama technologia, lecz sposób jej wdrażania. Jeżeli sztuczna inteligencja zwiększa autonomię pracownika i wspiera go w codziennych zadaniach, może poprawiać dobrostan i jakość pracy. Jeżeli natomiast staje się narzędziem ciągłego monitorowania i kontroli, prowadzi do przeciążenia poznawczego, technostresu i zwiększa ryzyko wypalenia zawodowego.

Z perspektywy medycyny pracy najważniejsze pytanie nie brzmi, czy wykorzystywać sztuczną inteligencję, ale jak robić to odpowiedzialnie. Jestem zwolenniczką modelu human-centred AI, w którym technologia wspiera człowieka, ale go nie zastępuje. Ostateczne decyzje powinny zawsze należeć do człowieka, a nie do algorytmu.

Historia pokazuje, że każda rewolucja technologiczna zmienia sposób pracy. Naszym zadaniem jest zadbanie o to, aby wraz z rozwojem technologii rozwijała się również ochrona zdrowia pracowników. Właśnie w tym widzę jedno z najważniejszych wyzwań współczesnej medycyny pracy.

Których nowych zagrożeń stwarzanych przez AI obawia się Pani najbardziej?

Najbardziej obawiam się nie samej sztucznej inteligencji, ale sytuacji, w której człowiek przestaje być podmiotem procesu pracy, a staje się jedynie wykonawcą decyzji podejmowanych przez algorytmy. Praca to nie tylko wykonywanie zadań, ale również odpowiedzialność, samodzielność i możliwość podejmowania decyzji. Jeżeli te elementy zostaną ograniczone, ucierpi nie tylko efektywność pracy, ale również zdrowie psychiczne pracowników.

Drugim wyzwaniem jest coraz większa skala monitorowania pracy. Nowoczesne systemy potrafią analizować tempo, sposób wykonywania zadań czy aktywność pracownika. Odpowiednio wykorzystywane mogą poprawiać bezpieczeństwo i organizację pracy, jednak niewłaściwie stosowane mogą prowadzić do nadmiernej presji, utraty prywatności i spadku zaufania w miejscu pracy.

Obawiam się również pogłębiania nierówności. Tempo zmian technologicznych jest bardzo duże i nie wszyscy będą w stanie równie szybko zdobywać nowe kompetencje. Dlatego transformacji cyfrowej powinny towarzyszyć inwestycje w edukację i rozwój umiejętności, aby nowe technologie nie prowadziły do wykluczenia części pracowników.

Nie jestem jednak pesymistką. Każda rewolucja technologiczna stwarza nowe wyzwania, ale również nowe możliwości. Naszym zadaniem jest zadbać o to, aby rozwój sztucznej inteligencji służył człowiekowi. Technologia powinna wzmacniać jego możliwości, a nie zastępować jego osąd. Tylko wtedy będzie sprzyjała zdrowiu, bezpieczeństwu i dobrej jakości pracy

Medycyna pracy dysponuje ogromną ilością danych. Jak te dane są obecnie wykorzystywane, a jak mogłyby być wykorzystywane lepiej?

Medycyna pracy dysponuje jednym z największych i najmniej wykorzystanych zasobów danych o zdrowiu osób aktywnych zawodowo. Co roku miliony pracowników przechodzą badania profilaktyczne, dzięki czemu możemy obserwować, jak zmienia się ich stan zdrowia oraz jaki wpływ wywierają warunki pracy. To wyjątkowy zbiór informacji, ponieważ żadna inna dziedzina medycyny nie monitoruje tak systematycznie populacji osób zdrowych przez cały okres ich aktywności zawodowej.

Dzisiaj dane te wykorzystujemy przede wszystkim do indywidualnej oceny zdolności do pracy i realizacji obowiązków wynikających z przepisów prawa. Tymczasem ich wartość jest znacznie większa. Mogą pomóc wcześniej dostrzegać niekorzystne trendy zdrowotne, oceniać skuteczność działań profilaktycznych czy identyfikować grupy zawodowe wymagające szczególnego wsparcia. Dzięki temu możemy nie tylko rozpoznawać skutki zagrożeń zawodowych, ale również skuteczniej im zapobiegać.

Warunkiem jest jednak odpowiedzialne wykorzystanie tych informacji. Dane muszą być odpowiednio zabezpieczone, wykorzystywane zgodnie z zasadami etyki i ochrony prywatności oraz służyć poprawie zdrowia pracowników, a nie ich ocenianiu czy selekcji. W moim przekonaniu właśnie w tym kierunku będzie rozwijać się nowoczesna medycyna pracy – od gromadzenia danych do wykorzystywania ich na rzecz skuteczniejszej profilaktyki.

Podczas badań okresowych lekarz medycyny pracy często polega na deklaracjach pracownika. Teraz AI może automatycznie przeanalizować warunki pracy, a nawet dolegliwości często występujące u pracowników na podobnym stanowisku w danej firmie. Czy wyobraża sobie Pani takie analizy?

Tak. Myślę, że za kilka lat będzie to standard, a nie futurystyczna wizja. Chciałabym, aby badanie profilaktyczne przestało być jedynie oceną stanu zdrowia pracownika w dniu badania, a stało się również oceną jego przyszłego ryzyka zdrowotnego.

Wyobrażam sobie system, który jeszcze przed wizytą analizuje charakterystykę stanowiska pracy, wyniki pomiarów środowiska pracy, historię narażenia oraz – w postaci zanonimizowanej – informacje o problemach zdrowotnych występujących u osób wykonujących podobną pracę. Dzięki temu lekarz otrzymywałby nie tylko dane dotyczące konkretnego pracownika, ale również wiedzę o zagrożeniach charakterystycznych dla danego stanowiska czy zakładu pracy.

To pozwoliłoby lepiej ukierunkować wywiad, wcześniej identyfikować czynniki ryzyka i proponować działania profilaktyczne jeszcze przed pojawieniem się objawów choroby. Właśnie w tym widzę największą wartość nowych technologii – nie w automatyzowaniu decyzji, lecz w zwiększaniu skuteczności profilaktyki.

Algorytm może wskazać ryzyko, ale nie podejmie decyzji klinicznej. Ostateczna ocena zawsze będzie należała do lekarza, który uwzględnia nie tylko dane, ale również rozmowę z pracownikiem, badanie lekarskie i cały kontekst zdrowotny. To połączenie doświadczenia lekarza i możliwości nowoczesnej analityki danych może wyznaczyć nowy standard medycyny pracy.

A więc mówimy nawet o algorytmach predykcyjnych zdolnych oceniać ryzyko wcześniejszej utraty zdolności do pracy albo nawet ryzyko wypalenia zawodowego.

Tak. Właśnie w tym kierunku będzie rozwijała się medycyna pracy. Do tej pory odpowiadaliśmy przede wszystkim na pytanie, czy pracownik jest dziś zdolny do wykonywania swojej pracy. W przyszłości równie ważne będzie przewidywanie, co zrobić, aby zachował zdrowie i zdolność do pracy także za pięć, dziesięć czy dwadzieścia lat.

Nowoczesna analityka danych może pomóc wcześniej identyfikować osoby lub grupy zawodowe o zwiększonym ryzyku rozwoju chorób zawodowych, utraty zdolności do pracy czy problemów ze zdrowiem psychicznym. Dzięki temu działania profilaktyczne będzie można wdrażać wcześniej, zanim pojawią się pierwsze objawy choroby. To oznacza przejście od medycyny reagującej na problemy do medycyny, która potrafi im skutecznie zapobiegać.

Oczywiście każda prognoza opiera się na prawdopodobieństwie, a nie pewności. Algorytm może sugerować zwiększone ryzyko, ale nie zastąpi oceny klinicznej ani doświadczenia lekarza. Powinien wspierać podejmowanie decyzji, a nie je zastępować.

Jeżeli dzięki takim rozwiązaniom uda się ograniczyć liczbę osób przedwcześnie tracących zdrowie i zdolność do pracy, będzie to jedna z najważniejszych zmian, jakie czekają medycynę pracy w nadchodzących latach.

Czy obecny system orzecznictwa nadąża za zagrożeniami wynikającymi z pracy z AI, platform cyfrowych czy permanentnego przeciążenia poznawczego?

Obecny system orzecznictwa został zaprojektowany przede wszystkim z myślą o klasycznych zagrożeniach zawodowych, takich jak hałas, pyły, substancje chemiczne czy czynniki biologiczne, i w tym zakresie sprawdza się bardzo dobrze. Dzisiaj jednak coraz większy wpływ na zdrowie pracowników mają również czynniki związane z organizacją pracy, cyfryzacją oraz sposobem zarządzania.

Permanentne przeciążenie informacyjne, praca pod presją czasu, ciągła dostępność cyfrowa czy nadzór algorytmiczny mogą wpływać na zdrowie i zdolność do pracy, ale ich ocena wymaga zupełnie innego podejścia niż pomiar hałasu czy stężenia substancji chemicznych.

Nie oznacza to, że potrzebujemy nowego systemu orzecznictwa. Powinniśmy raczej poszerzyć sposób oceny ryzyka zawodowego, uwzględniając czynniki psychospołeczne, organizacyjne i cyfrowe oraz lepiej wykorzystywać dane do identyfikowania osób szczególnie narażonych na pogorszenie zdrowia.

Jestem przekonana, że rola lekarza medycyny pracy będzie się zmieniać. Nadal będzie odpowiadał za ocenę zdolności do pracy, ale coraz częściej będzie również partnerem pracownika i pracodawcy w tworzeniu zdrowego środowiska pracy. W moim przekonaniu przyszłość medycyny pracy będzie polegała nie tylko na ocenie zdolności do pracy, ale także na ocenie, czy środowisko pracy sprzyja utrzymaniu zdrowia pracownika.

Niezależnie od tego, jak bardzo rozwiną się technologie, podstawą medycyny pozostanie zaufanie pomiędzy lekarzem a pacjentem. Żaden algorytm nie zastąpi rozmowy, empatii i odpowiedzialności za drugiego człowieka.

Jednym z projektów Instytutu jest program „Praca na Zdrowie”, którego celem jest wzmacnianie zachowań prozdrowotnych pracowników. Jaką rolę mogą odegrać w nim aplikacje mobilne, urządzenia ubieralne i algorytmy personalizujące zalecenia? Gdzie kończy się skuteczna profilaktyka, a zaczyna się nadmierna kontrola pracownika?

