Politechnika Wrocławska i Dolnośląskie Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii (DCOPiH) rozpoczęły projekt „Polska AI dla zdrowia”, którego celem jest opracowanie krajowego modelu sztucznej inteligencji przeznaczonego dla ochrony zdrowia. Technologia ma analizować różne rodzaje danych medycznych, wspierać lekarzy w diagnostyce i leczeniu oraz usprawniać pracę szpitali. Pierwszym obszarem zastosowania będzie onkologia, ze szczególnym uwzględnieniem raka płuca. Założenia przedsięwzięcia przedstawiono podczas posiedzenia sejmowej podkomisji do spraw sztucznej inteligencji i przejrzystości algorytmów.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jakie są założenia projektu „Polska AI dla zdrowia” realizowanego przez Politechnikę Wrocławską i DCOPiH.
- W jaki sposób sztuczna inteligencja ma usprawnić diagnostykę i leczenie raka płuca.
- Jak model AI ma wspierać lekarzy i ograniczać obowiązki administracyjne.
- Na czym polega uczenie federacyjne i jak pozwala szpitalom zachować kontrolę nad danymi pacjentów.
Polska AI dla zdrowia. Politechnika Wrocławska i DCOPiH rozpoczynają współpracę
Projekt „Polska AI dla zdrowia” zakłada stworzenie wspólnej infrastruktury technologicznej, która umożliwi rozwijanie narzędzi sztucznej inteligencji dla różnych specjalizacji medycznych. Zamiast budować odrębne aplikacje do pojedynczych zadań, naukowcy i klinicyści chcą opracować bazowy model medyczny, który będzie można dostosowywać do kolejnych zastosowań.
Liderem technologicznym przedsięwzięcia została Politechnika Wrocławska, natomiast Dolnośląskie Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii będzie odpowiadać za część kliniczną. Wrocławski ośrodek ma również zapewnić środowisko do rozwijania i weryfikowania opracowywanych rozwiązań.
Założenia projektu zaprezentowano w Sejmie podczas posiedzenia podkomisji stałej do spraw sztucznej inteligencji i przejrzystości algorytmów, zainicjowanego przez posłankę Annę Sobolak. W spotkaniu uczestniczyli przedstawiciele środowiska naukowego, medycznego oraz administracji publicznej, m.in. wiceminister cyfryzacji Dariusz Standerski i Pamela Krzypkowska, przewodnicząca Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji.
Rektor Politechniki Wrocławskiej, prof. Arkadiusz Wójs, wskazał, że przedsięwzięcie wykorzystuje kompetencje rozwijane przez uczelnię od kilku lat. Wśród nich wymienił zaplecze informatyczne, superkomputer, komputer kwantowy, doświadczenia związane z projektami CLARIN i PLLuM oraz współpracę kliniczną z 14 szpitalami. Przypomniał również o utworzeniu wydziału medycznego i pozycji uczelni w rankingu GRAS 2026, w którym zajęła 191. miejsce na świecie w dziedzinie sztucznej inteligencji.
– To będzie bardzo ważny projekt – mam nadzieję, że we współpracy z wiodącymi polskimi ośrodkami naukowymi i klinicznymi – mówi prof. Arkadiusz Wójs.
Model AI ma analizować dokumentację, wyniki badań i obrazy diagnostyczne
Jednym z głównych założeń projektu jest opracowanie modelu multimodalnego, zdolnego do przetwarzania kilku rodzajów informacji medycznych jednocześnie. System ma wykorzystywać nie tylko dokumentację tekstową, lecz także wyniki badań laboratoryjnych, obrazy diagnostyczne, sygnały medyczne i informacje dotyczące przebiegu leczenia.
Takie rozwiązanie ma umożliwić analizowanie danych pochodzących z różnych etapów opieki nad pacjentem. Dotychczas wiele narzędzi AI rozwijano z myślą o konkretnych zadaniach, np. interpretacji obrazów radiologicznych lub przetwarzaniu dokumentacji medycznej. Wrocławski projekt zakłada stworzenie wspólnej podstawy dla systemów korzystających z wielu źródeł informacji.
Ważnym elementem będzie dostosowanie technologii do polskiego systemu ochrony zdrowia. Model ma uwzględniać specjalistyczne słownictwo kliniczne, strukturę krajowej dokumentacji medycznej oraz sposób gromadzenia danych w placówkach.
Twórcy przedsięwzięcia zamierzają wykorzystać doświadczenia polskich zespołów rozwijających modele językowe, rozszerzając je o rozwiązania przeznaczone do analizy danych klinicznych.
Rak płuca pierwszym obszarem zastosowania sztucznej inteligencji
Pierwszym obszarem zastosowania sztucznej inteligencji będzie onkologia, a dokładniej diagnostyka i leczenie pacjentów z rakiem płuca. Jednym z celów jest skrócenie czasu między podejrzeniem nowotworu, postawieniem rozpoznania a rozpoczęciem terapii.
