Cyfryzacja ochrony zdrowia w Polsce przyspiesza: e-Zdrowie i AI bez interoperacyjności mogą stać się „drogim chaosem” – dr Artur Drobniak, prezes ORL w Warszawie

Dr n. med. Artur Drobniak: Słusznie pani powiedziała, że to pierwszy krok. Projekt nowelizacji, który rząd przyjął w kwietniu, wnosi do ustawy kilka rzeczy, na które jako środowisko lekarskie czekaliśmy latami. Między innymi rozbudowę systemu zdrowia o e-Konsylium, System Domowej Opieki Medycznej czy wreszcie wprowadzenie Skróconej Karty Zdrowia Pacjenta. Zauważalne jest też to, że to pierwszy krok w legislacji takiego otwarcia drogi prawnej dla zastosowania algorytmów wykorzystujących sztuczną inteligencję w procesie diagnostycznym.

To są zmiany strukturalne. Ich waga polega nie tylko na katalogowaniu nowych narzędzi, ale na tym, że zostają one wpięte w jedną przestrzeń prawną regulującą prawa pacjenta, dokumentację medyczną i rozliczenia z NFZ. Natomiast ustawa stwarza tylko ramy. O realnym przełomie będziemy mogli mówić wtedy, kiedy zostaną spełnione trzy warunki: interoperacyjność systemów, stabilne finansowanie wdrożeń i szeroka edukacja lekarzy oraz pacjentów. Dziś, mimo ustawy i komunikatów, w gabinecie zmienia się niewiele.

A.D.: Sztuczna inteligencja już dziś w wybranych obszarach medycyny realnie wspiera pracę lekarzy. W praktyce klinicznej funkcjonuje choćby jako drugi odczyt w mammografii przesiewowej, pomagając wychwycić zmiany, które mogły zostać przeoczone przez radiologa. Podobnie jest w tomografii klatki piersiowej – tam, gdzie analiza opiera się na dużej liczbie powtarzalnych obrazów, algorytmy wykonują konkretną, użyteczną pracę. Przy właściwym wdrożeniu mogą one znacząco odciążyć lekarzy, oszczędzając im nawet kilka godzin pracy w ciągu dnia lub tygodnia.

Reklama

Drugi bardzo ważny obszar to dokumentacja medyczna. Automatyczna transkrypcja wizyty, połączona z podsumowaniem i strukturyzacją danych, może radykalnie ograniczyć czas, jaki lekarz poświęca na biurokrację. A przypomnę, że według różnych badań to nawet 30–50 proc. czasu pracy lekarza. Każde usprawnienie w tym zakresie oznacza albo więcej czasu dla pacjentów, albo mniej obciążającą pracę.

Natomiast są też obszary, w których musimy zachować dużą ostrożność. Sztuczna inteligencja nie może być dziś autonomiczna – nie powinna stawiać diagnozy, ordynować leczenia ani komunikować się z pacjentem bez nadzoru lekarza. Kolejna kwestia to jakość danych – wiele algorytmów powstaje na populacjach innych niż środkowoeuropejska, więc ich skuteczność lokalna musi być weryfikowana.

Reklama

No i wreszcie odpowiedzialność prawna. Jeśli algorytm popełni błąd – kto za to odpowiada? Lekarz, producent, szpital? Dopóki nie mamy jasnych regulacji, to ryzyko w praktyce spada na lekarza. Dlatego AI powinna być dziś drugim czytelnikiem, wsparciem i narzędziem organizacyjnym, a nie decydentem.

A.D.: Największym błędem było zrównanie teleporady z wizytą stacjonarną bez refleksji, czy dana sytuacja kliniczna się do tego nadaje. Przyjęto założenie, że niemal każdą konsultację można przeprowadzić zdalnie, a praktyka pokazała, że tak nie jest. Problemem było też wieloletnie przepisywanie leków w trybie kontynuacji bez realnej weryfikacji stanu pacjenta na wizycie stacjonarnej. Brakowało również jasnych standardów dokumentacji – nie było wyraźnego rozróżnienia między wizytą zdalną a stacjonarną.

Reklama

Natomiast bardzo dużo się obroniło. Telemedycyna świetnie sprawdza się w kontroli chorób przewlekłych – nadciśnienia, cukrzycy, chorób tarczycy – oraz w monitorowaniu leczenia. Ogromnym sukcesem są zdalne konsylia, które znacząco poprawiły dostęp pacjentów do specjalistów z ośrodków referencyjnych. Duży postęp widać też w psychiatrii i psychologii.

A.D.: Formalnie jesteśmy już w trakcie przełomu. Centralna e-Rejestracja działa dla części świadczeń i w pierwszym okresie działania systemu (pierwsze miesiące 2026 r.) raportowano łącznie ok. 1,7 mln zrealizowanych wizyt oraz 1,2 mln zaplanowanych, co pokazuje skalę potrzeb i akceptację pacjentów. Docelowo do 2029 roku ma objąć wszystkie wizyty specjalistyczne finansowane przez NFZ. Ale zapisanie się to dopiero pierwszy krok. Problemem jest to, że pacjent często się nie pojawia, tzw. no-show. Dlatego potrzebny jest mechanizm „cyfrowej poczekalni”, który pozwala innym pacjentom natychmiast zająć zwolniony termin. To zmienia też kulturę systemu – odwołanie wizyty przestaje być stratą miejsca, a staje się pomocą dla innego chorego.