Profilaktyka jest skuteczna tylko wtedy, gdy pracownik staje się jej aktywnym uczestnikiem, a nie biernym odbiorcą zaleceń. Właśnie dlatego widzę ogromny potencjał nowych technologii. Aplikacje mobilne, urządzenia ubieralne czy inteligentne systemy analizujące dane mogą wspierać codzienne dbanie o zdrowie – przypominać o aktywności fizycznej, pomagać monitorować sen, poziom stresu czy utrwalać zdrowe nawyki. Dzięki temu profilaktyka staje się bardziej indywidualna i lepiej dopasowana do potrzeb konkretnego człowieka.

To jest również idea programu „Praca na Zdrowie”. Chcemy odejść od myślenia, że profilaktyka zaczyna się i kończy podczas badań okresowych. Badania odbywają się raz na kilka lat, natomiast zdrowie pracownika kształtuje się każdego dnia. Nowoczesne technologie mogą pomóc podejmować lepsze decyzje zdrowotne właśnie na co dzień.

Jednocześnie granice muszą być bardzo jasno określone. Profilaktyka nie może przekształcić się w system stałego monitorowania pracownika. Pracownik powinien mieć pełną kontrolę nad swoimi danymi, świadomie decydować o ich wykorzystaniu i mieć pewność, że służą wyłącznie ochronie jego zdrowia, a nie ocenie wydajności pracy.

Kluczowym słowem jest zaufanie. Najlepsza technologia to taka, o której pracownik myśli: „pomaga mi dbać o zdrowie”, a nie: „kontroluje mnie”. Jeżeli uda się zachować tę równowagę, nowe technologie mogą stać się jednym z najważniejszych narzędzi nowoczesnej profilaktyki zdrowotnej.

Trwa wdrażanie Europejskiej Przestrzeni Danych dotyczących Zdrowia (EHDS). Jakie nowe możliwości otworzy ona przed Instytutem Medycyny Pracy w zakresie wtórnego przetwarzania danych?

Europejska Przestrzeń Danych dotyczących Zdrowia może zmienić sposób prowadzenia badań nad zdrowiem pracowników w Europie. Po raz pierwszy będziemy mogli analizować procesy zdrowotne nie tylko w skali jednego kraju, ale całej populacji europejskiej, wykorzystując porównywalne dane i wspólne standardy ich udostępniania.

Dla Instytutu Medycyny Pracy oznacza to możliwość realizacji projektów, które do tej pory były bardzo trudne lub wręcz niemożliwe. Będziemy mogli porównywać wpływ różnych modeli organizacji pracy na zdrowie pracowników, oceniać skuteczność działań profilaktycznych oraz sprawdzać, które rozwiązania najlepiej chronią zdrowie osób pracujących. To pozwoli tworzyć rekomendacje oparte na doświadczeniach całej Europy, a nie jednego kraju.

Trzeba jednak pamiętać, że EHDS nie służy analizowaniu pojedynczych osób. Jego największą wartością jest możliwość prowadzenia badań populacyjnych, które pomagają lepiej rozumieć zależności między warunkami pracy, stylem życia i zdrowiem pracowników.

EHDS może stać się nie tylko platformą bezpiecznej wymiany danych, ale również impulsem do budowania silnych europejskich partnerstw naukowych. W zdrowiu pracowników wyzwania mają coraz częściej charakter ponadnarodowy, stąd również odpowiedzi na nie powinny powstawać we współpracy międzynarodowej. W tym widzę jedną z największych szans dla naszego Instytutu.

Po pandemii COVID-19 wiele firm przeszło na pracę zdalną. Czy ten model jest zdrowy dla pracowników?

Nie można powiedzieć, że praca zdalna jest z definicji zdrowsza lub mniej zdrowa od pracy stacjonarnej. Z perspektywy medycyny pracy o jej wpływie decyduje przede wszystkim sposób organizacji pracy.

Praca zdalna ma wiele zalet – daje większą elastyczność, eliminuje czas poświęcany na dojazdy i często ułatwia godzenie obowiązków zawodowych z życiem prywatnym. Z drugiej strony obserwujemy również nowe wyzwania: mniejszą aktywność fizyczną, problemy ergonomiczne wynikające z nieprzystosowanych stanowisk pracy, zacieranie granicy między pracą a życiem prywatnym oraz poczucie izolacji społecznej. Pandemia pokazała, że pracę można przenieść do domu, ale nie oznacza to, że każde mieszkanie automatycznie staje się zdrowym miejscem pracy.

Coraz większym wyzwaniem staje się także prawo do odłączenia. Smartfony, komunikatory i możliwość pracy z dowolnego miejsca sprawiły, że wielu pracowników pozostaje dostępnych praktycznie przez cały dzień. To utrudnia regenerację i sprzyja przewlekłemu stresowi oraz wypaleniu zawodowemu.

W konsekwencji nie pytajmy, czy lepsza jest praca zdalna czy stacjonarna. Ważniejsze jest, jak organizujemy pracę. Dobrze zorganizowana praca zdalna może sprzyjać zdrowiu, natomiast źle zorganizowana może stać się źródłem nowych zagrożeń. To właśnie organizacja pracy, a nie miejsce jej wykonywania, w największym stopniu decyduje o wpływie pracy na zdrowie.

Pandemia nauczyła nas, że elastyczność jest wartością. Dziś wiemy jednak, że równie ważne jest wyznaczanie granic między pracą a odpoczynkiem.

Podczas debaty Centrum e-Zdrowia zwróciła Pani uwagę, że w ochronie zdrowia gromadzimy ogromne ilości danych, ale wciąż nie potrafimy przekuć ich w wiedzę, która wspierałaby profilaktykę. Jakie dane i jaką wiedzę ma Pani dokładnie na myśli?

Mamy dziś ogromne zasoby danych – wyniki badań profilaktycznych, elektroniczną dokumentację medyczną, informacje o warunkach pracy, narażeniu zawodowym, absencji chorobowej czy czynnikach środowiskowych. Problem nie polega na braku danych. Problem polega na tym, że wciąż zbyt rzadko wykorzystujemy je do przewidywania zagrożeń zdrowotnych, skupiając się wyłącznie na dokumentowaniu tego, co już się wydarzyło.

Dane są dziś jednym z najcenniejszych zasobów ochrony zdrowia, ale ich prawdziwa wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy potrafimy połączyć je w użyteczną wiedzę. Jeżeli zestawimy informacje o warunkach pracy, narażeniu zawodowym, wynikach badań profilaktycznych i stanie zdrowia, możemy znacznie wcześniej identyfikować osoby zagrożone rozwojem chorób przewlekłych, utratą zdolności do pracy czy wypaleniem zawodowym. To właśnie jest istota nowoczesnej profilaktyki – nie czekać na chorobę, lecz odpowiednio wcześnie rozpoznawać ryzyko i podejmować działania zapobiegawcze.

Nowoczesna analityka danych pozwala dostrzegać zależności, których nie widać przy analizie pojedynczych przypadków. To ogromne wsparcie dla profilaktyki, pod warunkiem pełnego poszanowania prywatności, bezpieczeństwa informacji i zasad etycznych.

Chciałabym, abyśmy przeszli od systemu, który odpowiada na pytanie: „na co pracownik zachorował?”, do systemu, który potrafi odpowiedzieć: „dlaczego jest zagrożony chorobą i co możemy zrobić, aby jej zapobiec?”. W moim przekonaniu właśnie na tym będzie polegała największa zmiana w ochronie zdrowia w najbliższych latach.

Jaką ma Pani wizję dla IMP do 2030 roku?

Chciałabym, aby w 2030 roku Instytut Medycyny Pracy był jednym z europejskich liderów badań nad zdrowiem pracujących, ale przede wszystkim miejscem, które realnie wpływa na zdrowie ludzi. Badania naukowe są niezwykle ważne, jednak ich prawdziwa wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy przekładają się na lepszą profilaktykę, skuteczniejsze programy zdrowotne i bezpieczniejsze warunki pracy.

Widzę Instytut jako centrum kompetencji, które łączy medycynę, zdrowie publiczne, analitykę danych i współpracę międzynarodową, aby lepiej rozumieć wyzwania zmieniającego się świata pracy i skuteczniej na nie odpowiadać. Starzenie się społeczeństwa, transformacja cyfrowa, zmiany klimatyczne czy nowe modele zatrudnienia wymagają nowego spojrzenia na ochronę zdrowia pracujących.

Bardzo zależy mi również na tym, aby Instytut pozostał blisko praktyki i był miejscem, do którego przychodzą najlepsi młodzi naukowcy. Sukces instytutu naukowego nie powinien być mierzony wyłącznie liczbą publikacji, ale przede wszystkim tym, czy jego osiągnięcia poprawiają zdrowie ludzi i pomagają podejmować lepsze decyzje w ochronie zdrowia i polityce publicznej.

Jeżeli w 2030 roku będziemy mogli powiedzieć, że dzięki naszej pracy więcej osób dłużej zachowuje zdrowie, sprawność i zdolność do pracy, uznam to za największy sukces Instytutu Medycyny Pracy.

Chciałabym, aby Instytut Medycyny Pracy był miejscem, które nie tylko opisuje zmieniający się świat pracy, ale realnie go współtworzy, wpływając na zdrowie pracowników, decyzje publiczne i kierunki rozwoju medycyny pracy w Europie.

Czytaj także: E-zdrowie wchodzi w nowy etap, „Zaczynamy integrować dane”

Mniej gotowych odpowiedzi i więcej materiałów edukacyjnych, przypomnienia o przerwach i kontrola rodzicielska – OpenAI zaprezentował ChatGPT dla nastolatków (ChatGPT for Teens), który wspiera krytyczne myślenie, pomaga pogłębiać wiedzę oraz wspiera zdrowe korzystanie z AI.

Koniec z drogami na skróty. AI będzie zmuszała do samodzielnego myślenia

Nowa wersja ChatGPT jest aktywowana automatycznie, jeśli system oszacuje, że użytkownik ma mniej niż 18 lat, albo jeśli zadeklaruje, że ma od 13 do 17 lat.

Największą różnicą jest sposób podawania odpowiedzi. Dotychczas po wpisaniu zadania z matematyki, ChatGPT po prostu dawał gotowy wynik. W nowej wersji wytłumaczy krok po kroku, jak go obliczył. Sprawdzi też, czy użytkownik wszystko zrozumiał, a w razie trudności wytłumaczy błędy. Tryb nauki wykorzystuje pytania naprowadzające i rozpoznaje, kiedy nastolatek próbuje iść na skróty. W nauce pomagają quizy i wizualizacje edukacyjne.

