- Badanie z marca 2025 roku potwierdza, że sztuczna inteligencja w służbie zdrowia wspiera już lekarzy w co ósmym polskim szpitalu
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie może skrócić czas oczekiwania na diagnozę nawet o 90%
- Eksperci wskazują, że AI trenowana na polskich danych zmniejsza ryzyko błędu diagnostycznego nawet o 30%
- Wdrożenie AI może uwolnić lekarzy od biurokracji, dając im o połowę więcej czasu na bezpośredni kontakt z pacjentem
AI w co ósmym polskim szpitalu. W jakich zadaniach wspiera lekarzy?
Sztuczna inteligencja (AI) coraz śmielej wkracza do polskiej służby zdrowia, wprowadzając prawdziwą rewolucję w sposobie stawiania diagnoz. Jak wynika z najnowszego badania Centrum e-Zdrowia z marca 2025 roku, już 13,2% polskich szpitali aktywnie korzysta z narzędzi opartych na AI. To ponad dwukrotny wzrost w porównaniu do danych z 2023 roku, co pokazuje, jak dynamicznie postępuje cyfryzacja w służbie zdrowia.
Te nowoczesne technologie w szpitalach najczęściej znajdują zastosowanie tam, gdzie liczy się precyzja i szybkość, czyli w analizie obrazów z tomografii komputerowej czy rezonansu magnetycznego. Oprócz tego AI wspiera lekarzy w analizie danych medycznych pacjentów, pomagając w wyborze najlepszej terapii, a także usprawnia obsługę przez inteligentne chatboty. To właśnie takie wdrożenia mają realny wpływ na skrócenie czasu oczekiwania na kluczowe rozpoznanie choroby i szybsze rozpoczęcie leczenia.
Szybsza diagnoza dzięki AI. Jak technologia skraca kolejki do specjalistów?
Największą obietnicą, jaką niesie ze sobą sztuczna inteligencja, jest radykalne skrócenie czasu potrzebnego na postawienie diagnozy. Publikacje naukowe z 2025 roku wskazują, że w radiologii czy patologii algorytmy potrafią przyspieszyć ten proces nawet o 90%.
W kontekście polskiego systemu, gdzie według danych średni czas oczekiwania na wizytę u specjalisty wynosi ponad cztery miesiące, taka oszczędność czasu to dla wielu pacjentów bezcenna wiadomość. Może ona oznaczać szybsze rozpoczęcie leczenia i realnie zwiększyć szanse na powrót do zdrowia.
Dobrym przykładem jest polski system, który analizuje dane pacjentów pod kątem ryzyka wystąpienia jednej z 50 chorób rzadkich. Dzięki niemu możliwa jest znacznie szybsza diagnoza chorób, a czas potrzebny na jej postawienie skrócił się z kilku lat, średnio od pięciu do ośmiu, do zaledwie kilku miesięcy. To pokazuje, jak technologia trafiająca do szpitali w Polsce i Europie bezpośrednio przekłada się na ludzkie życie, kończąc wieloletnią, pełną niepewności tułaczkę pacjentów po gabinetach lekarskich.
AI trenowana na polskich danych jest skuteczniejsza. O ile zmniejsza to ryzyko błędu?
Podczas polskiego Healthcare Datathonu, który odbył się we wrześniu tego roku w Gdańsku, eksperci pracowali na rzeczywistych, zanonimizowanych danych polskich pacjentów. Wydarzenie to, zorganizowane we współpracy ze środowiskiem akademickim i firmami z branży med-tech, przyniosło kluczowy wniosek: najlepsze wyniki AI osiąga, gdy jest trenowana na lokalnych danych.
Algorytmy analizujące informacje specyficzne dla polskiej populacji potrafią odkrywać wzorce, które umykają globalnym modelom, co według jednego z raportów z wydarzenia zmniejsza ryzyko błędów nawet o 30%. Oznacza to, że sztuczna inteligencja w medycynie staje się nie tylko szybsza, ale i znacznie bardziej precyzyjna, gdy jest dopasowana do naszych, polskich realiów.
Mniej biurokracji, więcej czasu dla pacjenta. Jak AI może odciążyć lekarzy?
Jednym z największych wyzwań, z jakim mierzą się polscy specjaliści, jest ogromne obciążenie biurokracją, która kradnie cenny czas. Jak pokazują badania, aż 64% lekarzy uważa prowadzenie dokumentacji medycznej za najbardziej czasochłonną część swojej pracy. Wdrożenie narzędzi AI do automatyzacji tego procesu mogłoby uwolnić nawet połowę czasu lekarza.
Czasu, który zamiast na wpatrywanie się w ekran komputera, można by poświęcić na bezpośrednią rozmowę i badanie pacjenta. To realna szansa na powrót do medycyny, w której relacja i zaufanie znów odgrywają kluczową rolę.