Dolnośląskie Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii ma już doświadczenie w monitorowaniu ścieżek diagnostycznych tej grupy chorych. Podczas sejmowego posiedzenia dr Paweł Zawadzki, zastępca dyrektora DCOPiH, przedstawił doświadczenia ośrodka związane z usprawnianiem organizacji diagnostyki.
Jak wskazywał, skuteczniejsze monitorowanie kolejnych etapów postępowania pozwoliło zwiększyć udział pacjentów, u których rak płuca był rozpoznawany we wcześniejszych stadiach zaawansowania.
Rozwijana sztuczna inteligencja ma wspierać podobne działania poprzez analizowanie informacji o pacjencie i identyfikowanie problemów organizacyjnych. Planowane zastosowania obejmują m.in. sprawdzanie kompletności dokumentacji, wskazywanie brakujących badań oraz wykrywanie opóźnień na poszczególnych etapach diagnostyki.
System mógłby również pomagać personelowi w monitorowaniu realizacji zaplanowanych procedur i szybciej sygnalizować sytuacje wymagające interwencji organizacyjnej.
AI ma odciążyć lekarzy z obowiązków administracyjnych
Jednym z celów projektu jest ograniczenie czasu, jaki personel medyczny poświęca na przeglądanie dokumentacji, wyszukiwanie wyników badań i analizowanie historii leczenia. Sztuczna inteligencja ma porządkować informacje, identyfikować braki w dokumentacji i ułatwiać lekarzom dostęp do danych potrzebnych podczas diagnostyki i leczenia. Dzięki temu medycy będą mogli poświęcać więcej czasu pacjentom.
AI ma jednak pełnić wyłącznie funkcję wspierającą. Decyzje dotyczące diagnostyki i terapii pozostaną w gestii lekarzy. Opracowywane narzędzia mają przechodzić weryfikację kliniczną oraz spełniać wymagania dotyczące bezpieczeństwa i obowiązujących regulacji.
Dane medyczne pozostaną w szpitalach
Projekt zakłada wykorzystanie uczenia federacyjnego, które umożliwia rozwijanie modeli AI bez przenoszenia danych pacjentów do jednej centralnej bazy. Uczenie będzie mogło odbywać się lokalnie, w kontrolowanych środowiskach poszczególnych placówek medycznych.
Dzięki temu szpitale będą mogły wspólnie rozwijać technologię, zachowując kontrolę nad własnymi danymi. Udział wielu ośrodków pozwoli jednocześnie wykorzystać zróżnicowane doświadczenia kliniczne. Rozwiązania mają być projektowane z uwzględnieniem wymagań dotyczących ochrony danych i bezpieczeństwa pacjentów.
Ministerstwo Cyfryzacji i Ministerstwo Zdrowia zainteresowane projektem
„Polska AI dla zdrowia” ma być rozwijana we współpracy z kolejnymi szpitalami, uczelniami, zespołami badawczymi i instytucjami publicznymi. Politechnika Wrocławska i DCOPiH pozostaną liderami technologicznym i klinicznym przedsięwzięcia.
Podczas sejmowego posiedzenia Ministerstwo Cyfryzacji wskazało MedTech jako jeden z istotnych obszarów rozwoju AI, deklarując zainteresowanie współpracą i możliwością wykorzystania krajowej infrastruktury obliczeniowej. Przedstawicielka Ministerstwa Zdrowia zwróciła natomiast uwagę na potencjalne powiązania projektu z elektroniczną dokumentacją medyczną, usługami centralnymi oraz zasobami Centrum e-Zdrowia.
Twórcy projektu zakładają, że o jego powodzeniu zdecydują przede wszystkim efekty kliniczne i organizacyjne – szybszy dostęp do informacji, sprawniejsza diagnostyka oraz krótszy czas oczekiwania na rozpoczęcie leczenia. Na obecnym etapie nie określono jeszcze terminu udostępnienia pierwszych rozwiązań placówkom medycznym.
Główne wnioski
- Politechnika Wrocławska i DCOPiH rozpoczęły projekt „Polska AI dla zdrowia”, którego celem jest opracowanie krajowego modelu sztucznej inteligencji analizującego różne rodzaje danych medycznych.
- Pierwszym obszarem zastosowania AI będzie onkologia, szczególnie rak płuca. Technologia ma wspierać diagnostykę, wykrywać opóźnienia i pomagać skracać czas do rozpoczęcia leczenia.
- Model AI ma odciążyć personel medyczny poprzez analizowanie dokumentacji, wyników badań i historii leczenia, przy zachowaniu odpowiedzialności lekarzy za decyzje kliniczne.
- Projekt zakłada wykorzystanie uczenia federacyjnego, dzięki któremu szpitale będą mogły wspólnie rozwijać model AI bez przenoszenia danych pacjentów do jednej centralnej bazy.
Źródło:
- Mat. prasowy / Oprac. TK
