Sztuczna inteligencja (AI) już dziś przynosi wymierne korzyści w ochronie zdrowia, usprawniając codzienną pracę personelu medycznego i zwiększając przepustowość systemu. Jak wynika z raportu Future Health Index 2026 Philips, AI pozwala lekarzom oszczędzać czas, poprawia efektywność procesów klinicznych oraz wspiera podejmowanie decyzji. Jednocześnie sektor ochrony zdrowia wchodzi w kolejny etap rozwoju, w którym kluczowe znaczenie będzie miało nie tylko wdrażanie pojedynczych narzędzi, ale ich integracja w ramach spójnego ekosystemu opieki.

Większa przepustowość systemu i komfort pracy personelu

Sztuczna inteligencja przynosi wymierne korzyści dzięki ograniczaniu obciążeń administracyjnych i wspieraniu bardziej efektywnych procesów pracy. Z raportu Future Health Index 2026 wynika, że blisko połowa lekarzy (46%) deklaruje oszczędność średnio co najmniej 132 godzin rocznie dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, co odpowiada ponad trzem pełnym tygodniom pracy.

Zaoszczędzony czas przyczynia się do zmiany sposobu wykonywania obowiązków zawodowych, umożliwiając specjalistom większe skupienie na zadaniach o najwyższej wartości klinicznej, takich jak: dokładniejsza analiza przypadków, poprawa precyzji oraz o usprawnienie procesu podejmowania decyzji. Jednocześnie zgodnie z danymi  raportu Future Health Index 2026 Philips 50% lekarzy wskazuje, że dzięki AI mogą przyjmować większą liczbę pacjentów, co oznacza globalnie średnio osiem dodatkowych konsultacji tygodniowo na jednego specjalistę.

Sposób, w jaki AI wspiera codzienną pracę klinicystów, przekłada się jednak nie tylko na wyższą efektywność, ale również na większy komfort pracy. W niektórych specjalizacjach, takich jak radiologia, lekarze częściej wskazują, że dzięki sztucznej inteligencji ich praca staje się łatwiejsza. Korzyści z AI są postrzegane również w kontekście mniejszego obciążenia poznawczego i lepszej koncentracji.

– Radiologia należy dziś do obszarów, w których korzyści ze sztucznej inteligencji są najbardziej widoczne. AI wspiera specjalistów zarówno w dostarczaniu wysokiej jakości obrazów, jak i na etapie ich analizy, pomagając identyfikować nawet subtelne zmiany diagnostyczne. Pełni rolę dodatkowego wsparcia – drugiej para oczu lub osobistego asystenta, którego obecność poprawia efektywność i wpływa na redukcję codziennego stresu zawodowego – mówi Michał Kępowicz, Dyrektor ds. Relacji z Sektorem Publicznym w Philips.

Zmniejszenie obciążenia i odzyskany czas powodują, że nawet połowa klinicystów wskazuje, że sztuczna inteligencja pozytywnie wpływa na ich równowagę między życiem zawodowym i prywatnym. Jednocześnie 62% liderów ochrony zdrowia ocenia, że korzyści wynikające z inwestycji w AI równoważą poniesione koszty lub je przewyższają.

AI w skali dla bardziej skoordynowanej opieki

Wraz z rosnącą liczbą dowodów potwierdzających skuteczność sztucznej inteligencji w codziennej praktyce klinicznej uwaga sektora ochrony zdrowia przesuwa się w stronę działań zmierzających do szerokiego i zintegrowanego stosowania AI.

– Następny etap rozwoju sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia będzie zależał nie tylko od wdrażania kolejnych pojedynczych rozwiązań, ale przede wszystkim od zdolności do integracji danych, procesów i narzędzi w ramach jednego ekosystemu opieki. Taki model pozwoli zapewnić lepiej skoordynowaną opiekę nad pacjentem, usprawniając współpracę między specjalistami i zapewniając szybszy dostęp do informacji niezbędnych do podejmowania decyzji klinicznych – mówi Michał Kępowicz z Philips.

