Kardiolodzy chcą sztucznej inteligencji w szpitalach

Sztuczna inteligencja ma pomóc leczyć lepiej, nie tylko szybciej – pod czterema warunkami. Eksperci z Polski i USA, debatujący w ramach sesji odbywającej się podczas XXX Międzynarodowego Kongresu PTK, byli zgodni: kardiologia potrzebuje sztucznej inteligencji, ale pacjent zyska na niej dopiero wtedy, gdy szpital sprawdzi algorytm na własnych danych, zachowa nadzór lekarza, utrzyma kontrolę nad danymi i powoła zespół, który potrafi ją ocenić.

Sesja Focus pt. „Sztuczna inteligencja i cyfrowa transformacja kardiologii – gdzie naprawdę jesteśmy?”, która odbyła się w ramach XXX Międzynarodowego Kongresu Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego 18 września 2026 r., połączyła światowe doświadczenia, polskie przykłady zastosowań AI i pytania o bezpieczeństwo oraz opłacalność wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Algorytmy odczytują już z EKG obniżoną frakcję wyrzutową, skracają opis echokardiografii do ok. 2 minut – nadal pod nadzorem lekarza – a w tomografii pozwalają ponad dwukrotnie zmniejszyć liczbę niepotrzebnych koronarografii. W centrum panelu, który poprowadziła dr Anna Witowicz z Narodowego Instytutu Kardiologii, znalazło się jednak pytanie nie o to, czy AI potrafi analizować badania, lecz jak sprawić, by przekładało się to na lepszą opiekę nad pacjentem.

Cztery kluczowe warunki

Zdaniem prof. Sławomira Łobodzińskiego (University of California & California State University, Los Angeles), który przyleciał z Los Angeles specjalnie na XXX Międzynarodowy Kongres PTK w Poznaniu, by podzielić się doświadczeniem z wdrażania sztucznej inteligencji w amerykańskich klinikach, AI w kardiologii ma sens tylko wtedy, gdy spełnia cztery warunki:

• daje lepszy wynik kliniczny,
• jest zintegrowana z codzienną pracą lekarza,
• jest opłacalna dla systemu,
• fundamentem wszystkich trzech warunków są dobrej jakości cyfrowe dane oraz walidacja modelu na własnej populacji pod nadzorem kardiologa – „jakie dane, takie rezultaty”.

Na podstawie doświadczeń sieci szpitali UCLA, obsługującej ok. 2 mln pacjentów, prof. Łobodziński przestrzegał przed przenoszeniem algorytmów między instytucjami bez sprawdzenia ich na własnej populacji chorych.

– AI w kardiologii ma wartość tylko wtedy, gdy pacjent jest leczony lepiej i szybciej, a system oszczędza czas i pieniądze – i na te dowody wciąż czekamy – podsumował.

Finanse i HB-HTA

Prof. Piotr Buszman (American Heart of Poland, Katowice) pokazał narzędzia z certyfikatem CE używane już w polskich pracowniach – w analizie EKG i obrazowaniu tętnic wieńcowych, w tym opracowane przez polskie firmy. Barierą dla ich szerszego zastosowania pozostaje brak finansowania przez płatnika.

– AI nie zastąpi lekarza, ale zastąpi tego lekarza, który nie używa AI – ocenił.

Dr Anna Witowicz (Narodowy Instytut Kardiologii – PIB w Warszawie) pokazała, jak szpital może sprawdzić, czy narzędzie AI warto wdrożyć w konkretnej placówce – a nie tylko, czy mu wolno. Przepisy określają, czy technologia jest legalna i bezpieczna. Żaden paragraf jednak nie mówi, czy poprawi ona opiekę w konkretnej placówce i ile to będzie kosztowało. Algorytm, który sprawdził się gdzie indziej, w danym ośrodku może nie spełnić oczekiwań.

Odpowiedzią jest szpitalna ocena technologii medycznych (HB-HTA). AI wymaga przy tym pytań, których nie zadaje się stentowi ani lekowi: o dryf (powolne pogarszanie się jakości działania modelu w czasie, gdy rzeczywistość lub dane zaczynają się zmieniać), stronniczość oceny algorytmu, aktualizacje i nadzór człowieka. Jak podkreślano, dokładność to jeszcze nie skuteczność. Dr Witowicz postulowała, by lokalna walidacja i pilotaż z jasnymi kryteriami stały się standardem przed każdym wdrożeniem algorytmu AI (także bezpłatnych narzędzi), a szpitale dzieliły się wynikami ocen – również negatywnymi.

– Dopuszczenie do obrotu to nie wartość. Warto pytać: o ile jest lepiej, u kogo się to sprawdziło i jakim kosztem – zaznaczyła.

Od grudnia testy w szpitalach

Dr hab. Aleksandra Ciepłucha (Uniwersytet Medyczny w Poznaniu) omówiła ramy prawne stosowania AI w opiece zdrowotnej. Od sierpnia 2026 r. obowiązuje ustawa o systemach sztucznej inteligencji, a od grudnia br. algorytmy mają być testowane w 400 szpitalach publicznych (w pilotażu znalazły się narzędzia radiologiczne, brakuje natomiast kardiologicznych). Dr Ciepłucha wymieniła też ryzyka: stronniczość algorytmów, skłonność do ulegania maszynie i utratę umiejętności przez lekarzy.

– Obowiązuje zasada ograniczonego zaufania: wynik algorytmu nie jest decyzją kliniczną, a odpowiedzialność za pacjenta pozostaje po stronie lekarza – podkreśliła.

Prof. Łukasz Kołtowski (Uniwersyteckie Centrum Wsparcia Badań Klinicznych, Warszawski Uniwersytet Medyczny) i prof. Tomasz Roleder (Wydział Medyczny Politechniki Wrocławskiej, Wojewódzki Szpital Specjalistyczny we Wrocławiu) wskazywali na bariery w dostępie do danych, potrzebę interdyscyplinarnych zespołów w szpitalach i rozwiązań, które utrzymują dane pacjentów pod kontrolą placówki.

Dyskusja była żywa – pytań z sali było więcej niż czasu na wyczerpujące odpowiedzi. W każdym głosie powracał ten sam wniosek: innowacji nie ocenia się po efektownej demonstracji, lecz po lokalnych testach, współpracy klinicystów z ekspertami od technologii, prawa i ekonomii oraz gotowości do wycofania narzędzia, które nie spełnia oczekiwań. Stawką nie jest zakup AI, lecz bezpieczniejsza i lepiej zorganizowana opieka nad pacjentem.

Źródło: informacja prasowa

Czytaj także: Nowe możliwości w leczeniu zaburzeń rytmu serca w WSS w Lublinie