Polacy patrzą na sztuczną inteligencję w ochronie zdrowia przede wszystkim przez pryzmat realnych korzyści – wynika z badania przeprowadzonego przez SW Research na zlecenie OVHcloud, globalnego dostawcy usług chmurowych
i europejskiego lidera w tej dziedzinie. Badani nie oczekują zastąpienia lekarzy przez algorytmy, licząc przed wszystkim na usprawnienie systemu, w tym krótsze kolejki, lepszą organizację leczenia i większą dostępność lekarzy.
Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia przestaje być wyłącznie tematem konferencji, prezentacji i projektów pilotażowych, a coraz częściej staje się elementem codziennej praktyki placówek medycznych. Skala tej zmiany jest różna, a najwięcej wdrożeń pojawia się tam, gdzie technologia przynosi bezpośrednie, wymierne efekty, czyli w diagnostyce obrazowej, telemedycynie, analizie danych czy automatyzacji dokumentacji. Im częściej AI trafia do codziennej praktyki medycznej, tym wyraźniej widać, że jej realnym ograniczeniem nie jest dziś technologia, lecz poziom zaufania pacjentów.
Lekarz pozostaje kluczowym ogniwem
Choć ponad połowa badanych (52,8%) widzi w AI szansę na poprawę dostępności opieki zdrowotnej, wyraźnie ostrożniej podchodzi do jej roli w podejmowaniu decyzji medycznych. Diagnozie lekarskiej wspieranej przez sztuczną inteligencję zaufałoby jedynie 29,2% respondentów, podczas gdy aż 47,0% deklaruje brak zaufania do takiego modelu. Wyniki te pokazują, że granica akceptacji AI nie przebiega dziś między „technologią” a „jej brakiem”, lecz między technologią wspierającą a zastępującą człowieka. Pacjenci są skłonni zaakceptować rozwiązania, które pomagają lekarzom w pracy i usprawniają proces leczenia, natomiast znacznie mniej przychylni są przenoszeniu odpowiedzialności za decyzje medyczne na sztuczną inteligencję.
Ten kierunek potwierdzają również obserwacje rynku.
Pacjenci nie oczekują od AI, że zastąpi lekarza. Oczekują, że pomoże naprawić to, co dziś najbardziej frustruje ich w ochronie zdrowia – długie kolejki, przeciążenie systemu i zbyt mało czasu specjalisty dla pacjenta. Technologia w medycynie będzie wygrywać nie wtedy, gdy obieca rewolucję, ale wtedy, gdy rozwiąże konkretne problemy tu i teraz. Widzimy to bardzo wyraźnie: kiedy dokumentacja powstaje bezpośrednio z rozmowy, lekarz zyskuje nawet około godziny dziennie, którą może przeznaczyć na spokojniejszą pracę i większą uwagę dla pacjenta. Właśnie w tym kierunku powinien rozwijać się medtech w Polsce – nie jako alternatywa dla relacji lekarz–pacjent, ale jako zaplecze, które tę relację wzmacnia – podkreśla Hubert Zieliński, CEO & Founder hiCora.ai.
Największe obawy dotyczą błędów, nie samej technologii
Zlecone przez OVHcloud badanie pokazuje również, że główne obawy pacjentów nie koncentrują się wokół samej obecności sztucznej inteligencji w medycynie, lecz wokół ryzyka błędnej diagnozy lub niewłaściwej decyzji medycznej. Na ten czynnik wskazało 41,8% respondentów. Na drugim miejscu (21,5%) znalazł się brak kontroli lekarza nad procesem diagnostycznym. Dopiero w dalszej kolejności pojawiają się obawy związane
z zastępowaniem personelu medycznego przez technologię oraz z bezpieczeństwem
i poufnością danych medycznych. Pacjenci nie odrzucają więc innowacji jako takich, ale oczekują jasnych zasad ich stosowania, nadzoru klinicznego oraz zachowania roli lekarza jako ostatecznego decydenta.