– Nie każdy uczeń ma w domu kogoś, kto mógłby pomóc w zadaniach domowych. Sztuczna inteligencja może wypełnić tę lukę – mówi Racquel Gibson, nauczycielka matematyki w liceum na Florydzie.

Jak deklaruje OpenAI, tryb nauki został stworzony we współpracy z nauczycielami, naukowcami i ekspertami w dziedzinie pedagogiki. Wykorzystuje pytania naprowadzające, wsparcie dydaktyczne, podpowiedzi metapoznawcze oraz sprawdziany wiedzy, aby pomóc uczniom przechodzić przez zadania krok po kroku, zamiast po prostu otrzymywać gotowe rozwiązanie.

Aktywne uczenie ma pomóc w zrozumieniu nowego materiału i jego zapamiętaniu na dłużej zamiast promować wkuwanie na pamięć. Jest też ChatGPT dla nauczycieli, który pozwala zarządzać dostępem uczniów do AI.

Rodzice dostaną ostrzeżenie, gdy AI rozpozna niebezpieczna zachowania

Funkcja „Godziny nauki” pozwala rodzicom określić, kiedy tryb nauki będzie włączony domyślnie. Można też ustawić „godziny ciszy”, czyli czas, kiedy dostęp do chatbota będzie zablokowany. Rodzice mogą otrzymywać powiadomienia w sytuacjach, gdy rozmowa z AI sugeruje problemy psychiczne, np. zaburzenia odżywiania oraz próby samookaleczenia. Podobne alerty poinformują, gdy nastolatek interesuje się treściami o charakterze seksualnym albo nielegalnymi towarami.

OpenAI wprowadził też kilka opcji, które od dawna postulowali psychologowie i rodzice. Przykładowo, AI nie będzie używać romantycznego języka, który może sugerować, że AI ma uczucia albo świadomość, co w skrajnych przypadkach może prowadzić do powstania emocjonalnej, niezdrowej więzi między użytkownikiem a AI. Przypomnienia o przerwach zachęcą nastolatków do oderwania się od ekranu.

W Polsce ChatGPT dla nastolatków jest dostępny od 18 sierpnia 2026 r.

Czytaj także: ChatGPT z nową opcją „Zdrowie” zna cię lepiej niż lekarz

Agentowa sztuczna inteligencja przejęła pracę informatyków i jest gotowa, aby koordynować opiekę nad pacjentami i zarządzać szpitalami. Ale sektor zdrowia woli zaakceptować znane ludzkie błędy, niedobory lekarzy i straty finansowe wynikające z nieefektywnych procesów niż nieprzewidywalne błędy maszyny.

• Agenci AI mogą przejąć pracę administracyjną w szpitalach i przychodniach. Ale też popełniają błędy.
• Jednak obecna ochrona zdrowia też jest pełna błędów i nieefektywności, na które przymyka się oko.
• Nadmierne zaufanie do AI prowadzi do błędów automatyzacji – nadmiernego polegania na AI.
• Prędzej czy później agenci AI będą podejmować decyzje kliniczne, tak jak to robią dzisiaj systemy wspomagania decyzji medycznych (CDSS), ale autonomicznie. Lekarz będzie je weryfikował.
• Zamiast jednego superagenta powstaną wyspecjalizowani mikroagenci koordynujący opiekę.

Medycyna przypomina pole minowe. Ryzyko wybucha znienacka

Na pierwszy rzut oka ochrona zdrowia jest idealnym środowiskiem dla agentów AI – w mało którym sektorze gospodarki kryzys goni kryzys. Apokaliptyczna trójka – starzejące się społeczeństwo, braki lekarzy i ograniczone wydatki na zdrowie – odbija się na zdrowiu wszystkich, opóźniając dostęp do lekarzy i napinając budżety zdrowia do granic wytrzymałości.

Te problemy mogłaby po części rozwiązać autonomiczna AI, ale sektor zdrowia pozostaje sceptyczny. Czy to dmuchanie na zimne jest uzasadnione? Decyzje podejmowane przez agentów AI w medycynie mają zupełnie inną wagę niż w innych sektorach. Autonomiczny system, który popełni błąd w kodzie programu albo wyśle maila nie do tej osoby, co trzeba, nie wyrządzi dużych szkód. Ale autonomiczny system, który zawał serca pomyli z objawami grypy, może zabić.

To lekarze ponoszą odpowiedzialność za efekty leczenia i ewentualne błędy. Nie ma się co dziwić, że są ostrożni w stosunku do AI. Wiedzą, jak minimalizować ryzyko własnych błędów, ale nie wiedzą, jak to robić, gdy doradza im maszyna kierująca się niezrozumiałymi dla nikogo zasadami. A AI to geniusz i dziecko w jednym – raz postawi diagnozę, na którą przez lata nie wpadło dziesiątki lekarzy, a za drugim razem popełni błąd na poziomie studenta pierwszego roku medycyny. Agenci AI raz świetnie zaprogramują aplikację, a innym razem wymkną się spod kontroli, kasują bazy danych albo przeprowadzają ataki cybernetyczne.

Dopuszczając AI do pracy klinicznej, trzeba być świadomym jeszcze jednego ryzyka – błędu automatyzacji. Pracując z AI i coraz bardziej jej ufając, z czasem wyłącza się analityczne myślenie. Badania pokazują, że nawet 45–80% błędnych sugestii AI jest bezkrytycznie akceptowanych przez radiologów.

Transkrypcja dokumentacji medycznej to tylko przedsmak autonomicznej administracji

Błędem debat o AI w medycynie jest generalizacja. AI to nie jest jakaś abstrakcyjna technologia, ale konkretne rozwiązania. Przykładem są AI scribes, czyli systemy analizujące rozmowę lekarza z pacjentem i zamieniające ją na wpisy do elektronicznej dokumentacji medycznej. Szacuje się, że z technologii korzysta już co piąty lekarz w USA.

Mimo że AI samodzielnie transkrybuje rozmowę, sortuje informacje, a lekarz jedynie zatwierdza wpis, nie jest to autonomiczna AI. Taka byłaby, gdyby do tego zweryfikowała diagnozę, sprawdziła i zaproponowała najnowsze wytyczne kliniczne, wystawiła receptę, zwolnienie lekarskie, umówiła kolejną wizytę pacjenta w terminarzu, kupiła leki i dostarczyła je do domu pacjenta. A do tego jeszcze uzupełniła zebrane informacje danymi ze smartwatcha pacjenta. I tak dla każdego pacjenta.

Lekarz jedynie rozmawiałby z pacjentem i na koniec zatwierdziłby pracę agenta. Gabinet lekarski bez klawiatury i ekranu brzmi obiecująco. Ale nawet duże ośrodki uniwersyteckie nie mają odpowiedniej infrastruktury IT, wysokiej jakości danych oraz pieniędzy na zatrudnienie specjalistów od AI, którzy będą konserwować modele AI i kontrolować poprawność ich działania.

O wiele szybciej agentowa AI dotrze do pacjentów. Kryzys ochrony zdrowia (w tym zaufania) napędza rozwój konsumenckich rozwiązań AI. ChatGPT Zdrowie to pierwszy krok gigantów AI w kierunku agentycznej medycznej AI. Mając dostęp do dokumentacji medycznej oraz danych z urządzeń ubieralnych podpowie, co zjeść na śniadanie i kiedy umówić się do lekarza. To już tylko kwestia czasu, kiedy taki agent znajdzie za nas najbliższy termin wizyty u specjalisty, przeszukując e-terminarze przychodni albo dzwoniąc na rejestrację do skutku.

Mali agenci od zadań specjalnych

Generatywna AI jest mocna w szukaniu i analizowaniu danych, łączeniu informacji w różnych formatach, szukaniu zależności i korelacji, porównywaniu trendów na przestrzeni lat. Właśnie tego potrzebuje skomplikowany sektor zdrowia, aby lepiej wykorzystywać ograniczone budżety i zasoby kadrowe. 80–90% kosztów w ochronie zdrowia generują pacjenci z chorobami przewlekłymi i psychicznymi. Tyle, bo pacjenci przelatują przez dziurawe sito profilaktyki: są za późno diagnozowani, trafiają do szpitali z powikłaniami, bo nie zażywają regularnie leków, a klasyczna profilaktyka nie działa. To są pozamedyczne elementy – największe nieefektywności wynikają z fragmentacji informacji i złożoności administracyjnej.

Po automatyzacji procesu tworzenia dokumentacji medycznej kolejnym polem dla AI będzie koordynacja opieki pomiędzy systemem zdrowia a domem pacjenta. Na razie pacjent robi swoje, a lekarz swoje – bez porozumienia i jednego spójnego planu. Obecny poziom rozwoju AI sugeruje, że zamiast jednego superagenta AI w medycynie będą powstawać porozumiewający się między sobą mikro-agenci od pojedynczych zadań. Agent A będzie pomagał osobie z nadciśnieniem prowadzić zdrowy tryb życia, agent B przeanalizuje dokumentację medyczną, dane zebrane przez pacjenta i nowe wytyczne kliniczne, agent C rozplanuje plan leczenia i umówi wizyty, przypomni o terminach itd.

Domeną agentów będzie koordynacja, a lekarze niezmiennie pozostaną ekspertami od kontaktu z człowiekiem, korzystając z umiejętności, których AI nie ma – podejmowania decyzji w warunkach niepewności, obserwacji, doświadczenia, komunikacji, empatii, wsparcia i zrozumienia szerszego kontekstu, w jakim funkcjonuje pacjent. Oddając część odpowiedzialności agentom AI, musimy zaakceptować ryzyko. To kwestia czasu, kiedy agenci AI popełnią błąd, doprowadzą do śmierci pacjenta. Tak jak pierwsze wypadki z udziałem autonomicznych samochodów. Jednak problemy w służbie zdrowia są zbyt duże, by ignorować ogromną przewagę korzyści nad ryzykiem.

Agentowa AI to nowy rodzaj pracownika administracyjnego – nadal obcego i trudnego do zrozumienia, ale trzeba mu zaufać.

