Sztuczna inteligencja w diagnostyce: które polskie szpitale już z niej korzystają?

Diagnozy w kilka sekund, mniejsza liczba błędów, szybsza pomoc – tak wygląda nowa rzeczywistość w polskich szpitalach. Sprawdź, które placówki już wykorzystują AI i jakie daje to korzyści pacjentom oraz lekarzom.

Dlaczego AI w diagnostyce to prawdziwa rewolucja?

Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja w szpitalach wydawała się futurystyczną wizją. Dziś coraz częściej staje się realnym wsparciem lekarzy – nie tylko w największych ośrodkach, ale też w mniejszych placówkach. AI to nie robot z sali operacyjnej, lecz algorytmy zdolne do analizowania tysięcy danych w ułamku sekundy, dostrzegania subtelnych zmian i wspierania decyzji klinicznych.

Zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce są coraz szersze. W radiologii algorytmy wspomagają analizę zdjęć RTG, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego, potrafiąc wychwycić nawet bardzo drobne zmiany – guzki, mikrowylewy, zmiany pourazowe. W patomorfologii AI uczy się rozpoznawać wzorce komórkowe na cyfrowych obrazach preparatów, minimalizując subiektywność ocen. W gastroenterologii z kolei komputerowe systemy wspomagają endoskopistów, zwiększając wykrywalność zmian w jelicie grubym.

Sztuczna inteligencja zmienia również sposób analizy dokumentacji medycznej. Algorytmy mogą w kilka sekund przetworzyć dane z e-recept, historii chorób, wyników badań laboratoryjnych i sugerować możliwe diagnozy, wskazując także potencjalne interakcje leków czy ryzyka powikłań.

Dzięki AI:

• diagnoza może być postawiona w kilka sekund – co w przypadku np. udaru czy sepsy może decydować o życiu pacjenta,
• zmniejsza się ryzyko przeoczenia nieprawidłowości – algorytmy nie ulegają zmęczeniu ani rutynie,
• lekarze zyskują więcej czasu – mogą skupić się na rozmowie z pacjentem i prowadzeniu terapii, a nie żmudnej analizie danych.

W czasach chronicznych braków kadrowych, zmęczenia personelu i rosnącej liczby pacjentów, AI przestaje być tylko innowacją – staje się narzędziem niezbędnym do zapewnienia sprawnej i bezpiecznej opieki.

Polska a AI w diagnostyce – najnowsze dane

Polska służba zdrowia powoli, ale systematycznie adaptuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Zgodnie z najnowszym raportem Centrum e-Zdrowia „VIII Edycja Badania stopnia informatyzacji podmiotów wykonujących działalność leczniczą” z danymi za 2024 roku, narzędzia AI są już obecne w 13,2% polskich szpitali. To ponad dwa razy więcej niż rok wcześniej, potwierdza to rosnącą dynamikę cyfryzacji w sektorze ochrony zdrowia.

Najwięcej wdrożeń dotyczy diagnostyki obrazowej – aż jedna trzecia placówek (dokładnie 33,9%) korzystających z AI używa jej do analizy badań tomografii komputerowej, a kolejne 15,9% – do interpretacji obrazów z rezonansu magnetycznego. To naturalne – właśnie te dziedziny generują ogromne ilości danych, które AI potrafi przetwarzać szybko i precyzyjnie.

Coraz popularniejsze staje się również wykorzystywanie sztucznej inteligencji w obsłudze pacjentów. 18% placówek wdrożyło już chatboty i wirtualnych asystentów, które potrafią zarejestrować pacjenta, udzielić podstawowych informacji czy pokierować go do odpowiedniego specjalisty. Takie rozwiązania znacząco odciążają infolinie i rejestracje w placówkach.

AI wspiera też decyzje kliniczne – 16% szpitali stosujących sztuczną inteligencję używa systemów, które analizują dane medyczne i sugerują możliwe rozpoznania lub ścieżki postępowania. Choć lekarz pozostaje ostatecznym decydentem, algorytmy stają się nieocenionym wsparciem w trudnych i nietypowych przypadkach.

ZOBACZ KONIECZNIE Tylko 4,7% PWDL korzysta z AI. Szpitale przyspieszają zmiany [Dane]

AI w Polsce jest jeszcze na wczesnym etapie rozwoju, ale skala wdrożeń rośnie z każdym miesiącem. Kluczowe znaczenie mają tutaj programy finansowania, szkolenia kadry oraz inicjatywy na poziomie krajowym, które mają ułatwić dostęp do narzędzi nawet mniejszym szpitalom. Widać wyraźnie, że Polska wchodzi w fazę przyspieszenia cyfrowej transformacji diagnostyki – i wszystko wskazuje na to, że nie ma już odwrotu.

Które szpitale już korzystają z AI? Przegląd wdrożeń

Wdrożenia sztucznej inteligencji w polskich szpitalach stają się coraz częstsze – zarówno w dużych centrach klinicznych, jak i w mniejszych placówkach powiatowych. Poniżej przedstawiamy konkretne przykłady, pokazujące różnorodność zastosowań AI w praktyce diagnostycznej.