Barier jest kilka: nadal funkcjonują papierowe grafiki, rynek oprogramowania jest bardzo rozdrobniony, integracja kosztowa, a część lekarzy obawia się utraty kontroli nad grafikiem. Dochodzi też brak zaufania do stabilności systemów centralnych.

A.D.: Po pierwsze, Skrócona Karta Zdrowia Pacjenta (Patient Summary, PS) dostępna jednym kliknięciem – szczególnie w sytuacjach nagłych, na SOR-ze czy w karetce. To powinien być „one-pager” z najważniejszymi informacjami: chorobami przewlekłymi, lekami, alergiami, grupą krwi, przebytymi operacjami. Po drugie, inteligentny moduł recept kontynuacyjnych, który automatycznie sprawdza badania, interakcje i dawki, a lekarz tylko zatwierdza decyzję. Po trzecie integracja z urządzeniami pacjenta – ale w formie przetworzonych danych, pokazujących tylko odchylenia od normy. W przeciwnym razie lekarz zostanie zalany informacjami i przestanie je analizować.

Reklama

A.D.: Kluczowe jest to, aby system Domowej Opieki Medycznej nie opierał się na ręcznej analizie wszystkich danych przez lekarza – bo w praktyce jest to po prostu niewykonalne. Przy takiej skali informacji lekarz zostałby nimi całkowicie zalany. Dlatego niezbędny jest tzw. triaż algorytmiczny. System powinien automatycznie analizować napływające pomiary, odfiltrowywać wyniki prawidłowe i stabilne, a do lekarza kierować wyłącznie te przypadki, w których pojawiają się istotne odchylenia wymagające reakcji klinicznej. W przeciwnym razie zamiast wsparcia mielibyśmy tylko nadmiar danych, których nikt nie jest w stanie sensownie wykorzystać.

Reklama

Drugi element to wielopoziomowa obsługa – najpierw pielęgniarka lub asystent, który wychwytuje problemy organizacyjne, a dopiero potem lekarz zajmuje się przypadkami wymagającymi decyzji klinicznej.

Trzecia kwestia to odpowiednia wycena – premiująca jakość reakcji, a nie liczbę pacjentów. I wreszcie jasno określone grupy docelowe, np. pacjenci z niewydolnością serca czy powikłaną cukrzycą. Największym zagrożeniem jest alarm fatigue – nadmiar alertów powoduje, że personel przestaje na nie reagować. Wtedy system przestaje działać.

Reklama

A.D.: Zdecydowanie uporządkowanie. Mamy już dużo narzędzi, ale one nie są interoperacyjne. Dane są rozproszone, powielane, trudne do analizy. Lekarz musi korzystać z kilku systemów jednocześnie. Priorytetem powinna być interoperacyjność, redukcja biurokracji i przypisanie danych do pacjenta, a nie do systemu. Bez tego kolejne inwestycje mogą się okazać nieskuteczne.

A.D.: Pacjent zaczyna od aplikacji MojeIKP, gdzie opisuje objawy, a AI proponuje ścieżkę diagnostyczną i terminy wizyt. Skierowania są generowane automatycznie, a lekarz je tylko zatwierdza. Przed wizytą pacjent wypełnia formularz, a lekarz ma gotowe podsumowanie. W trakcie wizyty system tworzy dokumentację, a lekarz skupia się na rozmowie. Po wizycie pacjent dostaje plan leczenia, a system monitoruje jego stan i reaguje tylko w razie problemów. W razie potrzeby działa e-Konsylium, które skraca diagnostykę z miesięcy do dni. To system, który realnie oszczędza czas wszystkim uczestnikom.

Reklama

A.D.: Tak, ale tylko pod warunkiem, że realnie zredukuje lekarzom biurokrację, a nie dołoży kolejnych obowiązków. Z naszej perspektywy, także z badań prowadzonych w środowisku lekarskim, jasno wynika, że głównym źródłem wypalenia nie jest dziś długość dyżurów czy nawet liczba godzin pracy, tylko bezsensowne obciążenie administracyjne. Chodzi o dublowanie dokumentacji, konieczność wpisywania tych samych danych w kilku systemach i brak spójności informacji dostarczanych przez pacjenta.

Jeżeli cyfryzacja i automatyzacja będą w stanie to ograniczyć – na przykład poprzez automatyczne uzupełnianie dokumentacji, transkrypcję wizyt, inteligentne podsumowania czy integrację danych z różnych źródeł – to faktycznie odzyskujemy czas. Czas na pacjenta, ale też czas dla siebie, co ma ogromne znaczenie w kontekście profilaktyki wypalenia.

Natomiast jeśli te systemy będą źle zaprojektowane, nie będą interoperacyjne i zamiast upraszczać – skomplikują pracę, to efekt będzie odwrotny. To będzie kolejny element, którego trzeba się nauczyć, kolejny ekran do przeklikania, kolejny obowiązek do wykonania. I wtedy zamiast zmniejszać frustrację, będziemy ją pogłębiać.

Dlatego kluczowe jest to, żeby lekarz widział szybki, namacalny efekt wdrożenia technologii – że coś rzeczywiście znika z jego obowiązków. Bez tego trudno będzie mówić o realnym wpływie cyfryzacji na ograniczenie wypalenia zawodowego.

A.D.: Nie nadąża. Kształcenie medyków w zakresie AI i nowych technologii jest marginalne. Tymczasem przyszłość to umiejętność pracy z algorytmami, analizy danych i zarządzania zmianą. Lekarz będzie musiał być nie tylko klinicystą, ale też użytkownikiem technologii i liderem systemu. I tego dziś jeszcze nie uczymy w sposób systemowy.