Czytaj także: Czy autonomiczna AI jest gotowa, aby leczyć pacjentów? Tak – wynika z nowego badania

Potwierdziły się podejrzenia, że MyDr padł ofiarą jednego z największych incydentów cyberbezpieczeństwa w historii Polski – wyciekły dane 19 mln pacjentów gromadzone w 12 tys. placówkach zdrowia. Wicepremier i minister cyfryzacji Krzysztof Gawkowski potwierdził, że odpowiednie służby prowadzą obecnie postępowanie wyjaśniające.

Najnowsze informacje znajdują się na samym dole.

Aktualizacja z 10 sierpnia 2026 r.

MyDr to dostawca oprogramowania medycznego należący do grupy Znany Lekarz. O możliwym wycieku danych poinformował serwis Zaufana Trzecia Strona, do którego zgłosili się sami sprawcy ze szczegółami. Przekazali dziennikarzom materiały mające potwierdzać włamanie, w tym dane jednego z najważniejszych polskich polityków, obejmujące m.in. imię i nazwisko, datę urodzenia, numer PESEL, numery telefonów oraz informacje dotyczące recept.

– Odezwał się do nas ktoś, kto twierdził, że dysponuje danymi ponad 18 milionów Polek i Polaków, pochodzących z systemów medycznych. Potraktowaliśmy zgłoszenie poważnie i weszliśmy w bezpośredni kontakt ze zgłaszającym oraz powiadomiliśmy odpowiednie instytucje – poinformował serwis.

Sprawcy mieli również uzyskać dostęp do wewnętrznych zasobów MyDr. Pokazali m.in. fragmenty korespondencji firmowej, dane nowych pracowników, raport sygnalisty o nieprawidłowościach, informacje o współpracujących lekarzach oraz materiały związane z reklamą leków.

Zgodnie z informacjami serwisu Zaufana Trzecia Strona, cyberprzestępcy uzyskali dostęp do infrastruktury firmy działającej w chmurze AWS i wykradli około 2,5 TB danych. Żadne informacje nie zostały na razie potwierdzone. d

– Klienci firmy, czyli placówki medyczne i lekarze, zostali poinformowani o identyfikacji potencjalnego nieuprawnionego dostępu do systemów. Na tym etapie postępowania nie można ostatecznie potwierdzić wycieku danych, jednak wiele wskazuje na to, że osoba nieuprawniona mogła uzyskać do nich dostęp [red.: do danych] – napisał na platformie X minister Gawkowski 10 sierpnia.

Aktualizacja z 12 sierpnia 2026 r.

12 sierpnia potwierdziły się te informacje. Podczas pilnego spotkania z udziałem prokuratury i służb minister Gawkowski przyznał, że doszło do nadzwyczajnego wycieku danych. Jest to jeden z największych incydentów cyberbezpieczeństwa w historii Polski. Wicepremier zaapelował, aby „podjąć wszelkie działania, żeby wykradzione dane nie krążyły po rynku i żeby nie stały się elementem jakiejś gry, czy to służb, czy kogokolwiek innego.”

Hakerzy wykradli łącznie 2 terabajty danych osobowych i medycznych blisko 19 mln pacjentów. Są to numery PESEL powiązane z informacjami o wystawionych receptach i zrealizowanych wizytach. Wszystkie pochodzą z systemu informatycznego dla gabinetów lekarskich MyDr.

Na razie nie wiadomo, jak doszło do wycieku. Na tym etapie wszystkie scenariusze są możliwe: błąd człowieka, błąd systemu, brak zabezpieczeń, celowe działanie albo gra związana ze służbami obcymi.

MyDr potwierdził, że stał się „celem zewnętrznego, celowego działania o charakterze przestępczym, którym objęta była część danych.” Dane, które wykradli hakerzy, najprawdopodobniej pochodzą z 2024 roku oraz lat wcześniejszych.

Aktualizacja z 14 sierpnia 2026 r.

MyDr poinformował w komunikacie, że na razie nie ma dowodów na naruszenie ani niewłaściwe wykorzystanie certyfikatów P1. Mimo to, ze względów bezpieczeństwa i w porozumieniu z CEZ, rekomenduje się stopniową rotację certyfikatów P1. Cały proces będzie się odbywał rotacyjnie, a poszkodowane placówki otrzymają informację w tym zakresie.

Na chwilę obecną serwis informuje, że „dane z wycieku w firmie MyDr nie trafiły jeszcze do bazy serwisu. Zostaną udostępnione w serwisie niezwłocznie po ich przekazaniu przez podmioty dotknięte cyberatakiem.”

TVN informuje, że wyciekiem mogły być też objęte dane największych sieci medycznych. W Medicover, kilka placówek stomatologicznych korzystało z MyDr, a sieć sprawdza, czy dane jej pacjentów zostały objęte incydentem. Lux Med wstępnie potwierdził możliwość, że cyberatak mógł dotyczyć części danych pacjentów sieci, ale podkreśla, że ich zakres jest ograniczony. Firma prowadzi obecnie własną analizę. Z kolei Enel-Med korzystał z MyDr do obsługi pacjentów NFZ, ale nie ma obecnie potwierdzenia, że dane pacjentów wyciekły. PZU Zdrowie: korzysta z własnego systemu, mimo to sprawdza, czy incydent mógł dotyczyć jego pacjentów.

Kiedy będzie można sprawdzić, czy wyciekły moje dane?

Wkrótce w serwisie bezpiecznedane.gov.pl każdy będzie mógł samodzielnie sprawdzić, czy jest ofiarą cyberataku na MyDr. Do weryfikacji potrzebny jest numer PESEL. Wcześniej trzeba się zalogować do serwisu za pomocą profilu zaufanego, aplikacji mObywatel, bankowości elektronicznej albo e-dowodu.

MyDr zidentyfikował przyczynę ataku.

MyDr przekazał, że zidentyfikował już i usunął przyczynę wycieku danych. Firma współpracuje z Prezesem Urzędu Ochrony Danych Osobowych (UODO), CERT Polska oraz Centralnym Biurem Zwalczania Cyberprzestępczości (CBZC).

– Centrum e-Zdrowia rozpoczęło prewencyjną i stopniową aktualizację certyfikatów wykorzystywanych do komunikacji z systemem P1. Placówki medyczne, które korzystały z oprogramowania MyDr, otrzymają bezpośrednio informacje o terminach i sposobie wymiany certyfikatów – poinformował na platformie X minister cyfryzacji Krzysztof Gawkowski. Przypomniał także o konieczności zastrzeżenia numeru PESEL.

Aktualizacja 15 sierpnia 2026 r.

– Jesteśmy na tropie grupy, która wykradła dane Polaków z firmy MyDr – powiedział wicepremier i minister cyfryzacji Krzysztof Gawkowski. Służby cały czas sprawdzają, czy dane w internecie nie są wystawiane na sprzedaż.

Aktualizacja 17 sierpnia 2026 r.

MyDr przekazał, że jest na „końcowym etapie ustalania zakresu incydentu, w tym tego, które dane oraz którzy klienci i pacjenci mogli zostać nim dotknięci.”

Poszkodowane placówki mają otrzymać wsparcie w ewentualnych zgłoszeniach do UODO oraz komunikacji z pacjentami.

Tymczasem Ministerstwo Cyfryzacji przypomina o możliwości zastrzeżenia PESEL-u w aplikacji mObywatel. Jak to zrobić, przeczytasz tutaj. Jeśli okaże się, że w wyniku cyberataku doszło do kradzieży tożsamości, należy unieważnić dowód osobisty, zgłaszając nieuprawnione wykorzystanie danych.

Aktualizacja 18 sierpnia 2026 r.

Centralne Biuro Zwalczania Cyberprzestępczości poinformowało na platformie X, że prowadzi czynności pod nadzorem Prokuratury Okręgowej w Warszawie dot. uzyskania nieuprawnionego dostępu za pośrednictwem sieci Internet, do systemu informatycznego administrowanego przez firmę MyDr oraz przechowywanych na serwerach spółki informacji.

Policjanci CBZC prowadzą obecnie czynności mające na celu ustalenie tożsamości osób lub osoby odpowiadającej za proceder.

Dlaczego osoby indywidualne nadal nie mogą sprawdzić na stronie http://bezpiecznedane.gov.pl, czy ich dane też wyciekły? Według służb, publikowanie takich danych mogłoby utrudnić prowadzone śledztwo.

Aktualizacja 20 sierpnia 2026 r.

Według informacji Rynku Zdrowia, do Urzędu Ochrony Danych Osobowych wpłynęły już setki zgłoszeń dotyczących wycieku danych pacjentów po cyberataku na MyDr. Wcześniej UODO zapowiedział kontrolę w spółce.

Jak się okazuje, to nie pierwszy wyciek danych związany z MyDr. W 2024 roku ktoś przejął konta pracowników medycznych korzystających z MyDr i wykorzystał je do masowego odpytywania systemu eWUŚ (Elektroniczna Weryfikacja Uprawnień Świadczeniobiorców). Haker najpierw wygenerował losowe numery PESEL, a specjalny skrypt wysyłał je do eWUŚ w celu weryfikacji. Pozytywny zwrot oznaczał, że PESEL istnieje w bazie. W ten sposób haker zidentyfikował PESELE ponad 13 milionów osób.

Czytaj także: Nowy raport CSIRT CeZ. 60% więcej incydentów cyberbezpieczeństwa w placówkach zdrowia

Dla pacjenta kontakt z przychodnią zaczyna się w chwili, gdy próbuje umówić wizytę. I nie kończy się po wyjściu z gabinetu, lecz dopiero wtedy, gdy odbierze receptę, sprawdzi wyniki badań i będzie wiedział, co robić dalej.

• Cyfrowa opieka nad pacjentem to proces obejmujący wszystkie etapy diagnozy i leczenia – od umówienia wizyty w domu, po wykupienie leku, badania kontrolne itd.
• Narzędzia komunikacji cyfrowej pozwalają placówce zdrowia zbudować zaufaną relację z pacjentem, ograniczając zjawisko no-show bez zwiększania obciążeń administracyjnych.
• Lekarz ma system IT, a pacjent – zintegrowaną z nim aplikację mobilną. W ten sposób wiele spraw związanych ze zdrowiem można załatwić online, np. wyszukać leki lub umówić wizytę.
• Lekarz nie ma czasu, aby przeanalizować wszystkie dane gromadzone w systemach IT. Ten problem rozwiązują narzędzia, np. pomagające identyfikować pacjentów wymagających dalszej diagnostyki.
• Z gabinetu lekarskiego pacjent powinien wyjść z kompletem dokumentów i informacji dostępnych w jednym miejscu – aplikacji mobilnej.

