PWr i Dolnośląskie Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii rozpoczęły pionierski projekt rozwoju sztucznej inteligencji dla polskiej medycyny. Jego ambicją jest stworzenie bazowego modelu medycznego i wspólnej infrastruktury technologicznej, na której będą mogły powstawać narzędzia dla różnych specjalizacji i zastosowań klinicznych. Pierwszym obszarem pilotażowym będzie onkologia, a w szczególności rak płuca.
Polska AI dla zdrowia. Projekt Politechniki Wrocławskiej i DCOPiH
Założenia projektu Polska AI dla zdrowia zostały zaprezentowane w Sejmie podczas posiedzenia podkomisji stałej do spraw sztucznej inteligencji i przejrzystości algorytmów. Spotkanie zainicjowała posłanka Anna Sobolak. W dyskusji uczestniczyli przedstawiciele nauki, medycyny i administracji publicznej, w tym sekretarz stanu w Ministerstwie Cyfryzacji Dariusz Standerski oraz Pamela Krzypkowska, przewodnicząca Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji.
Projekt łączy kompetencje technologiczne Politechniki Wrocławskiej z doświadczeniem klinicznym jednego z największych ośrodków onkologicznych w Polsce. PWr ma pełnić rolę lidera technologicznego, a DCOPiH współlidera klinicznego i miejsca, w którym rozwiązania będą mogły być rozwijane i weryfikowane w rzeczywistym środowisku medycznym.
– Ten projekt jest konsekwencją budowania kompetencji i współpracy od kilku lat: największy w Polsce wydział informatyczny, superkomputer i komputer kwantowy, doświadczenie w kierowaniu dużymi konsorcjami, badania na rzecz państwa, CLARIN i PLLuM, #191 na świecie w AI w rankingu GRAS 2026, pierwszy na polskiej politechnice wydział medyczny, współpraca kliniczna z 14 szpitalami, itd. To będzie bardzo ważny projekt – mam nadzieję, że we współpracy z wiodącymi polskimi ośrodkami naukowymi i klinicznymi – mówi rektor PWr prof. Arkadiusz Wójs.
Nie kolejny chatbot, ale fundament dla rozwoju polskiej medycyny
Ambicją projektu nie jest stworzenie pojedynczej aplikacji wspierającej wybrany proces. Założeniem jest rozwój bazowego modelu medycznego, wspólnej podstawy technologicznej, która będzie mogła służyć do tworzenia wielu różnych narzędzi dla lekarzy, pacjentów, szpitali i kolejnych specjalizacji medycznych.
Model ma pracować na różnych typach danych medycznych jednocześnie: dokumentacji tekstowej, wynikach badań laboratoryjnych, obrazach diagnostycznych, sygnałach medycznych oraz informacji o przebiegu leczenia. W efekcie ma pozwalać na budowanie pełniejszego obrazu sytuacji pacjenta niż rozwiązania analizujące tylko jeden rodzaj danych.
Punktem wyjścia są doświadczenia polskich zespołów w rozwijaniu modeli językowych i technologii AI. W medycynie potrzebne jest jednak znacznie więcej niż samo przetwarzanie tekstu. Model musi rozumieć język kliniczny, specyfikę polskiej dokumentacji oraz dane powstające na różnych etapach diagnostyki i leczenia.
Projekt ma więc budować krajowe kompetencje w jednym z najbardziej wymagających obszarów zastosowania sztucznej inteligencji – ochronie zdrowia.
Polska AI w onkologii. Pierwszy obszar: rak płuca
Pierwszym obszarem klinicznym programu będzie onkologia, ze szczególnym uwzględnieniem pacjentów z rakiem płuca. W tym przypadku czas ma szczególne znaczenie. Im wcześniej choroba zostanie rozpoznana i pacjent zostanie właściwie przeprowadzony przez diagnostykę, tym większe są możliwości skutecznego leczenia.
DCOPiH ma już doświadczenie w monitorowaniu ścieżki diagnostycznej pacjentów z rakiem płuca. Podczas posiedzenia dr Paweł Zawadzki, zastępca dyrektora DCOPiH, wskazywał, że lepsze monitorowanie tego procesu pozwoliło w ośrodku zwiększyć udział pacjentów, u których choroba była rozpoznawana na wcześniejszych etapach zaawansowania.
Sztuczna inteligencja ma pomóc rozwijać takie podejście na większą skalę: analizować informacje o pacjencie, wspierać kontrolę kompletności dokumentacji, identyfikować brakujące elementy diagnostyki i pomagać wychwytywać miejsca, w których proces leczenia lub diagnostyki niepotrzebnie się zatrzymuje.