Centrum Onkologii im. prof. F. Łukaszczyka w Bydgoszczy

To jeden z liderów cyfryzacji w patomorfologii. Ośrodek już w 2022 roku wdrożył pełną digitalizację preparatów mikroskopowych oraz algorytmy sztucznej inteligencji wspierające ocenę ekspresji markerów nowotworowych – m.in. HER2, Ki-67 oraz receptorów hormonalnych w raku piersi i płuca. Codziennie skanowanych jest tam ponad 200 szkiełek, a AI wspomaga patomorfologów w analizie barwień i pomiarach z dokładnością do jednego mikrometra. Efektem jest większa spójność interpretacji oraz lepsze dopasowanie terapii do typu nowotworu.

Szpital Joannitas w Pszczynie

Szpital powiatowy, który w sierpniu 2024 roku wdrożył system BrainScan do wspomagania diagnostyki neurologicznej. Algorytm analizuje obrazy tomografii komputerowej mózgu, identyfikując wczesne oznaki udaru niedokrwiennego, krwawienia śródczaszkowego czy guzów. AI działa jako „druga para oczu” dla radiologa – oznacza potencjalnie niepokojące zmiany, skracając czas oczekiwania na diagnozę i minimalizując ryzyko przeoczeń w sytuacjach krytycznych.

LUX MED Diagnostyka (Warszawa i inne miasta)

W 2022 roku prywatna sieć placówek diagnostycznych jako jedna z pierwszych w Polsce wdrożyła system AI-Rad Companion Chest CT autorstwa Siemens Healthineers. Rozwiązanie to analizuje obrazy TK klatki piersiowej, automatycznie segmentując struktury anatomiczne (płuca, serce, kręgosłup, aorta) i wykrywając zmiany patologiczne, w tym te związane z powikłaniami po COVID-19. System wspiera radiologów, skracając czas analizy obrazów oraz zwiększając wykrywalność tzw. incydentalnych znalezisk.

Wielospecjalistyczny Szpital Miejski im. J. Strusia w Poznaniu

Pierwszy szpital w Polsce, który zintegrował system oparty na AI podczas procedur przezcewnikowej implantacji zastawki aortalnej (TAVI). Od 2024 roku stosowane jest tam urządzenie Edwards HemoSphere, które w czasie rzeczywistym monitoruje parametry hemodynamiczne pacjenta i informuje operatora o odchyleniach. Dzięki temu możliwa jest szybka reakcja w sytuacjach zagrożenia życia, co zwiększa bezpieczeństwo zabiegów u pacjentów w podeszłym wieku.

Zakład Patomorfologii Grupy Mazovia (Katowice)

11 kwietnia 2025 roku zostanie uruchomiony pierwszy w Polsce w pełni zdigitalizowany zakład patomorfologii z obsługą telepatologii wspieraną przez AI. Laboratorium wyposażono w zaawansowane skanery i algorytmy, które automatyzują proces oceny preparatów histopatologicznych. AI analizuje barwienia, zlicza komórki, ocenia marginesy resekcji i wskazuje podejrzane obszary. Dzięki cyfrowej infrastrukturze możliwa jest zdalna praca lekarzy z dowolnego miejsca, przy zachowaniu najwyższych standardów diagnostycznych.

ZOBACZ KONIECZNIE Sztuczna inteligencja w medycynie: UKW i Szpital Biziela wspólnie na rzecz innowacji

Inicjatywy krajowe – wspólna siła w cyfryzacji

Rozwój sztucznej inteligencji w polskiej diagnostyce nie opiera się wyłącznie na pojedynczych wdrożeniach lokalnych. W 2025 roku ruszyły pierwsze ogólnopolskie inicjatywy, które mają na celu standaryzację i przyspieszenie transformacji cyfrowej systemu ochrony zdrowia.

Polska Grupa Chirurgii Robotowej, Sztucznej Inteligencji i Telemedycyny

W lutym 2025 roku powołano Polską Grupę Chirurgii Robotowej, Sztucznej Inteligencji i Telemedycyny – konsorcjum skupiające najważniejsze ośrodki kliniczne, akademickie i badawcze. Wśród sygnatariuszy listu intencyjnego znalazły się m.in.:

• Wojskowy Instytut Medyczny – Państwowy Instytut Badawczy (WIM),
• Świętokrzyskie Centrum Onkologii,
• Uniwersytet Warszawski i Uniwersytet Medyczny w Lublinie,
• Uniwersyteckie szpitale kliniczne, w tym szpital dziecięcy w Lublinie.

Główne cele grupy to:

• prowadzenie wspólnych projektów badawczo-wdrożeniowych z wykorzystaniem AI i robotyki,
• utworzenie ogólnopolskiego Rejestru Procedur Robotycznych, zawierającego dane z zabiegów chirurgicznych wspomaganych przez AI i roboty,
• opracowanie standardów szkoleń dla lekarzy z zakresu nowych technologii,
• inicjowanie zmian legislacyjnych umożliwiających np. rozwój telechirurgii.

