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

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

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

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

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

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

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

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

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

Od czego zaczyna Pani wdrażanie nowego algorytmu AI?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Po co dzisiaj wdrażać AI?

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

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

Czytaj także: 3 metody budowania gotowości na zmiany wśród personelu

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

MRI prywatnie i pozorne poczucie bezpieczeństwa

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

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

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

Żadnych chorób nie wykryto, udar po 8 miesiącach

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

21 maja 2026 roku odbędzie się w formule hybrydowej 21. edycja MEDmeetsTECH, cyklicznego wydarzenia poświęconego nowym technologiom dla ochrony zdrowia. Patronem medialnym wydarzenia jest czasopismo OSOZ.

Europejska Przestrzeń Danych o Zdrowiu (EHDS)

Konferencję otworzy sesja poświęcona Europejskiej Przestrzeni Danych dotyczących Zdrowia EHDS. To jeden z najważniejszych projektów, który umożliwi m.in. wymianę danych pacjentów (w postaci tzw. Patient Summary, Skróconej Karty Zdrowia Pacjenta) pomiędzy krajami członkowskimi UE oraz wykorzystanie anonimowych danych medycznych do badań naukowych i rozwoju innowacji AI.

Prelegenci opowiedzą, co EHDS zmienia w polskim systemie ochrony zdrowia i jakie nowe możliwości stwarza firmom technologicznym. W sesji oraz panelu dyskusyjnym pod patronatem NIL IN – Sieć Lekarzy Innowatorów wezmą udział m.in.:

• Łukasz Sosnowski, Dyrektor Departamentu e-Zdrowia w Ministerstwie Zdrowia,
• Gabriela Lenarczyk, radca prawny postdoctoral fellow na Wydziale Prawa Uniwersytetu Kopenhaskiego,
• Małgorzata Wywrot, Menedżer Programów Innowacji Zdrowotnych w NIL IN – Sieć Lekarzy Innowatorów.

Longevity

Longevity to jeden z najdynamiczniej rozwijających się obszarów współczesnej medycyny i technologii zdrowotnych, który koncentruje się na wydłużaniu życia w zdrowiu lub nawet jego długości. Pierwsi potwierdzeni prelegenci to:

• Piotr Sędzik (Momentum) zaprezentuje, jak AI i dane zdrowotne z urządzeń ubieralnych oraz elektronicznej dokumentacji medycznej zmieniają relację pacjenta z systemem zdrowia, przyspieszając przejście od reaktywnej do predykcyjnej i spersonalizowanej opieki zdrowotnej.
  
• Dr n. med. Stanisław Szlufik (Longevity Center Europe) pokaże nowe możliwości w medycynie wynikające z połączenia zaawansowanej neurodiagnostyki (MRI/DTI, QEEG, fNIRS, testy poznawcze, wearables) z neuromodulacją i programami prewencji.

Human experience w ochronie zdrowia

Human Experience (doświadczenie pacjenta) łączy perspektywę pacjenta, personelu medycznego i technologii. W tej sesji eksperci wyjaśnią, jak projektowanie doświadczeń użytkownika może poprawiać jakość leczenia, komunikację i zaufanie w systemie opieki zdrowotnej. Artur Białoszewski (Dyrektor Programu EMBA WUM-SGH) zaprezentuje human-centered design w e-zdrowiu, a Paulina Ignatowska-Zaremb (Fundacja K.I.D.S.) opowie o szpitalach dla dzieci bez stresu.

Wśród tematów jest też m.in. zarządzenie ryzykiem we wdrażaniu projektów AI. MEDmeetsTECH to cykliczna konferencja dla osób zawodowo związanych z branżą medtech – dojrzałych przedsiębiorstw i startupów, a także otoczenia biznesowego.

Rejestracja

Rejestracja Early Birds dostępna jest tylko do 28 lutego na stronie internetowej wydarzenia. Do 31 marca przyjmowane są zgłoszenia projektów w sesji startup.

Czytaj także: Powstała nowa organizacja e-zdrowia. W jakim celu?

Aplikacja Are You Dead? („Sileme”) dla osób mieszkających samotnie jest banalnie prosta. To, że tak szybko zyskała popularność, dużo mówi o współczesnym społeczeństwie.

Apka z sympatycznym logo ducha ma tylko jedną funkcję: regularnie sprawdza, czy jeszcze żyjesz. Po jej zainstalowaniu, co dwa dni trzeba ją uruchomić i kliknąć w duży zielony przycisk potwierdzając, że jeszcze żyjemy. Jeśli tego nie zrobimy, aplikacja wyśle powiadomienie do osoby wyznaczonej do kontaktu w nagłych przypadkach. Na rynku pojawiła się w 2025 roku, bez większego rozgłosu, ale szybko zyskała popularność i stała się najczęściej pobieraną płatną aplikacją w Chinach.