Celem jest skrócenie ścieżki pacjenta – od podejrzenia choroby, przez rozpoznanie, do rozpoczęcia właściwego leczenia.
Więcej czasu dla pacjenta
Projekt odpowiada również na jeden z najbardziej praktycznych problemów współczesnej medycyny: rosnącą liczbę informacji i obowiązków administracyjnych po stronie personelu.
Lekarz pracuje dziś nie tylko z pacjentem. Musi również odnajdywać wyniki, analizować historię leczenia, sprawdzać dokumentację, koordynować kolejne etapy postępowania i poruszać się pomiędzy wieloma systemami informatycznymi.
AI ma przejąć część pracy związanej z porządkowaniem i analizą informacji, aby lekarz mógł przeznaczyć więcej czasu na to, czego technologia nie zastąpi – rozmowę z pacjentem, ocenę jego sytuacji i podejmowanie decyzji klinicznych. Ten właśnie kierunek wykorzystanie AI jako inteligentnego asystenta odciążającego personel był jednym z głównych tematów sejmowej debaty.
Sztuczna inteligencja pomaga. Lekarz decyduje
Jednym z podstawowych założeń programu jest zachowanie odpowiedzialności człowieka za decyzje medyczne.
Sztuczna inteligencja może wskazywać zależności, porządkować informacje, sygnalizować braki i pomagać lekarzowi w pracy z coraz większą ilością danych, ale nie ma zastępować klinicysty ani samodzielnie decydować o diagnostyce czy leczeniu.
Bezpieczeństwo pacjenta ma być uwzględniane od początku projektowania rozwiązań. Obejmuje to zarówno kliniczną weryfikację narzędzi, jak i kontrolę sposobu działania modeli oraz ich zgodność z wymaganiami prawnymi i regulacyjnymi.
Szczególne znaczenie ma również sposób wykorzystania danych medycznych.
Projekt zakłada zastosowanie uczenia federacyjnego. Zamiast przenosić wrażliwe informacje o pacjentach do jednego centralnego zbioru, model może być rozwijany lokalnie, wewnątrz kontrolowanych środowisk poszczególnych placówek medycznych.
Dzięki temu szpitale mogą uczestniczyć we wspólnym rozwijaniu narzędzi AI, nie tracąc kontroli nad własnymi danymi. To także sposób na połączenie doświadczeń wielu ośrodków – im bardziej różnorodne środowiska kliniczne uczestniczą w programie, tym szerszy może być zakres wiedzy wykorzystywanej przez model.
Polska AI dla zdrowia. PWr i DCOPiH otwierają projekt na kolejnych partnerów
„Polska AI dla zdrowia” nie ma być projektem zamkniętym w ramach dwóch instytucji.
Politechnika Wrocławska i DCOPiH inicjują przedsięwzięcie jako jego liderzy technologiczny i kliniczny, ale ambicją jest stworzenie rozwiązania otwartego na współpracę z kolejnymi szpitalami, uczelniami, zespołami badawczymi i instytucjami publicznymi.
Pierwszy obszar, czyli onkologia, ma pokazać, w jaki sposób można łączyć zaawansowane kompetencje AI z realnym problemem klinicznym. W dalszej perspektywie ten sam model współpracy może być wykorzystywany w kolejnych obszarach medycyny.
Podczas posiedzenia przedstawiciele administracji publicznej zadeklarowali zainteresowanie współpracą przy rozwoju inicjatywy. Ministerstwo Cyfryzacji wskazało MedTech jako jeden z istotnych sektorów rozwoju sztucznej inteligencji oraz możliwość wykorzystania rozwijanej w Polsce infrastruktury obliczeniowej. Przedstawicielka Ministerstwa Zdrowia zwracała natomiast uwagę na potencjalne powiązania projektu z elektroniczną dokumentacją medyczną, usługami centralnymi i zasobami Centrum e-Zdrowia.
Polska technologia dla polskiej medycyny
Projekt ma połączyć trzy elementy, które dotychczas często rozwijały się osobno: kompetencje sztucznej inteligencji, wiedzę kliniczną i dane powstające w polskim systemie ochrony zdrowia.
Jego powodzenie nie będzie mierzone liczbą powstałych modeli czy aplikacji. Najważniejszy ma być efekt w praktyce: czy lekarz dostanie potrzebną informację we właściwym momencie, czy proces diagnostyczny będzie sprawniejszy i czy pacjent szybciej otrzyma właściwe leczenie.
Polska AI dla zdrowia ma być nie tylko projektem technologicznym, ale narzędziem budowania własnych kompetencji w obszarze, który bezpośrednio wpływa na zdrowie i życie pacjentów.
źródło: materiały prasowe
PRZEJDŹ DO: STRONA GŁÓWNA
