Sztuczna inteligencja może wspierać diagnostykę i organizację opieki kardiologicznej, ale samo wdrożenie algorytmu nie przesądza o korzyści dla pacjenta. Podczas XXX Międzynarodowego Kongresu Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego eksperci z Polski i USA wskazywali na potrzebę lokalnej walidacji narzędzi AI, zachowania nadzoru lekarza, kontroli nad danymi oraz tworzenia interdyscyplinarnych zespołów oceniających nowe technologie.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jakie warunki powinny spełniać rozwiązania AI wdrażane w kardiologii.
- Dlaczego algorytm powinien zostać zweryfikowany na lokalnej populacji pacjentów.
- W jakich obszarach diagnostyki kardiologicznej sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana.
- Jakie znaczenie mają nadzór lekarza, kontrola danych i interdyscyplinarne zespoły.
AI w kardiologii – cztery warunki skutecznego zastosowania
Sesja Focus „Sztuczna inteligencja i cyfrowa transformacja kardiologii – gdzie naprawdę jesteśmy?” odbyła się 18 września 2026 r. podczas XXX Międzynarodowego Kongresu Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego w Poznaniu. Prowadziła ją dr Anna Witowicz z Narodowego Instytutu Kardiologii – PIB w Warszawie.
Jednym z głównych tematów była ocena, kiedy wykorzystanie sztucznej inteligencji może przynieść rzeczywistą korzyść pacjentowi i placówce medycznej.
Prof. Sławomir Łobodziński z University of California i California State University w Los Angeles, odnosząc się m.in. do doświadczeń sieci szpitali UCLA obejmującej około 2 mln pacjentów, wskazał cztery warunki, które powinny towarzyszyć stosowaniu AI w kardiologii:
- lepszy wynik kliniczny – zastosowanie AI powinno przekładać się na poprawę efektów leczenia;
- integracja z codzienną pracą lekarza – narzędzie powinno być częścią procesu diagnostycznego i terapeutycznego;
- opłacalność dla systemu – wdrożenie powinno przynosić korzyści również pod względem wykorzystania czasu i środków;
- dobrej jakości dane i lokalna walidacja – model powinien zostać sprawdzony na własnej populacji pacjentów pod nadzorem kardiologa.
Ekspert przestrzegał przed przenoszeniem algorytmów pomiędzy placówkami bez wcześniejszego sprawdzenia ich działania na lokalnych danych.
– AI w kardiologii ma wartość tylko wtedy, gdy pacjent jest leczony lepiej i szybciej, a system oszczędza czas i pieniądze – i na te dowody wciąż czekamy – podsumował prof. Sławomir Łobodziński.
Algorytmy już analizują EKG, echo serca i tomografię
Podczas sesji przedstawiono przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w diagnostyce kardiologicznej. Algorytmy pozwalają m.in. wykrywać na podstawie EKG obniżoną frakcję wyrzutową, a w echokardiografii skracać czas przygotowania opisu do około dwóch minut – przy zachowaniu nadzoru lekarza.
W tomografii zastosowanie odpowiednich rozwiązań ma natomiast pozwalać na ponad dwukrotne ograniczenie liczby niepotrzebnych koronarografii.
Prof. Piotr Buszman z American Heart of Poland przedstawił narzędzia posiadające certyfikat CE, które są już wykorzystywane w polskich pracowniach do analizy EKG oraz obrazowania tętnic wieńcowych. Wśród prezentowanych rozwiązań znalazły się również technologie opracowane przez polskie firmy.
Jak wskazywał ekspert, przeszkodą w szerszym wykorzystaniu takich narzędzi pozostaje brak finansowania przez płatnika.
– AI nie zastąpi lekarza, ale zastąpi tego lekarza, który nie używa AI – ocenił prof. Buszman.
Szpital powinien sprawdzić algorytm na własnych pacjentach
Dr Anna Witowicz zwróciła uwagę na różnicę pomiędzy dopuszczeniem technologii do stosowania a oceną jej przydatności w konkretnej placówce. Regulacje prawne określają warunki legalnego i bezpiecznego stosowania rozwiązania, ale nie odpowiadają na pytanie, czy w danym szpitalu technologia poprawi opiekę i jakie koszty będzie generowała.
Narzędziem pozwalającym przeprowadzić taką analizę jest szpitalna ocena technologii medycznych – HB-HTA. W przypadku AI ocena powinna uwzględniać również zagadnienia charakterystyczne dla algorytmów, takie jak dryf modelu, jego możliwa stronniczość, aktualizacje oraz zakres nadzoru człowieka.
Dr Witowicz postulowała, aby lokalna walidacja i pilotaż z jasno określonymi kryteriami stały się standardem przed wdrożeniem algorytmu AI, również wtedy, gdy placówka zamierza korzystać z bezpłatnego narzędzia. Szpitale powinny także dzielić się wynikami przeprowadzonych ocen, również wtedy, gdy rezultaty są negatywne.
– Dopuszczenie do obrotu to nie wartość. Warto pytać: o ile jest lepiej, u kogo się to sprawdziło i jakim kosztem – zaznaczyła.
Lekarz nadal odpowiada za decyzję kliniczną
Ramy prawne stosowania sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia przedstawiła dr hab. Aleksandra Ciepłucha z Uniwersytetu Medycznego w Poznaniu. Jak wskazała podczas sesji, od sierpnia 2026 r. obowiązuje ustawa o systemach sztucznej inteligencji, a od grudnia algorytmy mają być testowane w 400 szpitalach publicznych. Pilotaż obejmuje narzędzia radiologiczne, natomiast nie znalazły się w nim rozwiązania kardiologiczne.
Ekspertka zwróciła uwagę na ryzyka związane ze stosowaniem AI, m.in. stronniczość algorytmów, możliwość nadmiernego polegania na wskazaniach systemu oraz ryzyko stopniowej utraty części umiejętności przez lekarzy.
– Obowiązuje zasada ograniczonego zaufania: wynik algorytmu nie jest decyzją kliniczną, a odpowiedzialność za pacjenta pozostaje po stronie lekarza – podkreśliła dr hab. Aleksandra Ciepłucha.
Szpitale potrzebują zespołów, które potrafią ocenić AI
Prof. Łukasz Kołtowski z Uniwersyteckiego Centrum Wsparcia Badań Klinicznych Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego oraz prof. Tomasz Roleder z Wydziału Medycznego Politechniki Wrocławskiej i Wojewódzkiego Szpitala Specjalistycznego we Wrocławiu wskazywali m.in. na problemy z dostępem do danych oraz potrzebę tworzenia interdyscyplinarnych zespołów w szpitalach.
Ważnym zagadnieniem pozostaje także wybór takich rozwiązań technologicznych, które pozwalają placówkom zachować kontrolę nad danymi pacjentów.
Główne wnioski
- Prof. Sławomir Łobodziński wskazał cztery warunki stosowania AI w kardiologii: lepszy wynik kliniczny, integrację z pracą lekarza, opłacalność oraz dobrej jakości dane i lokalną walidację.
- Algorytmy są już wykorzystywane m.in. w analizie EKG, echokardiografii i obrazowaniu tętnic wieńcowych.
- Dr Anna Witowicz postuluje, aby lokalna walidacja i pilotaż z jasno określonymi kryteriami poprzedzały wdrożenie algorytmu AI w szpitalu.
- Eksperci wskazują na potrzebę nadzoru lekarza, kontroli placówki nad danymi i interdyscyplinarnych zespołów oceniających rozwiązania AI.
Źródło:
- Mat. prasowy / Oprac. TK