Jej twórca twierdzi, że apka pełni rolę towarzysza bezpieczeństwa dla osób mieszkających samotnie, jak studenci albo pracownicy biurowi. Jak podaje chiński państwowy serwis informacyjny Global Times, w Chinach jest ok. 200 milionów jednoosobowych gospodarstw domowych, 30% osób żyje samotnie. Wiele z nich boi się, że mogą umrzeć albo ulec wypadkowi i nikt tego nawet nie zauważy i nie wezwie pomocy. W wielomilionowych chińskich metropoliach, gdzie więzi rodzinne są coraz słabsze, a życie kręci się wokół pracy, takie sytuacje zdarzają się nagminnie. Okazało się, że poczucie strachu przed niezauważonym zgonem jest tak powszechne i silne, że apka szybko zrobiła furorę.

Teraz producent opracował nową wersję narzędzia kierowaną na rynek międzynarodowy, o bardziej neutralnej nazwie Demumu i cenie ok. 1,15 dolara. I także osiągnęła sukces, plasując się w rankingach płatnych aplikacji mobilnych w pierwszej dwójce w USA, Singapurze i Hongkongu oraz w pierwszej czwórce w Australii i Hiszpanii. Jak donoszą chińskie media, stworzenie apki kosztowało 1000 juanów (ok. 140 dolarów), a teraz jej twórcy planują zebrać dodatkowe fundusze i sprzedać 10% udziałów w firmie za 1 mln juanów (140 000 dolarów).

Wiele osób sugerowało wprowadzanie bardziej neutralnej i pozytywnej nazwy jak „Czy żyjesz?” albo „Czy jesteś tam”, ale to właśnie kontrowersyjna Are You Dead? zapewniła apce jej międzynarodowy rozgłos prasowy i sukces. W Polsce jest ok. 3,7 mln jednoosobowych gospodarstw domowych (26% wszystkich). Do 2030 roku odsetek ten może wzrosnąć do 36%, co wiąże się ze zmianami społecznymi oraz starzejącym się społeczeństwem.

Czytaj także: Mobilne aplikacje zdrowotne. Jak wybrać te najlepsze?

– Musimy realnie odejść od modelu skoncentrowanego na leczeniu chorób i wkroczyć w etap systemu opartego na personalizacji, prewencji oraz pełnym wykorzystaniu narzędzi cyfrowych – mówi w Atlasie Innowacji 2026 Katarzyna Kolasa, profesor ekonomiki zdrowia na Uniwersytecie Gdańskim, dyrektor Centrum Zdrowia Cyfrowego na Akademii Leona Koźmińskiego w Warszawie; Adjunct Professor, University of Utah.

Obecne ramy prawne – zakorzenione w tradycyjnych paradygmatach świadczeń i oceny technologii – nie są wystarczające, aby umożliwić szerokie wdrożenie sztucznej inteligencji (AI) oraz refundacji opartej na wynikach zdrowotnych. Dostępne analizy wskazują jednoznacznie, że jeśli Polska nie zmodernizuje fundamentów legislacyjnych, pozostanie w modelu przeszłości, który nie jest w stanie sprostać wyzwaniom starzejącego się społeczeństwa, rosnącej liczbie chorób przewlekłych i niedoborom kadrowym.

Konieczne jest wprowadzenie spójnych przepisów regulujących wykorzystanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Oznacza to stworzenie jednolitej definicji i klasyfikacji medycznych systemów AI oraz określenie zasad ich oceny, monitorowania i audytowalności. Niezbędne jest także precyzyjne uregulowanie kwestii odpowiedzialności prawnej za decyzje podejmowane z użyciem algorytmów oraz wdrożenie ram etycznych i prawnych dla stosowania cyfrowych bliźniaków pacjenta, które w przyszłości mogą stać się podstawą personalizowanej, predykcyjnej opieki. Bez takich regulacji AI pozostanie jedynie zbiorem pilotażowych projektów, a nie realnym narzędziem modernizacji systemu.

Kluczowym elementem jest również narodowa infrastruktura danych zdrowotnych zgodna z założeniami European Health Data Space. Taki ekosystem powinien umożliwiać bezpieczną, interoperacyjną wymianę danych między pacjentami, placówkami, badaczami i regulatorami, przy jednoczesnym uwzględnieniu najwyższych standardów ochrony prywatności.

Musimy przesunąć ciężar systemu z leczenia na prewencję. Prewencja musi być traktowana jako pełnoprawne świadczenie gwarantowane z jasno zdefiniowanymi miernikami realizacji. Wymaga to stworzenia krajowej strategii samokontroli zdrowia, opartej na wykorzystaniu sensorów, telemonitoringu, cyfrowych interwencji behawioralnych oraz edukacji zdrowotnej. Tylko w ten sposób polski system ochrony zdrowia będzie w stanie ograniczyć rosnące koszty leczenia chorób przewlekłych i zbudować odporność populacyjną.