Najnowsze badania nad możliwościami diagnostycznymi AI pokazują jasno: sztuczna inteligencja w medycynie jest bezpieczna tylko dzięki odpowiedzialnemu nadzorowi ludzkiemu. Technologia oparta o duże modele językowe nie rozumie świata w sposób zbliżony do człowieka, ale może bardzo skutecznie wspierać lekarza, który potrafi właściwie interpretować i stosować tę wiedzę. W MedKid rozwijamy funkcjonalności właśnie w tym modelu – AI podpowiada, ale to człowiek decyduje, a lekarz dostaje bardziej wartościowe dane, nie tracąc kontroli – zaznacza Karol Sotomski, współtwórca MedKid app, prezes zarządu Code Publishing.
Różnice pokoleniowe a podejście do AI w medycynie
Wyniki badania wskazują również na istotne różnice pokoleniowe w podejściu do sztucznej inteligencji. Młodsze grupy respondentów są bardziej otwarte na wykorzystanie nowych technologii – aż 64,1% z nich uważa, że AI może przyczynić się do skrócenia kolejek do specjalistów. Jednocześnie to właśnie w tej grupie wyraźnie widoczna jest obawa przed ryzykiem błędnej diagnozy.
Wśród starszych grup więcej jest sceptyków, którzy przywiązują dużą wagę do relacji
z lekarzem oraz obecności czynnika ludzkiego w procesie leczenia. Nie oznacza to jednak odrzucenia technologii, lecz oczekiwanie, że będzie ona pełnić rolę wsparcia, a nie zastępstwa. Wspólnym mianownikiem dla wszystkich grup wiekowych pozostaje perspektywa poprawy efektywności systemu ochrony zdrowia.
Medtech odpowiada na realne potrzeby systemu
Obecna sytuacja stawia przed startupami medycznymi zarówno wyzwania, jak i nowe możliwości. Rynek coraz wyraźniej premiuje rozwiązania, które odpowiadają na konkretne problemy systemowe, takie jak długie kolejki, przeciążenie personelu czy nadmiar obowiązków administracyjnych.
Nasze badanie pokazuje bardzo wyraźnie, że pacjenci nie oczekują od AI „medycyny bez lekarza”, lecz przede wszystkim sprawniejszego systemu: krótszych kolejek, lepszej organizacji leczenia i większej dostępności specjalistów. To istotny sygnał dla rynku medtech, który powinien dostarczać rozwiązania realnie odpowiadające na potrzeby systemu i mogące podlegać skalowaniu w sposób bezpieczny i zgodny z regulacjami – mówi Natalia Świrska-Załuska, Startup Program Manager, OVHcloud CEE.
W praktyce oznacza to, że rola AI w ochronie zdrowia koncentruje się dziś przede wszystkim na usprawnianiu procesów – ograniczaniu obciążeń administracyjnych, poprawie organizacji danych oraz wsparciu obsługi pacjenta. Dla lekarzy przekłada się to na więcej czasu na diagnozę i decyzje kliniczne, a dla pacjentów – na sprawniejszy dostęp do opieki.
Bez odpowiedniej infrastruktury AI nie osiągnie skali
Oczekiwania pacjentów dotyczące sprawniejszego systemu wskazują na konieczność przejścia od rozproszonych wdrożeń do podejścia systemowego. Kluczową rolę odgrywają w tym zakresie chmura i interoperacyjność – bez odpowiedniej infrastruktury rozwiązania oparte na AI pozostają najczęściej punktowymi usprawnieniami. Dopiero środowisko chmurowe umożliwia analizę dużych zbiorów danych, skalowanie rozwiązań, bieżącą aktualizację modeli oraz integrację z istniejącymi systemami. W praktyce oznacza to, że jednym z głównych wyzwań nie jest dziś stworzenie narzędzi AI, lecz zapewnienie warunków do ich szerokiego i bezpiecznego wykorzystania.
O badaniu
Badanie zrealizowane przez SW Research metodą CAWI w marcu 2026 r. na ogólnopolskiej próbie n=833 respondentów.
