Sztuczna inteligencja coraz wyraźniej zaznacza swoją obecność w polskiej ochronie zdrowia – szczególnie w obszarze diagnostyki obrazowej. W ostatnich latach kilkadziesiąt szpitali i sieci prywatnych rozpoczęło pilotaże lub wdrożenia systemów AI wspomagających interpretację badań RTG, TK czy mammografii. Choć technologia postrzegana jest jako sposób na odciążenie przeciążonych radiologów, wciąż brakuje pełnych danych o jej efektywności i zwrocie z inwestycji.

Z analizy przygotowanej przez PMR Market Experts wynika, że rynek wdrożeń AI w diagnostyce w Polsce znajduje się w fazie przejściowej – między entuzjastycznym testowaniem a poszukiwaniem modeli biznesowych, które realnie przełożą się na wzrost efektywności i poprawę wyników finansowych placówek.

Jak AI zmienia diagnostykę obrazową w Polsce?

Polska należy do krajów, które dopiero w ostatnich latach zaczęły systematycznie rozwijać rozwiązania sztucznej inteligencji w diagnostyce. Wśród pionierów wdrożeń znajdują się zarówno duże sieci prywatne, jak i publiczne jednostki akademickie. Technologia koncentruje się na takich obszarach jak:

• wykrywanie zmian nowotworowych w mammografii,
• analiza zdjęć RTG płuc i klatki piersiowej,
• automatyczna segmentacja struktur w tomografii komputerowej,
• priorytetyzacja badań wymagających natychmiastowej analizy.

W praktyce AI wspiera proces diagnostyczny – nie zastępuje lekarza, ale pomaga mu szybciej zidentyfikować potencjalne nieprawidłowości i ustalić kolejność analiz. Coraz częściej systemy integrują się z rozwiązaniami PACS i RIS, co pozwala na automatyczne przesyłanie wyników i ułatwia workflow diagnostyczny.

Według danych branżowych cytowanych w serwisie Hume’s, już kilkanaście polskich szpitali prowadzi testy rozwiązań AI w diagnostyce obrazowej, a zainteresowanie sektora prywatnego rośnie z każdym kwartałem.

Realne wdrożenia systemów AI w radiologii – skala, przykłady i efekty

Systemy sztucznej inteligencji w diagnostyce obrazowej są obecnie wdrażane w różnym zakresie – od testów pilotażowych po pełną integrację z procesami klinicznymi.

Przykłady zastosowań

• W placówkach publicznych – AI wykorzystywane jest głównie do analizy dużych wolumenów badań RTG, zwłaszcza w obszarze pulmonologii i ortopedii.
• W sektorze prywatnym – wdrożenia dotyczą najczęściej analizy mammografii i tomografii komputerowej w ośrodkach onkologicznych, gdzie kluczowe jest szybkie wykrycie zmian nowotworowych.
• W centrach diagnostycznych i telemedycznych – sztuczna inteligencja wspiera proces raportowania w trybie zdalnym, zmniejszając czas oczekiwania na wynik.

Tempo adopcji systemów AI w radiologii w Polsce rośnie, ale wciąż pozostaje poniżej średniej europejskiej. Większość placówek deklaruje zainteresowanie wdrożeniem, jednak wstrzymuje decyzje z uwagi na koszty, brak refundacji i niejasności regulacyjne.

Korzyści operacyjne i finansowe dla placówek medycznych

Zastosowanie AI w diagnostyce przynosi wymierne efekty, zarówno operacyjne, jak i ekonomiczne.

Wzrost efektywności pracy radiologów

Dzięki automatycznemu oznaczaniu obszarów podejrzanych o zmiany patologiczne, systemy AI skracają czas potrzebny na analizę badań. Według analiz branżowych, narzędzia tego typu potrafią zredukować czas opisu nawet o kilkanaście minut na badanie, co w skali roku przekłada się na setki godzin oszczędności.

Lepsze wykorzystanie zasobów

Placówki medyczne zmagają się z niedoborem radiologów. Wdrożenie AI pozwala na równomierne rozłożenie obciążenia między specjalistów i zwiększa przepustowość pracowni diagnostycznych. Systemy uczące się pozwalają też na automatyczne priorytetyzowanie badań, które wymagają pilnej interwencji, dzięki czemu zmniejsza się ryzyko przeoczenia istotnych przypadków.

Optymalizacja kosztów i finansowanie

Dla dyrektorów placówek istotne jest, że inwestycje w AI zaczynają być postrzegane jako element strategii zwiększania rentowności. Dzięki automatyzacji części procesu diagnostycznego możliwe jest obsłużenie większej liczby badań bez proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia.

Dane wskazują, że przy odpowiedniej skali wdrożenia technologia może obniżyć jednostkowy koszt opisu badania, zwłaszcza w ośrodkach z dużą liczbą badań obrazowych.