Aby Polska mogła realnie wejść w erę nowoczesnej, cyfrowej medycyny, powinny zostać wprowadzone trzy podstawowe reformy: kompletne ramy legislacyjne dla sztucznej inteligencji, nowy model refundacyjny oparty na wynikach zdrowotnych oraz narodowa infrastruktura danych zgodna z EHDS. Tylko dzięki tym zmianom możliwe będzie stworzenie systemu, który jest bardziej sprawiedliwy, zrównoważony i skuteczny, a przede wszystkim – odpowiadający na realne potrzeby pacjentów i wyzwania współczesnego świata.

Czytaj także: „Aplikacje zdrowotne też powinny być refundowane”

Co roku podczas targów elektroniki konsumenckiej CES w Las Vegas firmy z całego świata pokazują innowacje, które wejdą na rynek w najbliższych miesiącach. I tym razem nie zabrakło technologii medycznych, od asystentów AI, robotów, inteligentnych wag do słuchawek z EEG. Wybraliśmy te najbardziej intrygujące.

Roboty od wszystkiego, także chirurgii

Wszyscy mówią, że w 2026 roku wchodzimy w erę robotyki. I CES to potwierdza. Aż mnożyło się od robotów wszelkiej maści: robotów do prac na magazynie, robotów-towarzyszy, robotów podnoszących zabawki z podłogi, robotów boksujących i tańczących, robotów pomagających w pracach domowych. W tym roku do domów ma wkroczyć pierwszy robot-służący Neo. Elon Musk zapowiada, że jego robot Optimus do stycznia 2029 roku osiągnie zdolności najlepszych chirurgów. AI wyposaża roboty w nowe zdolności, ale daleko im jeszcze do manualnej sprawności człowieka. Patrząc jak CIOiD od LG (na zdjęciu) składa pranie, można stracić cierpliwość lub zwątpić w postępy robotyki.

Słuchawki z EEG

Francuski startup NAOX zaprezentował słuchawki z wbudowanym elektroencefalografem (EEG), czyli urządzeniem do badania aktywności mózgu. Jeden z modeli kierowany jest do ośrodków zdrowia, gdzie ma zastąpić czepki pokryte przewodami standardowo wykorzystywane do przeprowadzenia EEG. Mają być wygodniejszą formą badania, zwłaszcza gdy konieczny jest stały monitoring aktywności mózgu. Druga wersja, NAOX Wave, to bezprzewodowe słuchawki przeznaczone do użytku konsumenckiego. Ich zadaniem jest monitorowanie aktywności mózgu podczas snu, pracy, relaksu. W ten sposób będzie można uzyskać informacje na temat zdrowia psychicznego, przeprowadzić dokładną analizę snu albo zmierzyć formę kognitywną i określić wiek biologiczny mózgu. Inteligentne opaski i smartwatche od lat mierzą biomarkery zdrowia, jak tętno, ciśnienie, VO2 max. Teraz przyszedł czas na monitoring aktywności mózgu.

Synchronizacja fal mózgowych, aby szybko zasnąć

Startup Elemind, założony przez naukowców z Massachusetts Institute of Technology MIT, opracował opaskę na głowę, która wykorzystując stymulację akustyczną ułatwia zasypianie. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, Elemind odczytuje fale mózgowe w czasie rzeczywistym i emituje precyzyjnie zsynchronizowane impulsy akustyczne wprowadzające użytkownika w stan snu. Sleep Tailor z czasem uczy się wzorców snu i z każdym użyciem jest coraz skuteczniejsze. W przeprowadzonym badaniu, czas potrzebny na zaśnięcie skrócił się średnio o 74%. Według firmy, dane od tysięcy użytkowników urządzenia sugerują, że zasypiali oni w średnim czasie 11 minut. Elemind ułatwia też ponowne zaśnięcie, gdy obudzimy się w środku nocy.

Waga jak laboratorium

Withings Body Scan 2 wygląda jak zwykła waga, ale w 90 sekund potrafi zmierzyć 60 biomarkerów zdrowia i przeprowadzić segmentową analizę składu ciała, w tym masy mięśniowej i rozmieszczenia tkanki tłuszczowej. Do tego analizuje zdrowie układu sercowo-naczyniowego i ostrzega o nadciśnieniu. Dołączona aplikacja oblicza tzw. Health Trajectory, czyli spersonalizowany model predykcyjny, pomaga śledzić i wizualizować, jak codzienne wybory wpływają na długość życia w zdrowiu. Body Scan 2 analizuje też metabolizm na poziomie komórkowym, m.in. aby wykrywać wczesne oznaki spowolnienia metabolizmu lub stany zapalne. Urządzenie reklamuje się jako „stacja długowieczności oparta na wiedzy naukowej”.