Jest to proces wymagający szczególnie w środowisku rozproszonych danych, systemów i procesów pracy, ale już się odbywający.

Przykładem takiego zintegrowanego kierunku rozwoju jest realizowany w Polsce przez Centrum e-Zdrowia projekt Platformy Usług Inteligentnych (PUI)[1]. Pierwszymi narzędziami AI udostępnianymi w ramach platformy będą algorytmy wspierające diagnostykę obrazową. Projekt, rozwijany w ramach projektu e-Zdrowie KPO, ma zapewnić lekarzom dostęp m.in. do certyfikowanych narzędzi AI wspierających analizę badań RTG, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego.

Budowa zaufania do AI i wzmacnianie kompetencji personelu

Aby wdrażać sztuczną inteligencję na szeroką skalę – jak wskazuje raport Future Health Index 2026 – oprócz zintegrowanych ecosystemów równie ważne jest budowanie zaufania do AI oraz przygotowanie personelu do pracy z nowymi narzędziami.

Lekarze nadal wskazują na potrzebę dalszego doskonalenia technologii, zwracając uwagę m.in. na niejednolitą skuteczność w różnych środowiskach klinicznych (58%) oraz ograniczoną przejrzystość sposobu formułowania rekomendacji przez algorytmy (60%). Jednocześnie 70% respondentów deklaruje, że w ich organizacjach nie funkcjonują jeszcze jasne procesy monitorowania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

Wyniki te pokazują wyzwania charakterystyczne dla wczesnego etapu adopcji AI i wskazują obszary niezbędne do budowania zaufania oraz zapewnienia spójnej jakości działania. Podobnie jak inne systemy kliniczne, rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję wymagają stałego monitorowania, audytowania i pełnej identyfikowalności.

Oprócz tego, że lekarze muszą być pewni narzędzi z których korzystają potrzebują również dokładnie wiedzieć jak z nich korzystać. Aż 70% respondentów wskazuje, że szkolenia z AI są niewystarczające, niespójne lub w ogóle niedostępne.

Spojrzenie w przyszłość

AI w ochronie zdrowia przeszła już etap obietnic i pojedynczych wdrożeń, coraz wyraźniej pokazując swoją wartość w codziennej praktyce klinicznej. Kolejnym krokiem będzie odpowiedzialne skalowanie tych rozwiązań poprzez integrację, wzmacnianie zaufania i budowanie kompetencji zespołów. A wszystko to pod nadzorem człowieka – bo jak twierdzi 90% lekarzy, w miarę rozwoju sztucznej inteligencji niezbędne będzie utrzymanie człowieka w procesie.

***

Materiał opracowany na podstawie wyników i wniosków z raportu Future Helth Index 2026 r. Philips

O raporcie:

Future Health Index to największe na świecie badanie tego typu, analizujące perspektywy pracowników ochrony zdrowia i pacjentów w wielu krajach. W oparciu o autorskie badania ilościowe, w których wzięło udział ponad 2 000 pracowników ochrony zdrowia i ponad 20 000 pacjentów z 10 krajów, edycja z 2026 r. analizuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest aktywnie wykorzystywana w systemach opieki zdrowotnej oraz jaką wartość wnosi w postaci zaoszczędzonego czasu, zwiększonych możliwości i poprawy jakości świadczonej opieki. W celu pobrania raportu odwiedź stronę:  raport_link

Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Skłodowskiej-Curie – Państwowy Instytut Badawczy zakończył realizację projektu cyfryzacji dofinansowanego kwotą 12 mln zł ze środków Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności. Wdrożone rozwiązania usprawniają dostęp do dokumentacji medycznej, obieg informacji, diagnostykę oraz organizację pracy zespołów medycznych.

