Jeszcze trzy lata temu sztuczna inteligencja w medycynie była tematem konferencyjnych prezentacji i odległych obietnic. Dziś jest narzędziem, z którego codziennie korzysta coraz więcej lekarzy na świecie. Według najnowszego badania American Medical Association z 2026 roku 81% organizacji lekarskich w USA wykorzystuje AI w codziennej praktyce – to ponad dwukrotny wzrost od 2023 roku. Raport Doximity z marca 2026 pokazuje, że 63% lekarzy sięga po narzędzia AI codziennie. Rewolucja dokonuje się w czasie rzeczywistym i dotyczy także polskich gabinetów.
Największą zmianę w codziennej praktyce przynoszą tzw. AI scribes – cyfrowi asystenci dokumentacji, którzy nasłuchują rozmowy lekarza z pacjentem i automatycznie generują ustrukturyzowaną notatkę kliniczną. Lekarz nie musi już wpatrywać się w ekran komputera podczas wizyty – utrzymuje kontakt wzrokowy z pacjentem, a po konsultacji otrzymuje gotowy wstęp do dokumentacji w ciągu kilku sekund. Tak działa np. Noa Notes.
Pierwsze randomizowane badanie kliniczne dotyczące AI scribes, opublikowane w NEJM AI w listopadzie 2025 roku (238 lekarzy, 72 tys. wizyt, UCLA), wykazało istotne statystycznie skrócenie czasu dokumentacji o około 10%. Co równie ważne, mniej niż 10% pacjentów odmówiło nagrywania rozmowy. W Kaiser Permanente, największym dotychczasowym wdrożeniu, ponad 7 tys. lekarzy zaoszczędziło łącznie blisko 16 tys. godzin pracy dokumentacyjnej, a 84% z nich zgłosiło poprawę jakości interakcji z pacjentami.
Wypalenie zawodowe – bolączka naszego środowiska – również ulega dzięki temu zmianie. Wieloośrodkowe badanie opublikowane w JAMA Network Open (2025, 263 lekarzy, 6 ośrodków) pokazało spadek wskaźnika wypalenia z 52% do 39% już po 30 dniach korzystania z AI scribe.
Klasyczne bazy wiedzy medycznej również przechodzą transformację. OpenEvidence – platforma wykorzystująca AI do przeszukiwania i syntezy literatury medycznej – notuje szybszy wzrost popularności niż tradycyjne narzędzia typu UpToDate. Z kolei DynaMed uruchomił asystenta Dyna AI opartego na technologii RAG (Retrieval-Augmented Generation), który odpowiada wyłącznie na podstawie recenzowanych, kuratorowanych treści medycznych.
W codziennej praktyce wielu lekarzy korzysta też z ogólnodostępnych modeli językowych, takich jak ChatGPT, Claude, Perplexity, do tworzenia diagnostyki różnicowej, przygotowywania materiałów edukacyjnych dla pacjentów czy redagowania odwołań od decyzji ubezpieczycieli. Badanie opublikowane na łamach International Journal of Medical Informatics wykazało, że ChatGPT-4o przewyższył lekarzy rodzinnych w zakresie trafności, kompletności i empatii odpowiedzi na 200 pytań klinicznych. To oczywiście nie oznacza, że AI zastępuje lekarza – ale potwierdza jego wartość jako narzędzia wspomagającego.
Polska scena medycznego AI jest znacznie bardziej dojrzała, niż wielu kolegów przypuszcza. Wrocławska Infermedica, z ponad 17 milionami przeprowadzonych wywiadów zdrowotnych w 30 krajach, uzyskała certyfikację MDR klasy IIb – jedną z najwyższych dla oprogramowania medycznego w Europie. Jej aplikacja Symptomate była pierwszą aplikacją certyfikowaną przez Ministerstwo Zdrowia w Portfelu Aplikacji Zdrowotnych.