Twój agent zdrowia Qira

Rok 2025 zapowiadano jako rok agentów AI. Tak się nie stało, ale to w 2026 roku mamy się w końcu doczekać personalnych coachów AI od wszystkiego. W tym od zdrowia. Przykładem jest zaprezentowany podczas CES asystent Lenovo Qira AI. Integruje dane z inteligentnych urządzeń, jak smartwatche czy opaski fitness oraz aplikacji mobilnych, zadaje dodatkowe pytania i podaje praktyczne wskazówki zdrowotne jak się odżywiać, ćwiczyć, kiedy odpocząć itd. Większość danych, które gromadzimy, leży odłogiem i nigdy nie jest wykorzystywana. Mają to zmienić agenci AI jak Qira AI.

Inteligentna ochrona skóry

Pielęgnacja skóry najczęściej ogranicza się do jednego kremu stosowanego codziennie, który dobieramy na podstawie reklam albo ogólnej oceny: skóry sucha lub tłusta. Ale skóra to żywy organizm, który codziennie ma inne potrzeby w zależności od naszego trybu życia, aktywności fizycznej, promieniowania UV, wieku.

Opracowany we współpracy z MIT SkinsightTM to elektroniczna platforma do precyzyjnego monitoringu procesu starzenia się skóry, składająca się z plastra naszpikowanego sensorami i aplikacji mobilnej z AI. Dzięki czujnikowi siły naprężenia, urządzenie mierzy deformacje skóry na poziomie mikronów. Pozostałe monitorują promieniowanie UV, temperaturę, wilgotność i odkształcenia mechaniczne. Dane przekazywane przez Bluetooth pozwalają na mierzenie zdrowia skóry 24 godziny na dobę. Następnie sztuczna inteligencja identyfikuje czynniki dominujące w procesie starzenia się skóry i modeluje ich wpływ. System przewiduje lokalizację i stopień przyszłego starzenia się, rekomenduje produkty pielęgnacji skóry i sposoby, jak o nią dbać.

Badania hormonalne w domu łatwe jak mierzenie temperatury

Kiedyś w domu można było zmierzyć co najwyżej temperaturę ciała, a dziś – parametry zdrowia, których kontrola wymagała wizyty w laboratorium medycznym i czekania kilka dni na wynik. Dzięki Eli Health Hormometer teraz można także nieinwazyjnie monitorować poziom hormonów.

Na początek firma wypuszcza paskowy test poziomu kortyzolu. Jak to działa? Na podstawie próbki śliny, na urządzeniu pojawia się kreska, którą znamy z testów COVID. Następnie trzeba zrobić zdjęcie, a aplikacja dokona precyzyjnych pomiarów. Całość trwa ok. 20 minut, a wyniki są tak dokładne, jak badanie przeprowadzone w laboratorium.

Po co monitorować kortyzol? Jego poziom wpływa na nastrój, odporność, sen, płodność, metabolizm i ogólne samopoczucie. Apka dostarcza personalizowanych wskazówek dotyczących zmian w stylu życia.

Robot do masażu klasy business

To była jedna z najdziwniejszych innowacji na CES 2026 – duże stoisko z żółtymi i czerwono-niebieskimi fotelami przypominającymi bohaterów filmu Transformers, które rozciągały we wszystkie strony ręce i nogi osób na nich leżących. Bodyfriend Standing Rovo SR-733 to rehabilitacyjno-terapeutyczny fotel do masażu za 20 000 dolarów, który dostał tegoroczną nagrodę CES w kategorii Digital Health. Wyróżnia go niezależny ruch ramion i nóg o 96 stopni pozwalający symulować ruchy chodzenia, ćwiczenia oporowe i rozciągające – w przeciwieństwie do typowego fotela do masażu, który jedynie wibruje. Urządzenie oferuje 50 programów masażu i ćwiczeń, które można wybierać i indywidualizować za pomocą aplikacji. Jest też doradca AI analizujący właściwości twojego ciała i podpowiadający najlepszy program. Fotel monitoruje parametry biometryczne i nawet można go zintegrować z bezprzewodowym EKG. Jak przyznaje producent, jest on kierowany do luksusowych klinik wellness i centrów rehabilitacyjnych.

Okulary z automatu

Zakup nowych okularów to długa procedura. Trzeba umówić się do okulisty lub w salonie i poddać się badaniu, aby dostać receptę na okulary korekcyjne. O ile w dużych miastach to nie problem, dla osób mieszkających na wsi dostęp do okulisty może być utrudniony. Eyebot ma ambicję, aby badanie wzroku można było wykonać w centrum handlowym i to w zaledwie 90 sekund. Ma w tym pomóc samoobsługowy kiosk wykorzystujący technologię falową do badania zdrowia oczu. Po wykonaniu badania, licencjonowany okulista zdalnie sprawdza wyniki, a pacjent otrzymuje receptę pocztą lub elektronicznie. Misją firmy jest sprawienie, aby „zakup okularów był tak prosty jak zakup butów”.