Projekt został zrealizowany w ramach komponentu D1.1.2 „Przyspieszenie procesów transformacji cyfrowej ochrony zdrowia poprzez dalszy rozwój usług cyfrowych w ochronie zdrowia”. Jego zakres obejmował zarówno rozwój elektronicznej dokumentacji medycznej, jak i modernizację systemów wspierających bezpośrednią opiekę nad pacjentem, diagnostykę obrazową, planowanie leczenia i organizację pracy szpitala.

Cyfryzacja procesów medycznych często pozostaje dla pacjentów niewidoczna. Jej efekty są jednak odczuwalne na każdym etapie leczenia: od szybszego dostępu do aktualnych informacji, przez ograniczenie ryzyka błędów, po sprawniejszą współpracę lekarzy, pielęgniarek i pozostałych członków zespołu terapeutycznego.

Dane z urządzeń medycznych bezpośrednio w dokumentacji pacjenta

Jednym z najważniejszych elementów projektu było wdrożenie systemu umożliwiającego automatyczne przekazywanie danych z urządzeń medycznych do systemu informatycznego szpitala. Wyniki pomiarów, parametry badań oraz informacje niezbędne do prowadzenia dokumentacji mogą trafiać bezpośrednio do cyfrowego rekordu pacjenta.

Ogranicza to konieczność ręcznego przepisywania danych, a tym samym zmniejsza ryzyko pomyłek, braków lub opóźnień w uzupełnianiu dokumentacji. Dzięki danym w postaci elektronicznej system będzie wspierał personel medyczny w podejmowaniu decyzji klinicznych – wyjaśnia Paweł Masiarz, główny specjalista ds. cyfryzacji NIO-PIB.

Uzupełnieniem systemu są tablety wykorzystywane podczas obchodów. Zapewniają one mobilny dostęp do dokumentacji medycznej, wyników badań oraz informacji o przebiegu leczenia. Lekarze i pielęgniarki mogą przeglądać dane oraz uzupełniać dokumentację bezpośrednio przy łóżku pacjenta, bez konieczności sporządzania odręcznych notatek i późniejszego przenoszenia ich do systemu.

Nowe dokumenty elektronicznej dokumentacji medycznej

W ramach projektu rozbudowano funkcjonujący w Instytucie system HIS i utworzono nowe rodzaje elektronicznej dokumentacji medycznej. Obejmują one między innymi:

• elektroniczną kartę diagnostyki i leczenia onkologicznego – e-DiLO,
• plan leczenia onkologicznego,
• kartę zdrowia pacjenta,
• dokumenty związane z medycyną pracy.

Wprowadzono również elektroniczną postać zgody na przyjęcie do szpitala. Rozwiązanie ogranicza papierowy obieg dokumentów, skraca czas obsługi pacjenta i zapewnia uprawnionemu personelowi szybki dostęp do aktualnych informacji.

Dane są dostępne w jednym systemie, dzięki czemu nie trzeba poszukiwać poszczególnych dokumentów w różnych miejscach ani przekazywać ich pomiędzy jednostkami w postaci papierowej. Ułatwia to zachowanie ciągłości informacji na kolejnych etapach diagnostyki i leczenia – mówi Paweł Masiarz.

Historyczna dokumentacja tworzy cyfrowy rekord pacjenta

Cyfryzacja objęła również archiwalną dokumentację papierową, w szczególności historyczne karty informacyjne z leczenia szpitalnego. Dokumenty są przekształcane do postaci cyfrowej i dołączane do dokumentacji właściwego pacjenta.

Dzięki temu personel może szybciej odnaleźć informacje dotyczące wcześniejszego leczenia, bez konieczności korzystania z rozproszonych archiwów papierowych. Rozwiązanie wspiera tworzenie możliwie pełnego cyfrowego rekordu pacjenta, obejmującego zarówno dokumenty powstające obecnie, jak i informacje z wcześniejszych etapów leczenia.