Aby ten proces przebiegał płynnie, a pacjent zawsze miał potrzebne informacje, konieczne jest zbudowanie systemu wymiany informacji między pacjentem a placówką zdrowia. Z takiego założenia wychodzi KAMSOFT, który zbudował system powiązanych ze sobą rozwiązań wspierających ścieżkę opieki nad pacjentem. Jak usprawnić komunikację z pacjentem, ograniczyć liczbę czynności administracyjnych i zapewnić wygodny dostęp do usług?

Od pierwszego kontaktu – wygodne umawianie wizyt

Cyfrowa opieka zaczyna się jeszcze przed przekroczeniem progu przychodni. Dla wielu pacjentów pierwszym kontaktem z placówką jest dziś rejestracja internetowa. Możliwość zapisania się na wizytę wieczorem, w weekend czy w drodze do pracy staje się standardem, którego oczekują pacjenci.

W ekosystemie KAMSOFT internetową rejestrację zapewnia: serwis LekarzeBezKolejki.pl, Portal Pacjenta oraz aplikacja mobilna VisiMed. Każde z tych rozwiązań odpowiada na nieco inne potrzeby.

LekarzeBezKolejki.pl pozwala nie tylko umawiać wizyty stacjonarne, zamawiać recepty, ale także prowadzić wideokonsultacje oraz realizować płatności online. Dzięki temu przychodnia może świadczyć usługi pacjentom z całej Polski, a cały proces – od zapisania się na wizytę po konsultację – może odbyć się zdalnie. Te same funkcje są dostępne również w aplikacji mobilnej VisiMed.

Portal Pacjenta jest z kolei przeznaczony przede wszystkim dla osób korzystających z usług danej placówki. Pacjent może nie tylko umówić wizytę lub zamówić receptę, ale również sprawdzić historię leczenia, wyniki badań laboratoryjnych oraz inne dokumenty medyczne.

Dla placówki oznacza to mniej telefonów do rejestracji, większą dostępność usług oraz wygodniejszą obsługę pacjentów.

Przed wizytą – przypomnienia

Jednym z największych wyzwań organizacyjnych są nieodwołane wizyty, czyli tzw. no-show. Każda niewykorzystana wizyta to nie tylko strata czasu i pieniędzy, ale również dłuższy czas oczekiwania dla innych pacjentów.

Dlatego warto zadbać o prostą i skuteczną komunikację przed wizytą. Powiadomienia wysyłane SMS-em lub jako wiadomości PUSH przypominają pacjentowi o terminie wizyty. Co ważne, wiadomość może zawierać indywidualny link prowadzący do szczegółów wizyty, dzięki któremu pacjent może jednym kliknięciem potwierdzić obecność lub odwołać termin.

To niewielkie udogodnienie znacząco usprawnia organizację pracy przychodni i pomaga lepiej wykorzystać grafik lekarzy.

Placówki, które chcą analizować skuteczność takich działań, mogą dodatkowo korzystać z narzędzia Terminarz+, umożliwiającego monitorowanie źródeł rejestracji, wykorzystania terminarzy oraz zjawiska no-show.

W dniu wizyty – mniej formalności, większy komfort

Cyfrowa opieka nie kończy się w momencie zapisania wizyty. Również w dniu konsultacji nowoczesne rozwiązania mogą ułatwić pacjentowi pobyt w przychodni.

Za pomocą aplikacji VisiMed pacjent może potwierdzić swoje przybycie do placówki, bez konieczności oczekiwania przy rejestracji. Aplikacja poinformuje go również, do którego gabinetu powinien się udać.

Placówki korzystające z oprogramowania KAMSOFT mogą dodatkowo udostępnić aplikację mobilną w swojej identyfikacji wizualnej, wykorzystując własne logo i kolorystykę.

W gabinecie – technologia wspiera lekarza

Choć pacjent nie zawsze to dostrzega, nowoczesne technologie wspierają również pracę lekarza.

Rozwiązania KAMSOFT analizują kontekst pacjenta i pomagają zwrócić uwagę na informacje, które mogą mieć znaczenie dla bezpieczeństwa oraz skuteczności terapii. Analizator Terapii wspiera ocenę stosowanego leczenia, natomiast raporty diagnostyczne pomagają identyfikować pacjentów wymagających dalszej diagnostyki, monitorowania lub działań profilaktycznych.

Placówki uczestniczące w pilotażu mogą również korzystać z rozwiązania OSOZ OmniMedis, które wspiera koordynację opieki nad pacjentem.

Po wizycie – wszystkie informacje zawsze pod ręką

Kontakt z pacjentem nie kończy się wraz z zamknięciem drzwi gabinetu. Po wizycie mogą pojawić się pytania o receptę, skierowanie czy wyniki badań.

Powiadomienia umożliwiają przekazanie kodu e-recepty wraz z nazwą leku i sposobem dawkowania. Pacjent nie musi kontaktować się z rejestracją, aby upewnić się, czy recepta została już wystawiona.

Po zalogowaniu się do Portalu Pacjenta można również sprawdzić historię swoich wizyt, dokumentację medyczną, wyniki badań oraz kody e-recept i e-skierowań. Wszystkie najważniejsze informacje pozostają dostępne w jednym miejscu. W aplikacji VisiMed pacjent może m.in. zarezerwować lek w pobliskiej aptece (aplikacja współpracuje z serwisem KtoMaLek.pl), ustawić powiadomienia o zażyciu leku oraz monitorować stan swojego zdrowia.

Dla personelu oznacza to mniej telefonów z pytaniami o dokumentację, a dla pacjenta – większy komfort i poczucie, że przychodnia pozostaje z nim w kontakcie również po zakończeniu wizyty.

Cyfrowa opieka to proces wymagający zintegrowanych narzędzi

Internetowa rejestracja, przypomnienia o wizytach, aplikacja mobilna, Portal Pacjenta czy inteligentne narzędzia wspierające lekarza nie są odrębnymi rozwiązaniami. Razem tworzą spójny ekosystem, który towarzyszy pacjentowi na każdym etapie kontaktu z przychodnią – od pierwszego zapisu, przez wizytę, aż po dalszą opiekę.

Dla pacjenta oznacza to wygodę, poczucie bezpieczeństwa i łatwiejszy dostęp do informacji. Dla przychodni – sprawniejszą organizację pracy, mniejsze obciążenie rejestracji oraz więcej czasu na opiekę nad pacjentem.

Czytaj także: Czy polskie systemy IT dla medycyny dorównują tym z USA?

Emily Kate Genatowski od ponad roku mieszka z 50-kilogramowym humanoidem. Badaczkę zajmującą się robotyką domową zaskakuje reakcja ludzi na ulicy oraz prawo, które nie pozwala jej nawet wyjść z maszyną na spacer.

Mieszkasz z humanoidalnym robotem już od kilkunastu miesięcy. Czy dla ciebie to nadal tylko maszyna, czy ma już imię albo osobowość?

Tak, robot nazywa się Tova. Ale dałam mu imię, żeby można było się do niego zwracać i wydawać komendy, a nie dlatego, że traktuję go jak coś więcej niż maszynę. Nie ma też swojej osobowości.

Istnieje duża różnica między robotami dotrzymującymi towarzystwa – nazywanymi „społecznymi” – a robotami czysto funkcjonalnymi. Tova został zaprojektowany jako robot do prac domowych i nie może na przykład wyrażać emocji ani wchodzić w interakcje z drugim człowiekiem poprzez odpowiednią mimikę. Nie ma ekranu w miejscu twarzy, a jedynie mechaniczny zarys głowy.

Ale działa w oparciu o duży model językowy i podobnie jak w przypadku ChatGPT, Claude czy Gemini, mógłby teoretycznie wykształcić z czasem charakter i stworzyć bliższą relację z człowiekiem.

Problem polega jednak na tym, że zgodnie z przepisami RODO i unijnym aktem o sztucznej inteligencji (EU AI Act) używany przez robota model językowy nie może przechowywać żadnych danych biometrycznych ani dodatkowych danych z czatu, bo działa na oprogramowaniu z Chin. W efekcie możliwości kognitywne robota bardziej przypominają te znane z wczesnych wersji asystenta głosowego Siri albo Alexa niż te, którymi cechują się współczesne chatboty, do których już przywykliśmy.

Czyli dla ciebie to wyłącznie maszyna.

W moich oczach robot jest po prostu systemem.

Oczywiście, czasami się na niego denerwuję, gdy nie działa tak, jak trzeba. Ale nie da się z nim nawiązać prawdziwej relacji podobnej do tej z drugim człowiekiem. I to nawet po roku obcowania ze sobą. Techniczne ograniczenia robota nie są w stanie stworzyć poczucia więzi, jakie odczuwamy podczas rozmowy z człowiekiem albo przebywania ze zwierzętami.

Ale są też roboty oparte na architekturze LLM, zaprojektowane do emocjonalnych rozmów i interakcji społecznych. Generatywna AI analizuje nastrój i dopasowuje się do stylu rozmowy człowieka.

Jak przez ten rok wyglądało twoje życie z Tovą?

Różnie. Ponieważ robot jest częścią prowadzonych przeze mnie badań, był to okres pełen frustracji. Badania są tak zaplanowane, aby dokładnie sprawdzić przeszkody instytucjonalne, regulacyjne, polityczne i infrastrukturalne związane z robotyką domową.

Moim celem jest przetestowanie, na jakie problemy dzisiaj napotyka człowiek, który chce mieć robota humanoidalnego w domu. Następnie inicjuję debatę publiczną na ten temat, aby opracować konkretne rozwiązania, zanim roboty trafią do produkcji na masową skalę.

Gdybym nie napotkała na żadne przeszkody związane z życiem z robotem, moje badania szybko by się zakończyły. Ale jest zupełnie inaczej.

Co sprawia ci największą trudność?

Robot jest naprawdę bardzo ciężki! Waży około 50 kilogramów, a muszę go przenosić kilka razy w tygodniu: złożyć do futerału, przewieźć, rozładować na miejscu. Sporo się przy tym napracuję.

Jak realistyczna jest wizja robotów pomagających w ochronie zdrowia?