Szybkie wykrywanie alergenów w pożywieniu

Ok. 5% dorosłych Polaków ma alergie pokarmowe. W przypadku dzieci ten odsetek może sięgać nawet 13%. To dla nich jedzenie poza domem jest zawsze ryzykowne, bo nie wiedzą, czy pożywienie nie zawiera niebezpiecznych dla nich alergenów. Allergen Alert to mobilne laboratorium dla alergików. Jest tak małe, że zmieści się w torebce. Podczas wizyty w restauracji, wystarczy umieścić próbkę jedzenia w jednorazowym woreczku, nacisnąć przycisk i po dwóch minutach na ekranie pojawia się informacja, czy potrawa zawiera jakiś alergen. Obecnie można sprawdzić pożywienie pod względem zawartości glutenu i nabiału, w planach jest rozszerzenie o kolejne alergeny.

Czytaj także: Najciekawsze innowacje i gadżety dla zdrowia 2025 (cz. I)

Centrum e-Zdrowia jest teoretycznie gotowe do wdrożenia tzw. Skróconej Karty Zdrowia Pacjenta (Patient Summary). Testy integracyjne zakończyły się pomyślnie, a obecnie CeZ szlifuje jej układ i funkcjonalność. Ale jest jeden problem: w Patient Summary brakuje danych, bo te pochodzą z EDM.

• Patient Summary to skrócona karta zdrowia, do której – za zgodą pacjenta – będzie miał wgląd lekarz za granicą.
• Ułatwia ona lekarzom szybkie i bezpieczne podejmowanie decyzji klinicznych, zwłaszcza w nagłych sytuacjach zagrożenia życia i przy barierach językowych.
• W dokumencie znajdą się takie dane jak m.in. alergie, leki, rozpoznania, procedury medyczne, implanty i grupa krwi.
• Patient Summary jest częścią Europejskiej Przestrzeni Danych Zdrowotnych i zacznie obowiązywać od marca 2029 roku.
• Aby na Karcie pojawiły się dane polskich pacjentów, trzeba dokończyć wdrażanie elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM). Projekt opóźniony jest już o 5 lat.

Co to jest Patient Summary?

Podsumowanie Pacjenta (Skrócona Karta Zdrowia Pacjenta) to zestaw najważniejszych informacji, do których będzie miał dostęp – jeśli zezwoli na to pacjent – lekarz za granicą. Będą one widoczne w systemie IT, a dokładnie w elektronicznej dokumentacji medycznej, bez konieczności przełączania się na inny portal. Do Patient Summary trafią takie dane jak:

• alergie,
• przyjmowane leki,
• rozpoznania,
• przebyte procedury medyczne,
• wyroby medyczne (w tym implanty i urządzenia medyczne),
• grupa krwi.

Te informacje są czasami niezbędne, aby lekarz mógł postawić prawidłową diagnozę i zaplanować najlepszy sposób leczenia. Obecnie ich uzyskanie jest problemem. Lekarz musi pytać pacjenta (co czasami jest niemożliwe, jeśli pacjent np. jest nieprzytomny, zdenerwowany; do tego dochodzi bariera językowa zwiększająca prawdopodobieństwo pomyłki), wykonać brakujące badania (dodatkowe koszty i czas) albo zadzwonić do lekarza rodzinnego w innym kraju, co w praktyce rzadko jest praktykowane.

Dzięki Patient Summary, lekarz sprawdzi krytyczne dla zdrowia dane w swoim języku i będzie mógł podjąć bezpieczną decyzję dotyczącą dalszego leczenia. Takie informacje mogą ratować życie, przykładowo w sytuacji, gdy pacjent ma alergię i nie może przyjmować określonych leków albo gdy uległ wypadkowi i konieczna jest szybka transfuzja krwi.

Patient Summary jest jednym z elementów Europejskiej Przestrzeni Danych Zdrowotnych (EHDS), którego istotą jest pierwotna wymiana danych pacjentów pomiędzy krajami członkowskimi UE. Drugim filarem jest wtórne wykorzystanie danych zdrowotnych do celów naukowych i badawczych.

Testy zakończone pomyślnie, ostatnie szlify UX

Dane w Podsumowaniu pochodzą z informacji zaraportowanych do systemu P1 przez krajowe placówki zdrowia. W ramach trwających 5 tygodni i zakończonych w listopadzie 2025 roku testów, Centrum e-Zdrowia pomyślnie przetestowało dwa scenariusze:

• wystawienie dokumentu Patient Summary polskiego pacjenta na żądanie jego udostępnienia wygenerowane przez inne państwa członkowskie UE. Ten test przeprowadzono razem z Cyprem, Maltą, Holandią, Norwegią i Szwecją;
• odbiór dokumentu Patient Summary zagranicznego pacjenta poprzez wysłanie żądania wygenerowania skróconej karty zdrowia pacjenta. W tym przypadku dane wymieniono z Cyprem i Maltą.