Digitalizacja zwiększa dostępność dokumentacji dla uprawnionych pracowników, usprawnia jej wyszukiwanie i stopniowo ogranicza obieg papieru w Instytucie.

Nowa wersja systemu PACS

Zmodernizowano także środowisko archiwizacji badań obrazowych, zastępując dotychczasowy system PACS rozwiązaniem klasy VNA (Vendor Neutral Archive). Nowe rozwiązanie umożliwia centralne udostępnianie danych obrazowych oraz tworzy podstawę do integracji kolejnych systemów i źródeł danych medycznych, w szczególności danych w postaci wideo oraz innych, specyficznych dla medycyny, formatów.

Radiolodzy i lekarze prowadzący mogą sprawniej wyszukiwać badania, porównywać obrazy wykonane na różnych etapach diagnostyki i leczenia oraz szybciej uzyskiwać dostęp do potrzebnych informacji. Ma to szczególne znaczenie w onkologii, w której ocena zmian zachodzących w czasie jest jednym z podstawowych elementów monitorowania skuteczności terapii. Aktualizacja pozwoliła również na integrację systemu z nowymi urządzeniami diagnostycznymi i rozwiązaniami wykorzystującymi algorytmy sztucznej inteligencji.

Badania obrazowe połączone z Platformą Usług Inteligentnych

System PACS został zintegrowany z Platformą Usług Inteligentnych, opracowaną przez Centrum e-Zdrowia. Do platformy mogą być automatycznie przekazywane cyfrowe badania obrazowe, w tym tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny i zdjęcia rentgenowskie.

Integracja umożliwia wykorzystywanie narzędzi analitycznych i algorytmów sztucznej inteligencji wspierających ocenę badań obrazowych. Rozwiązania te mogą pomagać w analizowaniu dużej liczby danych, wykrywaniu nieprawidłowości i porządkowaniu informacji potrzebnych lekarzowi podczas procesu diagnostycznego. Stanowią narzędzie wspierające specjalistę, a nie zastępują jego wiedzy ani oceny klinicznej – podkreśla Paweł Masiarz.

System wspiera klasyfikację TNM

Kolejnym wdrożonym rozwiązaniem jest automatyzacja procesu przygotowywania klasyfikacji TNM, wykorzystywanej do określania stopnia zaawansowania choroby nowotworowej. System wspiera personel w porządkowaniu informacji i opracowywaniu klasyfikacji, dzięki czemu przygotowanie dokumentacji może przebiegać szybciej i w bardziej jednolity sposób. Każdy wynik wygenerowany przez system jest jednak weryfikowany i zatwierdzany przez lekarza przed wykorzystaniem w procesie diagnostycznym oraz planowaniu leczenia. Zgodność rozwiązania z obowiązującymi klasyfikacjami TNM jest zapewniana poprzez aktualizowanie systemu wraz ze zmianami standardów medycznych.

Cyfrowe wsparcie pracy bloku operacyjnego

W ramach projektu uruchomiony został również moduł „Blok operacyjny”, wspierający planowanie i organizację zabiegów. System ułatwia koordynację pracy zespołów, zapewnia bieżący dostęp do informacji oraz pozwala sprawniej zarządzać harmonogramem operacji.

Moduł umożliwia także analizowanie wykorzystania sal operacyjnych i identyfikowanie przyczyn opóźnień. Zebrane dane mogą być wykorzystywane do lepszego planowania pracy, ograniczania przestojów i efektywniejszego wykorzystywania dostępnej infrastruktury.

W przypadku dużego ośrodka onkologicznego, w którym leczenie wymaga współpracy wielu specjalistów i precyzyjnego ustalania kolejnych etapów postępowania, sprawny przepływ informacji ma bezpośrednie znaczenie dla organizacji opieki nad pacjentami.

Niewidoczne systemy, odczuwalne efekty

Zrealizowany projekt połączył rozwiązania wykorzystywane na salach szpitalnych, podczas obchodów, w pracowniach diagnostycznych, archiwach, systemach informatycznych i na bloku operacyjnym. Jego znaczenie nie sprowadza się jednak wyłącznie do zakupu sprzętu lub aktualizacji oprogramowania.