W przyszłości na pewno pojawią się roboty do opieki, ale najpierw do naszych domów wejdą roboty-towarzysze. To jeszcze kwestia czasu – mimo iż obecny poziom rozwoju sztucznej inteligencji robi wrażenie, to upowszechnienie robotów wymaga prac nad tzw. fizyczną AI. Pamiętajmy, że robot musi swobodnie poruszać się w skomplikowanym środowisku domu człowieka i rozumieć otoczenie. A co dopiero roboty opiekuńcze, od których wymagana będzie delikatna i empatyczna pomoc w przypadku osób starszych albo pacjentów.

Takie urządzenia muszą łączyć w sobie zdolności modeli językowych umożliwiające porozumiewanie się z człowiekiem, z fizyczną AI, dzięki której robot będzie się swobodnie poruszać, pomagać, podnosić i przenosić ludzi i przedmioty.

Moim zdaniem najpierw w szpitalach i domach opieki pojawią się roboty dostawcze i sprzątające, które odciążą personel w prostej pracy fizycznej. Dopiero potem roboty zaoferują wsparcie w innych obszarach.

Powiedziałaś „zaoferują wsparcie”. Czyli autonomiczne roboty-pielęgniarki, nad którymi pracuje już kilka firm, to czysta fikcja?

Zdecydowanie. Nie sądzę, żeby humanoidalne roboty mogły przejąć całość opieki nad człowiekiem. Za to mogą być częścią zespołu opiekuńczego. Robotyka ma ogromne atuty w tzw. pracach wysokiego ryzyka, czyli wymagających funkcjonowania w ekstremalnych temperaturach, podnoszenia dużych ciężarów czy wykonywania bardzo skomplikowanych sekwencji ruchów.

Dlatego myślałabym raczej o znalezieniu innych zastosowań robotów w opiece zdrowotnej. Przykładowo, mogłyby one pomagać w leczeniu chorób zakaźnych o wysokim stopniu zaraźliwości i śmiertelności, aby nie narażać personelu na niepotrzebne niebezpieczeństwo. Albo pomagać w szybkim dostarczaniu leków do domów pacjentów.

To niemal pewne, że za kilka lat będzie można kupić domowego humanoida. Ceny szybko maleją, a technologia jest coraz doskonalsza. Czy jesteśmy gotowi na to, że na ulicy pojawią się roboty?

Nie do końca. Nie są gotowe ani przepisy, ani społeczeństwo – akceptacja dla robotów jest obecnie niska. W ochronie zdrowia wiele danych to dane wrażliwe, a takie musiałby przetwarzać robot, aby dobrze wykonywać swoją pracę. Do tego obecne przepisy prawne nie definiują dokładnie, jakie prawa mają roboty, co mogą robić i pod jakim warunkiem. W Austrii teoretycznie nie mogę wyjść z Tovą na spacer, bo nie jest to ani zwierzę, ani człowiek. Jeśli wyrządzi komuś szkodę, to ja ponoszę pełną odpowiedzialność – obecnie żadna firma nie zgodzi się ubezpieczyć życia z robotem, podobnie jak każdy człowiek może wykupić ubezpieczenie od odpowiedzialności cywilnej, aby nie pokrywać kosztów leczenia, gdy nieumyślnie wyrządzi szkodę innej osobie.

Wiele grup społecznych jest niechętnych robotyce, obserwujemy rosnący sprzeciw w stosunku do AI, co wynika z zagrożeń utraty miejsc pracy i związanych z tym konsekwencji ekonomicznych. Niektórzy obawiają się o utratę prywatności i inwigilację, gdy roboty na ulicy i w domu będą obserwowały każdy nasz ruch. Do tego dochodzi negatywny wpływ wyścigu AI na środowisko, wynikający z budowy energochłonnych centrów danych. Są już pierwsze procesy sądowe przeciwko firmom AI, które pozyskały dane szkoleniowe do trenowania modeli LLM bez respektowania praw autorskich.

Zaufanie i akceptacja społeczna do robotyki pojawi się dopiero wtedy, gdy ludzie dostrzegą wartość, jaką ze sobą niesie. To zajmie jeszcze trochę czasu, czego sama doświadczam w życiu prywatnym. Kiedy ludzie widzą mnie z robotem, reagują różnie – często pojawia się zainteresowanie i zachwyt, a czasem nawet agresja i wyzwiska.

I cały czas pamiętajmy, że na razie roboty świetnie sobie radzą w przewidywalnym, programowalnym środowisku życia. A życie na ulicy albo praca w szpitalu wymagają swobodnego rozpoznawania elementów świata fizycznego.

Jakie masz dalsze plany?

Korzystając z mojego doświadczenia, skupiam się na lobbowaniu za zmianą regulacji w zakresie autonomicznych robotów w całej Unii Europejskiej. Chcę też doprowadzić do zmian w podejściu firm ubezpieczeniowych do robotyki. Tak, abyśmy byli gotowi, gdy technologia będzie gotowa. Cały czas z ciekawością śledzę rozwój humanoidów w różnych częściach świata. W Europie mamy restrykcyjne prawo, z kolei Chiny zyskują ogromną przewagę produkcyjną. Decydujące dla przyszłości jest pytanie, czy będziemy w stanie pogodzić rosnącą presję konkurencyjną z respektowaniem praw w zakresie ochrony danych i wykorzystania AI.

Emily Kate Genatowski jest doktorantką w dziedzinie humanistyki cyfrowej na Uniwersytecie Wiedeńskim. Ukończyła studia na Uniwersytecie Harvarda i Uniwersytecie Columbia w USA, a następnie kierowała zespołem Google Arts & Culture. Obecnie prowadzi eksperymentalne badania nad etyką i regulacją robotyki domowej opartej na sztucznej inteligencji oraz nad relacjami między społeczeństwem a robotami.

Czytaj także: „Roboty tańczą na pokazach, ale operacja to nie show”

Centrum e-Zdrowia opublikowało nowe wyniki badania stopnia informatyzacji podmiotów wykonujących działalność leczniczą. Zdecydowana większość placówek prowadzi i indeksuje EDM, nadal są problemy z wymianą danych między podmiotami ochrony zdrowia, a innowacje takie jak AI czy telemonitoring pacjentów odgrywają marginalną rolę.

Duży skok w prowadzeniu EDM przez placówki ambulatoryjne

93% szpitali prowadzi Elektroniczną Dokumentację Medyczną (EDM) w zakresie informacji o rozpoznaniu choroby, problemu zdrowotnego lub urazu, wynikach przeprowadzonych badań, przyczynie odmowy przyjęcia do szpitala, udzielonych świadczeniach zdrowotnych o ewentualnych zaleceniach.

Indeksowanie EDM w P1 deklaruje 90,6% szpitali, 78% AŚZ i 75,1% podmiotów innych niż szpitalne. Jednocześnie wymianę EDM z innymi podmiotami przez P1 deklaruje już tylko 25,4% szpitali, 15% podmiotów innych niż szpitalne i 9,7% AŚZ. W VIII edycji badania (za 2024 r.) indeksowanie EDM w systemie P1 deklarowało 61,2% badanych podmiotów ogółem (55,1% w 2023 r.).

Coraz więcej badanych podmiotów/praktyk raportuje zdarzenia medyczne zgodnie z przepisami ustawy o SIOZ: 79,2% podmiotów szpitalnych i 62,6% AŚZ. Co trzeci AŚZ (30,6%) nie raportuje zdarzeń medycznych z powodu braku odpowiedniego systemu gabinetowego.

Rośnie poziom cyfryzacji, ale papierowe dokumenty nadal w obiegu

Dokumentację w formie papierowej najczęściej prowadzą szpitale (71,5%). W przypadku pozostałych rodzajów podmiotów/praktyk jest to 66,1%, a dla AŚZ – 45,4%.

Udostępnianie EDM innym podmiotom deklaruje 35,7% szpitali, 24,6% podmiotów innych niż szpitalne oraz 14,6% AŚZ.

Nadal papierowo prowadzone są przede wszystkim zgody (64,9%) oraz ankiety i wywiady medyczne (45,4%); jednocześnie 54,7% AŚZ deklaruje, że w ogóle nie prowadzi dokumentacji papierowej, wobec 33,9% podmiotów innych niż szpitalne i 28,5% szpitali.

Repozytorium EDM posiada 92,7% badanych szpitali, 77,2% podmiotów innych niż szpitale i 72,1% AŚZ. Sposób przechowywania dokumentacji różni się jednak w zależności od rodzaju placówki.

Duże zaległości w cyberbezpieczeństwie

Własny dział IT ma 43,4% badanych szpitali. W podmiotach innych niż szpitale najczęściej korzystano z zewnętrznych usług IT (34,7%), podobnie jak w AŚZ (43,2%). W 25,6% AŚZ zadania informatyczne wykonywał personel medyczny.

Zespół ds. cyberbezpieczeństwa ma jedynie 40,6% badanych szpitali i 25,5% AŚZ. Oznacza to, że około trzy czwarte placówek realizujących AŚZ nie ma takiego zespołu.

Szpitale najczęściej monitorują bezpieczeństwo IT (81%) i szkolą pracowników (63,2%). Największą potrzebą w zakresie cyberbezpieczeństwa jest zwiększenie odporności na cyberataki, na co wskazuje 87% szpitali i 68,3% podmiotów innych niż szpitale. Kolejne wyzwania to podnoszenie świadomości zagrożeń wśród pracowników (78,7% szpitali i 64% pozostałych podmiotów) oraz zapewnienie ciągłości działania systemów, szczególnie w szpitalach (72,5%). W AŚZ potrzeby te są wskazywane rzadziej, a 26,5% placówek deklaruje, że nie ma żadnych potrzeb w tym zakresie.

E-usługi dla pacjenta przez www nadal rzadko dostępne

Tylko 18,4% AŚZ, 17,5% podmiotów innych niż szpitalne i 50% szpitali oferuje e-usługi przez stronę www. W AŚZ aż 67,2% placówek nie oferuje ich i nie planuje wdrożenia w ciągu roku.

Jeśli e-usługi są udostępniane przez www, najczęściej jest to e-rejestracja (84,4% szpitale, 78,9% inne niż szpitalne oraz 83,4% AŚZ) i dostęp do dokumentacji medycznej (65,5% szpitali, 63,3% inne niż szpitalne).

Telemonitoring wykorzystuje 10,7% szpitali, 7,6% AŚZ i zaledwie 3,9% podmiotów innych niż szpitalne. Najczęściej dotyczy rehabilitacji i kardiologii, ale nawet te zastosowania pozostają na poziomie około 2–2,5% wszystkich PWDL.