Z kolei do 2 lutego trwała rekrutacja pracowników ochrony zdrowia do badania UX Patient Summary (User Experience, doświadczenie użytkownika). Jak pisze Centrum e-Zdrowia, Karta została zaprojektowana z myślą o intuicyjności, dostępności i praktycznym zastosowaniu, przy jednoczesnym uwzględnieniu potrzeb pacjentów, personelu medycznego oraz bezpiecznej i spójnej wymiany danych w kontekście międzynarodowym.

Bez pełnego wdrożenia EDM, Patient Summary nie zadziała

Polska jest jednym z pierwszych krajów, które technicznie są już gotowe do wdrożenia Patient Summary. A czasu zostało niewiele. Pełną wymianę danych w ramach Patient Summary, wraz z e-receptami transgranicznymi, trzeba wdrożyć do marca 2029 roku. Do 2031 roku w Patient Summary pojawią się kolejne dane: wyniki badań diagnostyki obrazowej i laboratoryjnych wraz z opisami oraz wypisami (np. ze szpitali).

Aby tak się stało, wszystkie placówki w Polsce muszą zacząć prowadzić EDM i raportować dane do P1, czego nie udało się osiągnąć po 5 latach od obowiązkowej EDM – nadal tylko ok. 60% placówek indeksuje dane do P1. Bez EDM, Patient Summary będzie puste albo niekompletne. Drugim problemem jest brak standardu wymiany danych laboratoryjnych. W tym przypadku mamy jeszcze 5 lat, aby go wdrożyć. Dobrą wiadomością jest to, że trwa pilotaż standardu LOINC. Jeśli zakończy się pomyślnie, nic nie stoi na przeszkodzie, aby wprowadzić go w całej Polsce.

Skrócona Karta Zdrowia Pacjenta musi jeszcze zostać uregulowana prawnie, a dostawcy IT – wprowadzić ją do systemów gabinetowych.

Na Patient Summary skorzystają pacjenci i lekarze

Polska ma dojrzałą infrastrukturę e-zdrowia, dlatego formalne wdrożenie Patient Summary nie stanowi problemu. Wystarczy już tylko doprowadzić do tego, aby każda placówka zdrowia prowadziła EDM. Dzięki Patient Summary, kiedy trafimy do lekarza za granicą, będziemy mieli pewność, że uzyska on dostęp do naszych danych. W ten sposób leczenie będzie bezpieczniejsze, nie trzeba będzie powtarzać badań i uzyskamy pomoc bez zbędnej zwłoki. Zwłaszcza w sytuacjach zagrożenia zdrowia lub życia lekarz będzie mógł szybciej podjąć decyzje terapeutyczne, bez względu na bariery językowe.

Czytaj także: Lekarze POZ toną w biurokracji, nie mają dostępu do danych

Centrum e-Zdrowia zaprasza na bezpłatne, 6-godzinne szkolenia on-line ze sztucznej inteligencji. Uczestnicy dowiedzą się, jak wykorzystywać sztuczną inteligencję w podmiotach ochrony zdrowia.

Generatywna AI już ma ogromny wpływ na wszystkie sektory gospodarki. W ochronie zdrowia pozwala na szybszy przegląd danych pacjenta, wspiera podejmowanie decyzji klinicznych, pomaga zarządzać placówką medyczną oraz automatyzować procesy administracyjne.

Aby przyniosła korzyści, pracownicy placówek zdrowia powinni wiedzieć, jak z niej bezpiecznie korzystać. Dlatego Centrum e-Zdrowia organizuje bezpłatne szkolenia online z podstaw sztucznej inteligencji i możliwości jej wykorzystania w pracy podmiotu leczniczego. Rozpoczęty w styczniu 2026 r. cykl kursów współfinansowany jest w ramach Projektu e-Zdrowie KPO, interwencja D.1.1.2. Celem jest przygotowanie pracowników ochrony zdrowia do prawidłowego, bezpiecznego i efektywnego korzystania z nowych systemów oraz technologii cyfrowych, w tym algorytmów AI.

Szkolenia skierowane są do pracowników podmiotów leczniczych (medycznych i niemedycznych) oraz do kadry zarządzającej, zatrudnionych w placówkach działających w publicznym systemie ochrony zdrowia i posiadających kontrakt z Narodowym Funduszem Zdrowia. Zajęcia realizowane są w formule online.

Po co szkolenia z AI?

Podczas szkoleń uczestnicy zdobędą postawową wiedzę na temat AI w medycynie oraz poznają praktyczne narzędzia, które można wykorzystać w codziennej pracy. Jak zapowiada Centrum e-Zdrowia, wiedza prezentowana jest w przystępny sposób, bez specjalistycznego żargonu informatycznego.