Cardiomatics oferuje certyfikowane AI do analizy Holter EKG, skracające czas analizy nawet o 80%. Warszawskie Jutro Medical poszło jeszcze dalej – w ich modelu AI-first 68% telekonsultacji wspomagają agenci AI, a mediana czasu wizyty to niecałe 3 minuty przy ocenie pacjentów 4,94/5. Z kolei ZnanyLekarz uruchomił Noa Notes – narzędzie do automatycznego tworzenia opisów wizyt.
Infrastruktura państwowa również się rozwija. Centrum e-Zdrowia otrzymało ponad 1,2 mld zł na cyfryzację ochrony zdrowia, w tym na Platformę Usług Inteligentnych (PUI) oferującą certyfikowane narzędzia AI do diagnostyki obrazowej.
Od 1 stycznia 2025 roku obowiązuje znowelizowany Kodeks Etyki Lekarskiej, który po raz pierwszy w historii polskiego samorządu lekarskiego odnosi się do sztucznej inteligencji. Artykuł 12 stanowi, że lekarz może wykorzystywać algorytmy AI w postępowaniu diagnostycznym, leczniczym lub profilaktycznym pod czterema warunkami: pacjent musi zostać poinformowany o użyciu AI i wyrazić zgodę, stosowane mogą być wyłącznie algorytmy dopuszczone do użytku medycznego z odpowiednimi certyfikatami, a ostateczna decyzja diagnostyczna i terapeutyczna zawsze należy do lekarza.
Komisja Etyki NRL doprecyzowała, że obowiązek informowania dotyczy sytuacji, w których AI ma istotny wpływ na przebieg świadczenia – rutynowe przetwarzanie algorytmiczne (np. poprawa obrazu w MRI) nie wymaga odrębnej zgody.
Halucynacje AI są faktem. Przegląd opublikowany w IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (2025) wskazuje, że modele językowe wykazują wskaźnik halucynacji od 15% do 40% w zadaniach klinicznych. AI potrafi z przekonaniem podawać nieistniejące odniesienia do badań lub błędnie przypisywać objawy. Dlatego każdy wynik wymaga weryfikacji przez lekarza.
Dane pacjentów wymagają szczególnej ochrony. Dane zdrowotne stanowią kategorię szczególną w rozumieniu art. 9 RODO. Konsumenckie narzędzia AI (standardowy ChatGPT, Gemini) nie spełniają wymogów RODO dla danych medycznych – wpisane informacje trafiają na serwery zewnętrzne. Prezes UODO Mirosław Wróblewski domaga się regulacji sektorowych dla AI przetwarzającej dane medyczne. W praktyce: korzystaj wyłącznie z platform zatwierdzonych instytucjonalnie lub rygorystycznie anonimizuj dane.
Odpowiedzialność kliniczna nie zmienia adresata. Nie istnieje doktryna prawna dzieląca odpowiedzialność z systemem AI. Co więcej, rysuje się paradoks: lekarz może ponosić odpowiedzialność zarówno za ślepe podążanie za błędną rekomendacją AI, jak i za niekorzystanie z AI, gdy rozsądny lekarz by to zrobił. Najlepsza praktyka to jawne dokumentowanie: jakie narzędzie AI zastosowano, jaki uzyskano wynik i jakie było niezależne rozumowanie lekarza.
Sztuczna inteligencja w medycynie nie jest już pytaniem o przyszłość – jest pytaniem o teraźniejszość. Polscy lekarze znajdują się w wyjątkowo korzystnej sytuacji: mamy dojrzały krajowy ekosystem AI (Infermedica, Cardiomatics, Jutro Medical, Noa Notes), zaktualizowane ramy etyczne (art. 12 KEL) i rozbudowywaną infrastrukturę cyfrową. Praktycznym punktem wejścia dla większości z nas jest AI scribe do dokumentacji – kategoria z najsilniejszymi dowodami na oszczędność czasu i redukcję wypalenia.
Ale odpowiedzialne wdrożenie jest równie ważne jak samo narzędzie. AI to nasz nowy stetoskop – niezastąpiony, ale tylko tak dobry, jak lekarz, który go używa.