AI w polskiej ochronie zdrowia nadal rzadkością i to mimo rewolucji AI

Obecnie AI w diagnostyce i leczeniu wykorzystuje 7,3% badanych PWDL: 4,7% do obsługi pacjentów i 5,9% w zarządzaniu. Aż 40,9% szpitali deklaruje wdrożenie AI w ciągu kolejnych 12 miesięcy, wobec 15,9% podmiotów innych niż szpitalne i 10,9% AŚZ.

W poprzednim badaniu odsetek placówek korzystających z AI wyniósł 4,7%, a więc wzrost jest marginalny.

Wysokie koszty wdrożenia są największą barierą dla AI, szczególnie w szpitalach (59,5%). Kolejnymi problemami są niejasne przepisy (31,6% szpitali i 25,1% podmiotów innych niż szpitale) oraz ograniczenia technologiczne (28% szpitali). W AŚZ większym problemem niż koszty czy technologia jest natomiast brak zaufania do rozwiązań AI, wskazywany przez 28,9% placówek.

Z narzędzi analitycznych korzysta 33% szpitali, 19,9% podmiotów innych niż szpitalne i tylko 10,6% AŚZ. Około 27–30% respondentów nie wie nawet, czy takie narzędzia są wykorzystywane.

Coraz lepiej z dostępem do internetu

Dostęp do szerokopasmowego internetu ma 98,5% szpitali, 94,2% podmiotów innych niż szpitalne i 90,1% AŚZ. Problemem jest natomiast odporność infrastruktury – łącze zapasowe posiada 73,5% szpitali i tylko około połowa pozostałych placówek.

Dojrzałość cyfrowa na poziomie średnim

Samoocena dojrzałości cyfrowej utrzymuje się na poziomie „średnim”. W każdej grupie dominuje ocena 3 – wskazuje ją 55–66,7% placówek. Ocena 5 jest marginalna, a niższe poziomy 1–2 częściej pojawiają się poza szpitalami.

63,3% PWDL wskazuje brak środków na inwestycje IT, 36,5% niewystarczające kompetencje cyfrowe pracowników, a po 25,7% brak wiedzy o możliwych e-usługach i opór personelu przed zmianą. Tylko 14,3% placówek nie widzi żadnych barier cyfryzacji.

Chęć podnoszenia kompetencji cyfrowych deklaruje 92,9% szpitali, 83,6% podmiotów innych niż szpitalne i 66,2% AŚZ. Najważniejszym obszarem jest cyberbezpieczeństwo i ochrona danych pacjentów, następnie korzystanie z centralnych systemów, a dopiero później praktyczne wykorzystanie AI.

Badanie zrealizowano w dniach 3 listopada–21 grudnia 2025 r. Z 85 324 podmiotów wykonujących działalność leczniczą (PWDL) wskazanych w Rejestrze Podmiotów Wykonujących Działalność Leczniczą w ankiecie wzięło udział 9 823 podmioty.

Pobierz raport z IX edycji dadania stopnia informatyzacji podmiotów wykonujących działalność leczniczą

Komisja Europejska przedstawiła projekt długo oczekiwanych wytycznych dotyczących klasyfikacji systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka. W końcu wyjaśniło się, jak traktować AI pomagającą tworzyć dokumentację medyczną oraz algorytmy predykcyjne w medycynie.

• Błędem jest myślenie, że każda AI w medycynie jest automatycznie AI wysokiego ryzyka.
• O klasyfikacji decyduje rzeczywiste, zamierzone zastosowanie, a producent odpowiada za spójne określenie przeznaczenia systemu.
• Z kategorii wysokiego ryzyka wyłączone są systemy wykonujące wąskie zadania administracyjne i przygotowawcze, m.in. porządkujące dokumentację i transkrybujące rozmowy lekarza z pacjentem.
• Jeśli AI wpływa na leczenie lub bezpieczeństwo pacjenta, będzie klasyfikowana jako „wysokiego ryzyka”. I to nawet jeśli ostateczną decyzję podejmuje lekarz (człowiek w pętli decyzyjnej).
• Na razie to propozycje. Wytyczne znajdują się obecnie w konsultacjach publicznych.

Nie każda AI w medycynie jest automatycznie systemem wysokiego ryzyka

Chodzi o propozycje wytycznych dotyczących klasyfikacji systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka zgodnie z art. 6 rozporządzenia (UE) 2024/1689 (ustawa o sztucznej inteligencji). Czekali na nie producenci systemów AI dla ochrony zdrowia oraz placówki planujące wdrażanie AI. Te często wstrzymywały się z inwestycjami ze względu na niejasności wokół EU AI Act.

Panuje błędne przekonanie, że AI stosowana w medycynie jest z definicji AI wysokiego ryzyka. Ale Komisja temu przeczy. Decydujące są dwa warunki. Po pierwsze, AI musi stanowić sam produkt albo pełnić funkcję elementu odpowiedzialnego za bezpieczeństwo wyrobu. Po drugie, dany produkt musi podlegać obowiązkowej ocenie zgodności z udziałem jednostki trzeciej przed dopuszczeniem do obrotu. Dopiero łączne spełnienie obu kryteriów powoduje zakwalifikowanie systemu do kategorii wysokiego ryzyka.

Komisja szczegółowo wyjaśnia również pojęcie „komponentu bezpieczeństwa”. Jest nim system AI, którego zadaniem jest zapobieganie zagrożeniom lub ograniczanie ich skutków albo którego awaria mogłaby zagrozić zdrowiu lub życiu pacjentów.

W praktyce oznacza to, że inaczej będą oceniane systemy AI, które pomagają chronić zdrowie i życie pacjenta, a inaczej te, które jedynie ułatwiają obsługę urządzenia lub usprawniają jego pracę. Do tej kategorii zaliczają się systemy AI stosowane m.in. w diagnostyce obrazowej, które poprawiają jakość obrazu lub oznaczają zmiany na zdjęciu.

Decydujące jest rzeczywiste przeznaczenie systemu

Drugim ważnym elementem wytycznych jest doprecyzowanie pojęcia „zamierzonego zastosowania” (intended purpose). Komisja podkreśla, że o klasyfikacji systemu, poza technologią, decyduje przede wszystkim sposób, w jaki producent opisuje jego przeznaczenie.

Jeżeli producent przedstawia system jako rozwiązanie mogące wspierać zastosowania wysokiego ryzyka, nawet bardzo ogólnie, system może zostać zakwalifikowany do tej kategorii. Sam zapis w regulaminie, że produkt nie powinien być wykorzystywany do zastosowań wysokiego ryzyka, nie wystarczy, jeśli materiały marketingowe lub dokumentacja sugerują coś przeciwnego. Wszystkie informacje dotyczące przeznaczenia muszą być spójne i jednoznaczne.

Komisja przypomina również, że odpowiedzialność za prawidłową klasyfikację spoczywa przede wszystkim na producencie. Ale uwaga: podmiot wdrażający – czyli szpital lub przychodnia – może sam stać się producentem w rozumieniu AI Act, jeśli zmieni przeznaczenie systemu lub wprowadzi istotne modyfikacje.

Większa jasność w kwestii AI scribes

Dokumenty szczegółowo opisują tzw. mechanizm wyłączeń (filter mechanism) – niektóre systemy AI formalnie mieszczące się w obszarach wysokiego ryzyka mogą zostać z tej kategorii wyłączone.

Dotyczy to przede wszystkim rozwiązań wykonujących wyłącznie wąskie zadania administracyjne lub przygotowawcze. Przykładami są systemy porządkujące dokumentację, indeksujące dane, wykrywające duplikaty dokumentów, przekształcające dane do odpowiedniego formatu czy wyszukujące informacje potrzebne ekspertowi. Takie narzędzia nie podejmują decyzji ani nie wpływają na ich wynik, dlatego nie muszą podlegać pełnym obowiązkom dla AI wysokiego ryzyka.

A to oznacza, że systemy AI do transkrypcji rozmowy pacjenta na zapisy w elektronicznej dokumentacji medycznej, nie są systemami wysokiego ryzyka. Tzw. AI scribes są coraz powszechniej stosowane w USA, znacznie ułatwiając prowadzenie EDM. W Europie – ze względu na niejasności wynikające z EU AI Act – na razie są rzadkością. To samo dotyczy systemów wspomagania decyzji klinicznych, które zbierają dane z różnych części systemu.

Triaż albo algorytmy predykcyjne? To już ingerencja w decyzje

Komisja podkreśla jednak, że wyjątek nie obowiązuje, jeśli system dokonuje profilowania osób lub jego wyniki realnie wpływają na decyzję dotyczącą konkretnego pacjenta. W takim przypadku, nawet jeśli to lekarz podejmuje ostateczną decyzję (tzw. human-in-the-loop), nie oznacza to automatycznie, że system przestaje być systemem wysokiego ryzyka. Nadzór człowieka jest wymogiem dla takich systemów, a nie sposobem na uniknięcie regulacji.

Komisja wyraźnie rozróżnia algorytmy wspierające organizację pracy od tych, które wpływają na bezpieczeństwo pacjenta lub na decyzje kliniczne.

Na przykład, algorytm analizujący badania RTG płuc i wskazujący pacjentów z podejrzeniem raka nadal będzie systemem wysokiego ryzyka, nawet jeśli ostateczną diagnozę stawia lekarz. Obecność człowieka w procesie nie zmienia klasyfikacji systemu – oznacza jedynie, że AI działa pod jego nadzorem. Tę zasadę można rozszerzyć na algorytmy predykcyjne oceniające np. ryzyko wystąpienia sepsy u chorego.

Obecnie trwają konsultacje publiczne dotyczące zaproponowanych przez KE wytycznych więc ich kształt może się jeszcze zmienić.

Czytaj także: Chatbot AI jak przyjaciel albo kochanka? Chiny mówią „nie”

Midjourney, firma znana dotąd z generatora obrazów AI, chce zrewolucjonizować obrazowanie medyczne. Nowo powołany Midjourney Medical planuje stworzenie nowej generacji skanera całego ciała, aby badanie było „tak szybkie jak wizyta w spa”. Zapowiedź wzbudziła mieszane uczucia.

