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

Naukowcy przeanalizowali 271 mln pytań zadanych przez 950 tys. pracowników ochrony zdrowia w okresie 2,5 roku na najpopularniejszej platformie AI wspomagania decyzji klinicznych OpenEvidence. Wyniki opublikowane na łamach czasopisma JAMA sugerują, że diagnoza wcale nie jest głównym powodem sięgania po wsparcie AI.

• Liczba użytkowników OpenEvidence wzrosła z 355 w styczniu 2024 r. do ponad 703 tys. w czerwcu 2026 r.
• Lekarze częściej korzystają z AI do podejmowania decyzji dotyczących leczenia niż do diagnozowania.
• Z AI dużo częściej korzystają młodsi lekarze. AI pomaga w poszukiwaniu wiedzy spoza własnej specjalizacji.
• Do AI sięgają też pielęgniarki i asystenci lekarzy. Zadają oni więcej pytań miesięcznie niż lekarze.
• Lekarze medycyny rodzinnej, onkolodzy i hematolodzy należą do najaktywniejszych użytkowników platformy, zadając średnio około 50 pytań miesięcznie.

Lekarze wiedzą co jest pacjentowi, ale szukają najlepszej ścieżki dalszego postępowania

Badacze z Harvard Medical School i Mass General Brigham przeanalizowali, jak amerykańscy lekarze korzystają z OpenEvidence, bezpłatnej platformy AI, która odpowiada na pytania dotyczące diagnozy albo leczenia, sięgając do literatury medycznej. Analizą objęto okres 2,5 roku, od stycznia 2024 r. do czerwca 2026 r.

Liczba aktywnych użytkowników platformy wzrosła z 355 w styczniu 2024 r. do ponad 703 tys. w czerwcu 2026 r. Zwiększyła się również częstotliwość korzystania z narzędzia: przeciętny aktywny użytkownik zadawał miesięcznie 39,5 pytania, podczas gdy na początku badanego okresu było to 18 pytań. Według aktualnych danych, z OpenEvidence korzysta już 7 na 10 lekarzy w USA.

Z jakimi pytaniami zwracają się pracownicy medyczni do AI? W przypadku lekarzy 51,9 proc. sklasyfikowanych pytań dotyczyło podejmowania decyzji klinicznych. Tematami największej części czatów były sposób leczenia i ścieżka postępowania z pacjentem (33,1 proc. zapytań) oraz diagnozowanie chorób (13,9 proc.).

Dla młodych lekarzy AI to prawie jak stetoskop

Badacze przyjrzeli się też wiekowi użytkowników OpenEvidence. Osoby, które ukończyły studia medyczne w ciągu ostatnich dziesięciu lat, znacznie częściej zwracały się do AI po pomoc niż średnia dla całej populacji lekarzy w USA. Wskaźnik wykorzystania platformy w tej grupie wyniósł 2,54. Wyjątkowo często z AI korzystali lekarze w trakcie specjalizacji i szkolenia podyplomowego. Dla młodszych przedstawicieli zawodu narzędzia oparte na AI stają się naturalnym sposobem wyszukiwania wiedzy.

Różnice były widoczne także między specjalizacjami. Onkolodzy, hematolodzy, interniści oraz lekarze medycyny rodzinnej najczęściej stanowią największą grupę użytkowników AI. Co ciekawe, zapytania często wykraczały poza podstawowy obszar specjalizacji użytkownika. W przypadku lekarzy medycyny ratunkowej aż 88 proc. analizowanych pytań dotyczyło zagadnień spoza ich własnej specjalności. Wśród onkologów i hematologów odsetek ten wynosił 35 proc.

To pokazuje, że AI pomaga sięgnąć po wiedzę, która wykracza poza własną specjalizację, co jest szczególnie istotne w opiece nad m.in. pacjentami z wielochorobowością oraz w medycynie ratunkowej. Od razu nasuwa się pytanie: czy fakt, że lekarze mają teraz dostęp do szerszej wiedzy, ogranicza liczbę wystawianych skierowań do specjalistów? Tego niestety nie wiemy. Badanie analizowało tylko pytania kierowane do platformy, a nie rzeczywisty przebieg konsultacji czy sposób podejmowania ostatecznych decyzji terapeutycznych.

• AI jak stetoskop. W czerwcu 2026 r. 92,5 proc. aktywnych użytkowników stanowili użytkownicy powracający.
• Nie tylko lekarze polubili AI. Pielęgniarki praktykujące i asystenci lekarzy zadawali średnio po 44,5 pytania miesięcznie na aktywnego użytkownika, wobec 37,1 wśród lekarzy.
• Pytania zależą od doświadczenia. Młodsi lekarze częściej pytali o decyzje kliniczne, a bardziej doświadczeni częściej szukali dowodów naukowych.
• Kto szuka nowej wiedzy? Wśród osób z co najmniej 20-letnim stażem 5,1 proc. zapytań dotyczyło wyszukiwania literatury, w porównaniu z 2,9 proc. wśród lekarzy ze stażem krótszym niż 10 lat
• AI jest najpopularniejsza wśród lekarzy medycyny rodzinnej oraz onkologów i hematologów. Te grupy zawodowe zadawały średnio odpowiednio 51,7 i 49,7 pytań miesięcznie na aktywnego użytkownika.

AI już się upowszechniła, ale czy poprawia jakość leczenia?

Autorzy badania podkreślają, że skutki klinicznego wykorzystania AI wymagają dalszej oceny. Jak wskazują, „to, czy AI poprawi jakość i efektywność opieki, będzie zależeć od dokładności tych narzędzi, szkolenia lekarzy w zakresie ich stosowania oraz gotowości instytucji do dostosowania sposobu nauczania, oceny i nadzoru nad AI”.

Autorzy zwracają również uwagę, że skuteczność AI wymaga dalszych badań. Badanie pokazuje, że AI jest chętnie stosowane i pomaga w diagnozie i wyborze sposobu leczenia, ale nie wiadomo, jak wpływa na wyniki. Pytań jest jeszcze więcej: czy poziom wiedzy o stosowaniu narzędzi AI wpływa na rekomendacje AI? Czy to, że młodzi lekarze często sięgają do AI powoduje zanik umiejętności samodzielnego podejmowania decyzji klinicznych? Czy rekomendacje AI prowadzą do zmniejszenia czy zwiększenia kosztów opieki (np. generują więcej czy mniej skierowań do specjalistów, recept itd.)?

Czytaj także: Co trzeci pacjent sięga do AI po wsparcie psychiczne