Eksperci ostrzegają przed gigantycznym tsunami onkologicznych przypadków, które w najbliższych latach mają przetoczyć się przez system opieki zdrowotnej. W odpowiedzi na to wyzwanie Wrocław ogłasza ambitny plan stworzenia silnika sztucznej inteligencji dla polskiej medycyny. To nie jest kolejny chat bot w gabinecie, który odpowiada na pytania pacjentów. To próba zbudowania narzędzia, które wspiera lekarzy, menedżerów szpitali i polityków zdrowotnych w decyzjach codziennych i strategicznych. Wyobraź sobie system, który uczy się na danych z całej Polski, a potem pokazuje, która diagnoza ma największe szanse powodzenia, jaka terapia jest najbardziej skuteczna w określonym kontekście i gdzie trzeba skrócić ścieżkę leczenia tak, by pacjent szybciej otrzymał potrzebną pomoc.
Na początku celem jest przyspieszenie diagnostyki onkologicznej. W momencie, gdy czas od podejrzenia do potwierdzenia diagnozy bywa kluczowy, każdy dzień zwłoki kosztuje pacjenta i system. Silnik ma analizować wyniki badań, obrazy radiologiczne, historię choroby i wyniki badań genetycznych, by podpowiedzieć lekarzowi, które kroki diagnostyczne przyniosą najwięcej informacji w danym momencie. Nie chodzi o tworzenie zamkniętego bota do konwersacji z pacjentem. Chodzi o narzędzie, które potrafi zautomatyzować i zracjonalizować proces podejmowania decyzji medycznych w skali całego kraju.
W kolejnych fazach projekt ma monitorować ścieżkę leczenia i wykazywać skuteczność terapii. To znaczy, że program pilotażowy będzie śledził, które decyzje diagnostyczne i terapeutyczne prowadzą do lepszych wyników w określonych typach nowotworów, a także gdzie pojawiają się opóźnienia, które trzeba zlikwidować. Dzięki temu lekarz otrzymuje narzędzie, które nie zastępuje jego wiedzy, lecz uzupełnia ją o dane, które w praktyce bywają rozproszone lub trudne do zestawienia w jednym widoku.
Projekt ma szanse stać się także platformą dla szybszych badań klinicznych. Dzięki ustandaryzowanym danym i otwartej architekturze możliwe będzie testowanie hipotez medycyny opartej na danych na wielu ośrodkach bez konieczności ręcznego łączenia każdego zestawu danych. Nie chodzi o „kolejnego” publicznego chatbota do pytania o samopoczucie. Chodzi o silnik, który agreguje, sortuje i przegląda dane w tle, a lekarz widzi na koniec to, co najważniejsze.
Dlaczego Wrocław? Bo to miasto, które łączy silną bazę naukową z praktyką kliniczną. Uczelnie, szpitale i startupy patrzą jednym okiem na naukę, drugim na to, jak polskie placówki zdrowia mogą stać się światowym liderem w aplikacjach AI dla medycyny. Projekt ma wymusić nowe modelowanie procesów, zmieniać sposób, w jaki wykorzystujemy dane, i pokazać, że Polska potrafi stworzyć własny, transparentny i bezpieczny ekosystem AI w medycynie.