• Midjourney Medical planuje stworzyć wykorzystujący technologię ultradźwięków skaner całego ciała. Urządzenie wykona trójwymiarowe obrazowanie organizmu w około 60 sekund.
• Badanie ma przypominać wizytę w futurystycznym spa. Skanowanie mogłoby być wykonywane regularnie, nawet co miesiąc, bo ultradźwięki nie mają szkodliwego wpływu na zdrowie.
• Firma planuje uruchomić pierwsze Midjourney Spa w San Francisco pod koniec 2027 r. Do 2031 r. powstanie 50 tys. skanerów.
• Na razie są to tylko ambitne plany. Midjourney przedstawił jedynie ładne wizualizacje, bez szczegółów technicznych.
• Lekarze podkreślają, że nie ma obecnie dowodów, iż regularne skanowanie całego ciała zdrowych osób daje jakiekolwiek korzyści.

Zaskakująca decyzja Midjourney o wejściu do sektora wellness i medycyny

Midjourney było jednym z pierwszych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji pomagających w kreatywny sposób tworzyć nowe obrazy bez umiejętności graficznych. Wystarczy napisać prompt.

Teraz firma chce wejść do ochrony zdrowia. – Ogłaszamy coś trochę dziwnego i trochę szalonego, ale też spektakularnego i pełnego nadziei. Nie ma to nic wspólnego z tym, co do tej pory u nas widzieliście. Tworzymy nową, odważną maszynę, która na nowo zdefiniuje podstawy opieki zdrowotnej i nasze relacje z własnym ciałem – napisał Midjourney w komunikacie prasowym.

Nowy projekt nosi nazwę Midjourney Medical, a jego centralnym elementem jest Midjourney Scanner – urządzenie wykorzystujące ultradźwięki do tworzenia trójwymiarowej mapy całego ciała. Według twórców badanie ma trwać około 60 sekund i nie wymaga użycia fal radiowych, pola magnetycznego ani promieniowania jonizującego, znanych z klasycznych metod, takich jak RTG albo MRT.

Skanowanie podczas wizyty w spa zamiast szpitalu

Koncepcja urządzenia przypomina bardziej futurystyczne spa niż pracownię diagnostyki obrazowej. Pacjent wchodzi na specjalną platformę, która powoli opuszcza go do płytkiego basenu z wodą. W trakcie zanurzania ciało przechodzi przez pierścień złożony z setek tysięcy miniaturowych przetworników ultradźwiękowych. Każdy z nich wysyła fale dźwiękowe i rejestruje ich odbicia miliony razy na sekundę. Powstające w ten sposób terabajty danych są analizowane przez klastry komputerowe, które rekonstruują trójwymiarowy obraz organizmu.

Firma przekonuje, że obrazowanie ma być na tyle szybkie i wygodne, aby można było je wykonywać regularnie, nawet co miesiąc. Dane mogłyby następnie być porównywane z wcześniejszymi badaniami oraz analizowane przez lekarzy i algorytmy sztucznej inteligencji.

Pierwsze Midjourney Spa ma zostać uruchomione pod koniec 2027 r. w San Francisco. Oprócz skanerów znajdą się tam sauny, baseny z zimną wodą i strefy relaksu. Skanowanie ma być jedynie elementem nowego doświadczenia – dotąd badanie MRT kojarzyło się negatywnie, bo wymaga leżenia przez kilkanaście minut w klaustrofobicznym urządzeniu.

Ładne wizualizacje, ale brak konkretów

Twórcy projektu planują do 2031 r. wyprodukować ponad 50 tys. skanerów, które wykonywałyby nawet miliard badań miesięcznie. Firma uważa, że powszechne obrazowanie całego ciała mogłoby ograniczyć nawet o 30 proc. liczbę zgonów i zmniejszyć o połowę koszty opieki zdrowotnej dzięki wcześniejszemu wykrywaniu chorób.

Jednocześnie Midjourney przyznaje, że na początku urządzenie nie będzie pełnić funkcji diagnostycznej. Pierwsza wersja ma jedynie tworzyć szczegółowe mapy składu ciała. Zastosowanie medyczne będzie wymagało uzyskania zgody amerykańskiej FDA.

David Holz, założyciel Midjourney, podkreślił podczas premiery, że obecna wersja systemu praktycznie nie wykorzystuje sztucznej inteligencji do tworzenia obrazów. AI odpowiada przede wszystkim za ich segmentację i interpretację, natomiast samo obrazowanie opiera się na ultradźwiękach oraz zaawansowanym przetwarzaniu sygnałów.

Zapowiedź Midjourney wywołała falę krytycznych komentarzy środowiska medycznego. Firma nie przedstawiła dotąd wyników badań klinicznych ani recenzowanych publikacji potwierdzających deklarowaną jakość obrazowania. Radiolodzy przypominają również, że ultrasonografia i rezonans magnetyczny służą do różnych zastosowań diagnostycznych, dlatego nie można zakładać, że jedno badanie zastąpi drugie.

Pojawiają się również obawy dotyczące „nad-diagnostyki” – wykonywanie częstych badań u zdrowych osób może prowadzić do wykrywania przypadkowych zmian, które nie wymagają leczenia, ale wywołują niepokój i generują kolejne kosztowne procedury diagnostyczne. Midjourney najwyraźniej chce skorzystać na trendzie tzw. whole-body scan, czyli profilaktycznych badaniach obrazowych. Pionierem jest Neko Health, mająca 6 lokalizacji w UK, Szwecji i USA. Za 250–350 euro pacjent otrzymuje zestaw profilaktycznych badań i 60-minutową konsultację. Na liście oczekujących jest już ok. 100 000 osób. Ale i w tym przypadku lekarze są krytyczni, podkreślając, że nie ma dowodów naukowych na skuteczność tego typu profilaktyki.

Czytaj także: ChatGPT na 4. miejscu. Oto najlepsze medyczne modele AI

Założony przez dwóch Polaków startup Shen AI uzyskał certyfikat wyrobu medycznego klasy IIa dla swojego oprogramowania Medical SDK – technologii pomiaru tętna, ciśnienia, HRV i RR za pomocą kamery smartfona, tabletu lub laptopa.

Urządzenie medyczne klasy IIa w UE i II w Brazylii

Certyfikacja innowacji Shen AI obejmuje pomiar u osób dorosłych czterech parametrów zdrowia: tętna, zmienności rytmu serca (HRV), częstości oddechu (RR) oraz ciśnienia skurczowego i rozkurczowego. Badanie trwa jedną minutę i polega na wykonaniu skanu twarzy kamerą smartfona, tabletu albo laptopa. Wynik ma służyć wsparciu oceny stanu fizjologicznego pacjenta.

Firma, którą założyli Remi Kościelny (CEO) oraz Przemek Jaworski (CTO), ma siedzibę w Estonii i zespół badawczo-rozwojowy zlokalizowany we Wrocławiu. Poza certyfikacją w Unii Europejskiej Shen AI zarejestrowało swoją technologię również w Brazylii, gdzie tamtejsza agencja ANVISA nadała jej status wyrobu medycznego klasy II.

Uzyskanie statusu urządzenia medycznego zgodnie z MDR wymaga przeprowadzenia badań klinicznych potwierdzających skuteczność i bezpieczeństwo pomiaru, przygotowania pełnej dokumentacji technicznej uzasadniającej każdą decyzję projektową, wdrożenia audytowanego systemu zarządzania jakością oraz niezależnej oceny zgodności przeprowadzonej przez akredytowaną jednostkę notyfikowaną.

Rozporządzenie MDR dzieli wyroby medyczne na cztery klasy ryzyka: od klasy I, obejmującej produkty o najniższym ryzyku, przez IIa i IIb, aż po klasę III zarezerwowaną dla wyrobów najbardziej inwazyjnych, takich jak implanty. Klasa IIa dotyczy urządzeń i oprogramowania o umiarkowanym ryzyku. Zaliczają się do niej narzędzia diagnostyczne lub monitorujące, które dostarczają wyników mogących wpływać na decyzje kliniczne dotyczące dalszego postępowania.

Awans z zastosowań wellness do medycyny

Dla podmiotów wdrażających tę technologię, oznacza to, że wynik pomiaru może być elementem szerszej oceny stanu pacjenta dokonywanej przez lekarza, może służyć np. do monitorowania trendów (czy ciśnienie lub tętno pacjenta zmienia się w czasie). Nie może jednak być samodzielną podstawą do postawienia diagnozy ani zastąpić badania lekarskiego, a ostateczna interpretacja kliniczna pozostaje w gestii pracownika ochrony zdrowia.

Do tej pory technologia zdalnego pomiaru parametrów życiowych za pomocą kamery smartfona była stosowana w obszarze wellness i profilaktyki jako dodatkowa funkcja aplikacji mobilnych. Z jej pomocą można m.in. szybko ocenić intensywność treningu i poziom stresu bez sięgania do profesjonalnych ciśnieniomierzy.

Uzyskanie klasyfikacji IIa otwiera drogę do zastosowań w medycynie. Dostawcy rozwiązań telemedycyny, platformy zdalnego monitorowania zdrowia pacjenta, ubezpieczyciele zdrowotni będą mogli wykorzystywać api Medical SDK do budowy aplikacji do zastosowań medycznych. Oprócz tego firma ma w swojej ofercie Wellness SDK Shen AI, pozwalający odczytać ze skanu twarzy 30 biomarkerów. Tylko 4 z nich są objęte certyfikatem wyrobu medycznego klasy IIa.

Jak działa pomiar ciśnienia i tętna z pomocą kamery?

Technologia wykorzystuje tzw. Multimodal Sensing Engine, podejście łączące dwie bezkontaktowe metody optyczne. Pierwsza z nich, zdalna fotopletyzmografia (rPPG), analizuje niewidoczne dla ludzkiego oka zmiany koloru skóry twarzy, wywołane przepływem krwi przez naczynia włosowate przy każdym uderzeniu serca. Uzupełnieniem jest neuronowa analiza sygnału w wielu długościach fali światła zapewniająca stabilne działanie niezależnie od fototypu skóry pacjenta według skali Fitzpatricka.

Drugą jest zdalna balistokardiografia (rBCG) wykrywająca mikroruchy twarzy powstające w wyniku mechanicznej pracy serca i wyrzutu krwi do aorty. Połączenie sygnału optycznego z mechanicznym pozwala, jak twierdzi ShenAI, dokładnie zmierzyć biomarkery. Analiza wideo jest przeprowadzana w czasie rzeczywistym i lokalnie na urządzeniu użytkownika. Nagranie twarzy pacjenta nie jest przesyłane ani przechowywane w chmurze.

Czytaj także: Chorobę Alzheimera można przewidzieć ze zdjęcia siatkówki