Platformy Usług Inteligentnych od CeZ

Działania konsorcjum są równoległe do projektów prowadzonych przez Centrum e-Zdrowia, które rozwija koncepcję Platformy Usług Inteligentnych (PUI). To nowatorski model udostępniania narzędzi AI placówkom medycznym w formie usług cyfrowych (tzw. model SaaS – software as a service).

PUI ma pozwolić na:

• dostęp do certyfikowanych algorytmów AI bez konieczności zakupu i utrzymania kosztownego oprogramowania lokalnie,
• wykorzystanie gotowych narzędzi do analizy RTG, TK, MRI oraz danych tekstowych (np. historii chorób),
• wyrównanie szans mniejszych szpitali i przychodni w dostępie do nowoczesnych rozwiązań.

Projekt PUI otrzymał finansowanie z Krajowego Planu Odbudowy oraz Funduszy Europejskich na Rozwój Cyfrowy.

ZOBACZ KONIECZNIE e-Zdrowie KPO: 1,2 mld zł na AI w medycynie. Jakie zmiany czekają lekarzy i pacjentów?

Przyszłość diagnostyki – co nas czeka?

Z perspektywy kolejnych 2–3 lat można mówić o nadchodzącym przełomie. Prognozy ekspertów są jednoznaczne – sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią pracy zespołów diagnostycznych. Oczekiwane kierunki rozwoju to:

• standaryzacja AI w radiologii i gastroenterologii – algorytmy będą wspierać większość analiz obrazowych w szpitalach powiatowych i wojewódzkich,
• automatyzacja rutynowych zadań diagnostycznych – AI przejmie powtarzalne czynności, umożliwiając lekarzom koncentrację na analizie złożonych przypadków,
• oszczędność czasu dla personelu – szacuje się, że AI może skrócić o 30% czas potrzebny na opracowanie wyników, a to przełoży się na lepszy dostęp pacjentów do specjalistów.

Równolegle prowadzone są prace nad nowymi regulacjami prawnymi, które mają:

• określić odpowiedzialność za decyzje wspomagane przez AI,
• wprowadzić obowiązek informowania pacjentów o udziale algorytmu w procesie diagnostycznym,
• umożliwić bezpieczne przechowywanie i anonimizację danych wykorzystywanych do trenowania modeli.

Rozwój dotyczy nie tylko diagnostyki obrazowej. Na horyzoncie widać:

• AI wspomagające decyzje terapeutyczne w kardiologii (np. interpretacja danych EKG),
• systemy do predykcji nawrotów choroby w onkologii,
• algorytmy wykrywające zaburzenia poznawcze lub afektywne w psychiatrii, analizując mowę, tekst lub wzorce zachowania.

AI zmienia wszystko – ale z lekarzem w centrum

Sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarza, ale może stać się jego najważniejszym wsparciem w diagnostyce. Algorytmy, które potrafią analizować dane szybciej, dokładniej i bez zmęczenia, będą pełnić rolę asystenta – pozwalając personelowi skupić się na tym, co najważniejsze: pacjencie.

Transformacja, która właśnie się dokonuje, to nie modny trend, lecz systemowa zmiana. Polska ma szansę dołączyć do czołówki państw rozwijających AI w medycynie – pod warunkiem, że będzie to rozwój mądry, zorientowany na jakość, bezpieczeństwo i efektywność.

To rewolucja, która już się rozpoczęła – i której nie da się zatrzymać.

Źródło:

• https://alertmedyczny.pl/technologie-robotyczne-w-medycynie-powstalo-konsorcjum-na-rzecz-rozwoju-chirurgii-robotowej-w-polsce/
• https://alertmedyczny.pl/e-zdrowie-w-polsce-wiecej-edm-wiecej-ai-wiecej-wyzwan-raport-cez/
• https://alertmedyczny.pl/tylko-47-pwdl-korzysta-z-ai-szpitale-przyspieszaja-zmiany-dane/
• https://www.szpital.pszczyna.pl/2024/08/05/sztuczna-inteligencja-pomoze-radiologom-z-pszczynskiego-szpitala/
• https://szpital-strusia.poznan.pl/wiadomosci/20051/nowoczesne-technologie-w-oddziale-kardiochirurgii
• https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/europejski-ai-act-opublikowany
• https://pracodawcydlazdrowia.pl/ai-w-ochronie-zdrowia-potrzebne-sa-jasne-procedury-i-zdefiniowane-standardy/
• https://jedennewsdziennie.pl/article/180
• https://www.siemens-healthineers.com/pl/news/lux-med-diagnostyka-wykorzysta-sztuczna-inteligencje-do-szybkiej-i-precyzyjnej-diagnostyki-chorob-pluc
• https://szpitalprzyszlosci.pl/zdrowie-przyszlosci-dzieki-digitalizacji-patomorfologii-i-sztucznej-inteligencji/