AI zmienia ochronę zdrowia, ale nie przejmuje decyzji. Lekarze nadal odpowiadają za zdrowie pacjentów

Sztuczna inteligencja w medycynie dynamicznie się rozwija i wspiera diagnostykę oraz leczenie pacjentów. Dane pokazują, że coraz więcej placówek wdraża AI w ochronie zdrowia, a rynek rośnie w szybkim tempie. Eksperci podkreślają jednak, że mimo postępu technologii odpowiedzialność za decyzje medyczne zawsze ponosi człowiek.

AI w medycynie przestaje być eksperymentem i staje się częścią systemu ochrony zdrowia. Według McKinsey & Company już około połowa organizacji medycznych wdrożyła rozwiązania generatywnej AI, a ponad 80 proc. testuje ich zastosowanie.

Z kolei dane The Business Research Company pokazują, że rynek wzrośnie z 18,16 mld dolarów w 2024 roku do 72,85 mld dolarów w 2029 roku. Tempo wzrostu wynosi aż 31,7 proc. rocznie.

Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia znajduje zastosowanie w wielu obszarach. Pomaga analizować dane, przewidywać ryzyko chorób i wspierać decyzje terapeutyczne.

Przykładem jest model opracowany przez University of Cambridge, który potrafi przewidzieć rozwój choroby Alzheimera z dokładnością powyżej 80 proc.

AI przyspiesza także odkrywanie leków – algorytmy analizują ogromne zbiory danych i pomagają identyfikować nowe cząsteczki terapeutyczne.

Rozwój technologii wpływa nie tylko na diagnostykę, ale też na badania naukowe. Publikacje w Acta Pharmacologica Sinica wskazują, że AI umożliwia modelowanie struktur białek i analizę złożonych układów biologicznych. To oznacza większą precyzję, szybsze badania i lepsze dopasowanie terapii do pacjenta. 

Mimo rosnącej roli technologii eksperci są zgodni – AI nie ponosi odpowiedzialności za decyzje medyczne.

Jak podkreśla Andrzej Kinasiewicz:

W medycynie każda decyzja musi mieć konkretnego autora – lekarza, badacza lub instytucję.

Jednym z problemów jest zjawisko tzw. halucynacji AI, czyli tworzenia nieprawdziwych informacji. Może to obejmować błędne dane, nieistniejące publikacje czy niepoprawne wnioski. W ochronie zdrowia takie błędy mogą mieć poważne konsekwencje dla pacjentów. Dlatego kluczowe znaczenie ma jakość danych i kontrola nad wykorzystaniem technologii.

Sztuczna inteligencja w medycynie oferuje realne korzyści: poprawia diagnostykę, przyspiesza badania i wspiera lekarzy. Jednocześnie wymaga odpowiedzialnego wdrażania i nadzoru. Najważniejsze staje się nie to, czy korzystać z AI, ale jak robić to bezpiecznie.