Program obejmuje ćwiczenia praktyczne prowadzone pod nadzorem doświadczonego trenera, przykłady realnych wdrożeń z Polski i z zagranicy oraz zasady bezpiecznego korzystania z narzędzi AI. Szczególny nacisk położono na wykorzystanie chatbotów i automatyzacji w celu odciążenia pracowników z powtarzalnych obowiązków.

Zakres merytoryczny szkolenia

Szkolenie obejmuje cztery moduły:

Moduł 1: Wprowadzenie do AI

• Wprowadzenie do programu szkoleniowego
• Era piątej rewolucji przemysłowej
• Rola AI w rozwoju medycyny
• Kluczowe pojęcia i technologie: generatywna AI, LLM, machine learning, automatyzacje
• Chatboty medyczne i telemedycyna
• Rodzaje sztucznej inteligencji wraz z przykładami rynkowymi

Moduł 2: AI w medycynie – zastosowania praktyczne

• Dobre praktyki skutecznego promptowania w środowisku medycznym
• Wyszukiwanie i weryfikacja treści specjalistycznych
• Edycja, personalizacja i dopasowanie komunikatów
• Wykorzystanie AI w obszarach klinicznym, administracyjno-operacyjnym, analitycznym i badawczym
• Ćwiczenia praktyczne na wybranych przykładach

Moduł 3: Wdrożenie AI

• Czym jest wdrożenie AI i kluczowe zasady jego realizacji
• Narzędzia AI przydatne w pracy POZ, szpitala oraz w obszarze badawczym i analitycznym
• Platforma Usług Inteligentnych (PUI)
• Przykłady udanych wdrożeń w Polsce i na świecie

Moduł 4: Aspekty prawne i etyczne

• Ochrona danych osobowych i zasady bezpiecznego przetwarzania danych
• Odpowiedzialność człowieka w procesach decyzyjnych wspieranych przez AI
• Etyczne aspekty wykorzystania AI w medycynie
• Podsumowanie i sesja pytań i odpowiedzi

Terminy

Najbliższe terminy szkoleń:

• 18 lutego
• 19 lutego
• 20 lutego
• 21 lutego

Szkolenia planowane do końca marca realizowane są online na platformie ClickMeeting, w godzinach od 9:00 do 15:00. Udział w szkoleniach jest bezpłatny, jednak liczba miejsc jest ograniczona.

Kliknij tutaj, aby zarejestrować się na szkolenie z AI

Polskie Towarzystwo Cyfryzacji Medycyny i Farmacji (PTCMiF) ma jeden cel: sprawić, aby cyfryzacja i AI praktycznie wspierały lekarzy i farmaceutów w pracy, a nie generowały kolejnych obowiązków administracyjnych. Rozmowa z wiceprezesem PTCMiF, dr hab. n. med. i n. o zdr. Piotrem Merksem.

Dlaczego powstało Polskie Towarzystwo Cyfryzacji Medycyny i Farmacji i jakie cele sobie stawia?

Polskie Towarzystwo Cyfryzacji Medycyny i Farmacji powstało z potrzeby przeniesienia cyfryzacji z poziomu deklaracji, strategii i projektów pilotażowych na poziom realnej praktyki zawodowej. Przez ostatnie lata cyfryzacja w ochronie zdrowia była wdrażana głównie jako obowiązek formalny, a nie jako zmiana systemowa. W efekcie wiele rozwiązań istnieje „na papierze”, ale nie zmienia codziennej pracy lekarzy i farmaceutów.

Od lat podkreślam, że technologia sama w sobie nie jest innowacją. Innowacją staje się dopiero wtedy, gdy zmienia praktykę kliniczną, sposób podejmowania decyzji i zakres odpowiedzialności zawodowej. Towarzystwo powstało właśnie po to, aby łączyć perspektywę systemową, kliniczną, farmaceutyczną i technologiczną, pilnować jasnego podziału ról i odpowiedzialności w cyfryzacji oraz wspierać wdrażanie rozwiązań, które są rzeczywiście użyteczne w codziennej pracy, a nie tylko „zgodne z rozporządzeniem”.

Jakie są plany Towarzystwa na 2026 rok?

Rok 2026 traktujemy jako czas porządkowania i instytucjonalizacji cyfryzacji, a nie kolejnych skoków technologicznych. Nie chodzi o wprowadzanie następnych narzędzi, ale o zbudowanie stabilnych fundamentów pod to, co już istnieje.

Planujemy przygotowanie rekomendacji eksperckich dotyczących EDM, rozwiązań opartych na AI oraz cyfryzacji farmacji. Chcemy wspierać pilotaże, które mają jednego właściciela procesu, jasno przypisaną odpowiedzialność i plan działania po zakończeniu projektu. Ważnym elementem będą też działania edukacyjne pokazujące, że zmiana w ochronie zdrowia to proces, a nie jednorazowa decyzja regulacyjna. Kluczowy jest również dialog z regulatorami i płatnikiem, prowadzony w logice pytania o gotowość systemu, a nie tylko o formalną dopuszczalność rozwiązań. To dokładnie ta logika, którą opisuję w modelu zmiany praktyki – bez zaplecza instytucjonalnego innowacje nie skalują się.