Bariery i wyzwania wdrożeń – od technologii po regulacje

Choć potencjał AI w diagnostyce jest znaczący, proces wdrażania systemów napotyka wiele barier.

Brak standardów interoperacyjności

Integracja narzędzi AI z systemami PACS i RIS bywa trudna, szczególnie w placówkach, które korzystają z przestarzałych rozwiązań informatycznych. Problemem jest również brak spójnych standardów wymiany danych między systemami od różnych dostawców.

Certyfikacja i walidacja kliniczna

Zgodnie z przepisami unijnymi systemy AI wykorzystywane w diagnostyce medycznej muszą posiadać oznaczenie CE i przejść proces walidacji klinicznej. Dla wielu start-upów i producentów oznacza to długie i kosztowne procedury, które spowalniają komercjalizację technologii.

Aspekt prawny i odpowiedzialność

Wciąż nie do końca uregulowana pozostaje kwestia odpowiedzialności za decyzje diagnostyczne wspomagane przez AI. Lekarz wciąż pozostaje podmiotem decyzyjnym, co ogranicza automatyzację i wymaga ostrożnego podejścia do wykorzystania wyników generowanych przez system.

Kwestie ekonomiczne i brak refundacji

Brak mechanizmu finansowania usług wykorzystujących AI przez NFZ powoduje, że rozwiązania te rozwijają się głównie w sektorze prywatnym. Szpitale publiczne często wdrażają je w ramach projektów badawczo-rozwojowych lub pilotaży.

Przyszłość diagnostyki obrazowej z AI – scenariusze do 2030 roku

W najbliższych latach można spodziewać się przyspieszenia adopcji technologii AI w diagnostyce obrazowej, głównie dzięki rosnącej liczbie certyfikowanych rozwiązań i spadającym kosztom licencji.

W analizach rynkowych PMR Market Experts przewiduje się, że kluczowe kierunki rozwoju to:

• wdrażanie AI jako elementu zintegrowanego workflow klinicznego,
• rosnąca liczba projektów hybrydowych łączących algorytmy różnych producentów,
• szersze wykorzystanie AI do analizy danych populacyjnych w onkologii i kardiologii,
• zastosowanie narzędzi predykcyjnych wspierających planowanie leczenia.

Coraz większe znaczenie będzie miała również interoperacyjność systemów i analiza danych z wielu źródeł – zarówno obrazowych, jak i klinicznych. W tym kontekście inwestycje w narzędzia Data Analytics i rozwój infrastruktury danych stają się warunkiem dalszej cyfryzacji ochrony zdrowia.

Wnioski i rekomendacje dla decydentów i inwestorów

Z punktu widzenia strategii sektora zdrowia w Polsce, rozwój AI w diagnostyce to nie tylko kwestia technologiczna, lecz także organizacyjna i ekonomiczna. Aby technologia przyniosła oczekiwane korzyści, niezbędne są:

1. inwestycje w interoperacyjne systemy IT,
2. jasne regulacje prawne i certyfikacyjne,
3. mechanizmy finansowania i refundacji rozwiązań opartych na AI,
4. współpraca między dostawcami technologii a ośrodkami klinicznymi,
5. budowanie kompetencji kadrowych w zakresie interpretacji wyników AI.

Placówki, które już dziś analizują potencjał wdrożenia sztucznej inteligencji z wykorzystaniem jakościowych badań rynkowych, zyskują przewagę konkurencyjną – szybciej optymalizują procesy, redukują koszty i poprawiają jakość usług medycznych.

Porozmawiajmy o danych i kierunkach rozwoju logistyki

PMR Market Experts od wielu lat analizuje rynek technologii medycznych, wspierając decydentów, inwestorów i producentów sprzętu w podejmowaniu decyzji strategicznych. Dzięki połączeniu danych rynkowych, narzędzi analitycznych i doświadczenia doradczego PMR Market Experts pomaga ocenić potencjał wdrożeń AI w diagnostyce, opracować model inwestycyjny i zidentyfikować realne korzyści dla placówek.

PMR Market Experts oferuje doradztwo wspierając właścicieli firm, zarządy oraz inwestorów w ocenie potencjału, analizie trendów, projektowaniu portfolio oraz budowie strategii i różnicowania oferty.

Zapraszamy do kontaktu

Hume’s Institute to wiedza. PMR Market Experts to doświadczenie. Gdy łączymy siły – Ty zyskujesz przewagę konkurencyjną. Zobacz, jak możemy wspierać Twój biznes.

Hume’s Institute to wiedza. PMR Market Experts to doświadczenie. Gdy łączymy siły – Ty zyskujesz przewagę konkurencyjną. Zobacz, jak możemy wspierać Twój biznes.

Dariusz Śmiejkowski

Chief Executive Officer