Paweł Masiarz podsumowuje: Najważniejszym efektem jest szybszy i bezpieczniejszy przepływ informacji o pacjencie. Automatyczne przesyłanie danych ogranicza konieczność ich ręcznego przepisywania, dokumentacja elektroniczna jest łatwiej dostępna, a lekarze mogą sprawniej analizować wyniki badań i porównywać informacje pochodzące z różnych etapów leczenia. Wdrożone rozwiązania stanowią świetną bazę do dalszego rozwoju systemów wspomagania decyzji klinicznych, w tym wykorzystujących sztuczną inteligencję, oraz prowadzenia badań naukowych.

Cyfrowa transformacja wspiera również pracowników Instytutu, ograniczając czas przeznaczany na czynności administracyjne i umożliwiając bardziej efektywną organizację pracy. Dzięki środkom Krajowego Planu Odbudowy Narodowy Instytut Onkologii w Warszawie wdrożył rozwiązania, które tworzą spójne środowisko cyfrowe, odpowiadające na potrzeby współczesnej, kompleksowej opieki onkologicznej.

Źródło: NIO

Foto: NIO

2 sierpnia 2026 r. wchodzimy w kolejny etap stosowania unijnych regulacji dotyczących sztucznej inteligencji. Dla sektora farmaceutycznego to ważny moment – nie dlatego, że od tego dnia wszystkie rozwiązania wykorzystujące AI staną się systemami wysokiego ryzyka, ale dlatego, że korzystanie ze sztucznej inteligencji coraz wyraźniej przestaje być wyłącznie kwestią technologii, a staje się również kwestią odpowiedzialności organizacyjnej. Przygotowanie do nowych regulacji wymaga od branży aptecznej zrozumienia gdzie i w jakim celu wykorzystują one AI, kto odpowiada za jej działanie oraz jakie informacje mogą trafiać do zewnętrznych narzędzi, a w konsekwencji natychmiastowego audytu i ścisłej współpracy z dostawcami oprogramowania.

Sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną wizją w sektorze farmaceutycznym – staje się codziennym narzędziem wspierającym diagnostykę, weryfikację interakcji farmakologicznych, analizę i przechowywanie dokumentacji oraz danych czy automatyzację procesów administracyjnych, a w przyszłości zapewne obsługę pacjenta przy okienku w aptece. Według unijnego rozporządzenia AI Act, sektor farmaceutyczny i medyczny znajduje się w grupie szczególnego nadzoru, a wiele stosowanych w nim algorytmów kwalifikuje się do kategorii wysokiego ryzyka lub podlega bezwzględnym wymogom transparentności.

Jednym z najbardziej odczuwalnych wymogów, które wchodzą w życie, jest zasada przejrzystości i obowiązek informacyjny. Każdy pacjent korzystający z cyfrowych kanałów apteki, które wykorzystują systemy AI – czy to poprzez chatbota na stronie WWW, wirtualnego asystenta na infolinii, czy aplikację do rezerwacji leków – musi być od samego początku wyraźnie poinformowany, że wchodzi w interakcję z systemem sztucznej inteligencji, a nie z człowiekiem. Przejrzystość jest fundamentem budowania zaufania na rynku medycznym.

AI Act kładzie także nacisk na nadzór ludzki (Human-in-the-Loop) i odpowiedzialność farmaceuty. W przypadku aptek może dotyczyć to m.in. systemów wspierających analizę interakcji lekowych czy rekomendacji suplementacji – ostateczna decyzja farmaceutyczna zawsze musi jednak należeć do magistra farmacji. Systemy AI mogą działać wyłącznie jako „druga para oczu” lub wsparcie analityczne, jednak to farmaceuci muszą posiadać realną możliwość zweryfikowania, zmodyfikowania lub zignorowania sugestii wygenerowanej przez algorytm.