Co dziś jest najpilniejsze do poprawy w e-zdrowiu w Polsce?

Największym problemem nie jest brak technologii, lecz brak odporności systemowej. Wiele rozwiązań funkcjonuje fragmentarycznie, bez jasnego osadzenia w procesach i odpowiedzialności.

Pilnie potrzebujemy jasnego określenia ról – dziś wiele systemów „jest”, ale nikt realnie nie odpowiada za ich działanie w praktyce. Drugim obszarem są procesy. Prawo może coś dopuścić, ale to nie znaczy, że zostanie to wdrożone w realnym świecie. Trzecia kwestia to użyteczność kliniczna – systemy e-zdrowia powinny wspierać decyzje medyczne, a nie generować kolejne obowiązki administracyjne. Pandemia COVID-19 bardzo wyraźnie pokazała, że odporność nie jest cechą pojedynczych osób, lecz efektem świadomego projektowania systemu.

Co dalej z Elektroniczną Dokumentacją Medyczną, skoro po pięciu latach wciąż nie jest stosowana powszechnie?

EDM jest klasycznym przykładem cyfryzacji wdrażanej w logice „najpierw obowiązek, potem praktyka”. W rezultacie mamy dokumentację, która często nie wspiera procesu klinicznego, nie jest interoperacyjna i jest postrzegana jako obciążenie, a nie jako wartość.

Jeżeli EDM nie zostanie uproszczona i zintegrowana z realnym procesem leczenia, to rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji bardzo szybko obnaży jej słabości. Modele AI potrzebują danych wysokiej jakości, spójnych i osadzonych w procesach klinicznych. Bez tego żadna zaawansowana analityka nie zadziała.

Porozmawiajmy o cyfryzacji farmacji. Skoro 100 proc. aptek jest ucyfrowionych, co jeszcze pozostaje do zrobienia?

Farmacja w Polsce jest ucyfrowiona transakcyjnie, ale nie klinicznie. Systemy dobrze obsługują sprzedaż i realizację recept, natomiast wciąż brakuje integracji aptek z dokumentacją medyczną i danymi klinicznymi pacjenta.

Do zrobienia pozostaje wykorzystanie danych aptecznych do poprawy bezpieczeństwa farmakoterapii, cyfrowe wsparcie usług farmaceutycznych oraz jasne określenie granic odpowiedzialności farmaceuty w środowisku cyfrowym. Jak pokazuję w swoich analizach, farmaceuci działają zawsze do granicy systemu, nigdy poza nią. Bez jasno wyznaczonych granic innowacje po prostu się nie wydarzą.

Jakie trzy zmiany centralne są konieczne, aby lekarze realnie odczuli korzyści z e-zdrowia?

Po pierwsze, systemy muszą być projektowane od strony praktyki klinicznej, a nie administracji. Po drugie, potrzebne są jednolite standardy danych i interoperacyjności, bez wyjątków i lokalnych odstępstw. Po trzecie, lekarze i farmaceuci powinni być realnie włączeni w projektowanie zmian, a nie tylko informowani o gotowych decyzjach.

Bez tych elementów cyfryzacja będzie nadal generować opór i pasywny sabotaż – dokładnie to, co obserwowaliśmy przy wielu wcześniejszych reformach.

Jak powinno być finansowane cyberbezpieczeństwo w ochronie zdrowia?

Cyberbezpieczeństwo nie jest kosztem IT, lecz elementem bezpieczeństwa pacjenta. Powinno być finansowane systemowo, wspierane centralnymi standardami i regularnymi audytami oraz traktowane jak infrastruktura krytyczna.

Atak cybernetyczny w ochronie zdrowia nie jest zwykłą awarią systemu informatycznego. To realny kryzys kliniczny, który może bezpośrednio wpływać na zdrowie i życie pacjentów.

Jakie szanse i zagrożenia niesie szybki rozwój AI w ochronie zdrowia?

Sztuczna inteligencja nie naprawi systemu ochrony zdrowia. Ona jedynie przyspieszy i uwidoczni to, co już w nim istnieje. Jeżeli system jest chaotyczny, źle uregulowany i pozbawiony jasnych procesów, AI ten chaos tylko spotęguje. Dlatego rozwój AI wymaga jasnych regulacji, odpowiedzialnego wdrażania i silnych instytucji. Najważniejsza teza jest prosta: AI jest testem dojrzałości systemu, a nie jego protezą.

Czytaj także: 10 lat telemedycyny. „Nie korzystamy z jej potencjału”