Kolejnym ważnym aspektem jest klasyfikacja ryzyka i bezpieczeństwo danych pacjenta. Większość specjalistycznych narzędzi AI używanych w ochronie zdrowia – zwłaszcza tych wbudowanych w oprogramowanie medyczne – podlega rygorystycznym procedurom oceny zgodności, tworzenia dokumentacji technicznej oraz rejestracji w unijnej bazie danych. Równolegle, podmioty przetwarzające dane zdrowotne pacjentów (dane wrażliwe w rozumieniu RODO) za pośrednictwem algorytmów AI muszą zagwarantować najwyższe standardy cyberbezpieczeństwa oraz stosować zaawansowane mechanizmy anonimizacji i pseudonimizacji.

Kluczowe jest także szkolenie z kompetencji cyfrowych. AI Act nakłada na podmioty stosujące sztuczną inteligencję obowiązek zapewnienia tzw. AI literacy – czyli odpowiednich kompetencji i wiedzy po stronie personelu. Osoby korzystające z niewątpliwych udogodnień systemów AI muszą wiedzieć, jak działają stosowane w ich pracy narzędzia, jakie mają ograniczenia (np. ryzyko halucynacji) oraz w jakich sytuacjach nie należy polegać na ich wskazaniach.

Jak apteki powinny przygotować się na zmiany? Każdy podmiot powinien podjąć 4 kluczowe kroki:

1. Inwentaryzacja i audyt narzędzi AI – przegląd wszystkich wykorzystywanych systemów, od chatbotów, po algorytmy optymalizujące zatowarowanie i ceny.
2. Weryfikacja umów z dostawcami IT – apteki muszą upewnić się, że dostawcy oprogramowania spełniają wymogi AI Act, dostarczają wymaganą dokumentację techniczną oraz gwarantują zgodność z przepisami RODO i właściwymi rozporządzeniami.
3. Wdrożenie procedur i oznaczeń dla pacjentów – umieszczenie jasnych komunikatów informacyjnych we wszystkich kanałach cyfrowych, w których pacjent ma kontakt ze sztuczną inteligencją.
4. Szkolenia zespołu – przeprowadzenie szkoleń z zakresu bezpiecznego i etycznego korzystania z AI, o ile systemy AI wykorzystywane są w codziennej pracy apteki, oraz ustalenie wewnętrznych procedur nadzoru ludzkiego.

AI Act niewątpliwie stanowi dla aptek szansę na uporządkowanie cyfrowej transformacji. Wydaje się, że w niedalekiej przyszłości sztuczna inteligencja może zacząć wspierać farmaceutów w części powtarzalnych zadań, usprawniać komunikację i procesy administracyjne, a tym samym pozwalać pracownikom skupić się na tym, co w aptece najważniejsze – kontakcie z pacjentem i profesjonalnej opiece farmaceutycznej.

Warunkiem jest jednak właściwe ustawienie relacji człowiek–technologia. AI powinna być narzędziem wspierającym farmaceutę, a nie zastępującym jego wiedzę, doświadczenie i odpowiedzialność.

Z perspektywy Związku Aptek Franczyzowych najważniejsze jest więc, aby sektor farmaceutyczny nie podchodził do AI Act wyłącznie jako do kolejnego obowiązku formalnego. Dobrze przygotowana organizacja powinna już teraz wiedzieć, gdzie wykorzystuje sztuczną inteligencję, jakie ryzyka się z tym wiążą i jak zapewnić pracownikom odpowiednie kompetencje.

2 sierpnia zaczyna się bardziej dojrzały etap dyskusji o AI w aptekach – etap, w którym obok pytania o to, co sztuczna inteligencja potrafi, musimy równie poważnie odpowiedzieć sobie na pytanie, jak odpowiedzialnie chcemy z niej korzystać.

Źródło: inf pras