AI v medicíne: pomocník lekára alebo riziko pre pacienta?
Kde už AI reálne pomáha – a kde má limity
Keď sa dnes hovorí o „AI v medicíne“, často to znie, ako keby algoritmy už nahradili lekárov. Realita je triezvejšia: tam, kde je veľa dát a opakujúcich sa krokov, dokáže AI urobiť prácu rýchlejšiu, presnejšiu a konzistentnejšiu. Typicky ide o oblasti s obrazovými vyšetreniami – rádiológia, kardiológia (echá), oftalmológia, dermatológia, patológia. AI je tu „druhý pár očí“, ktorý upozorní na nenápadné detaily, pomôže triediť urgentnosť nálezov a zníži počet prehliadnutých drobností pri konci služby.
Zároveň však platí, že aj najlepší algoritmus nepozná celý príbeh pacienta. Nevidí súvislosti medzi výsledkami krvi, liekmi, komorbiditami a tým, čo lekár intuitívne zvažuje v hlave po rokoch praxe. Preto je rozumné chápať AI ako kopilota: spoľahlivého pomocníka, ktorý navrhne, overí, zrýchli – ale nerobí posledné rozhodnutie.
Ďalšia veľká výhoda AI v medicíne je v logistike: automatické popisy rutinných nálezov, predpripravené šablóny, lepšie triedenie čakajúcich vyšetrení. To všetko skracuje čas, ktorý by inak pohltilo „papierovanie“, a uvoľňuje ruky na rozhovor s pacientom. V ambulancii to často znamená, že lekár má viac minút na vysvetlenie diagnózy a odporúčaní.
Nie je to však kúzelná palička. Aby AI v medicíne dávala zmysel, potrebuje kvalitné dáta, rozumnú validáciu a priebežné sledovanie výkonu po nasadení. Model, ktorý v štúdii vyzerá skvelo, sa v praxi môže správať inak – iné prístroje, iná populácia pacientov, iný pracovný postup. Rozumné nemocnice preto testujú modely najskôr na vlastných dátach a až potom ich pustia do ostrého režimu.
Prakticky: kde sa dnes prínos cíti najviac
-
„Druhé čítanie“ snímok – algoritmus označí sporné miesta, lekár rozhodne, či sú klinicky významné.
-
Triáž – systém pomôže zoradiť prípady tak, aby najrizikovejší pacienti prišli na rad skôr.
-
Automatizácia rutiny – predvyplnené texty, konsolidácia nálezov, sumarizácie do prepúšťacích správ.
Zhrnuté: AI v medicíne už dnes šetrí čas a zlepšuje konzistentnosť. V zložitých prípadoch je však stále rozhodujúci človek – jeho skúsenosť, schopnosť pýtať sa a spájať body do celku.
Prečo nie je dobrý nápad samovyšetrovanie cez chatboty a ako AI používať rozumne
AI v medicíne vie radiť presvedčivo – a práve to je riziko. Pri zdravotných ťažkostiach je lákavé napísať symptómy do chatbota a hneď mať „odpoveď“. Lenže model neodoberie krv, neurobí EKG a nepozná vašu anamnézu. Prvoplánové samodiagnostikovanie preto nie je dobrý nápad.
Čo si strážiť (ľudsky a prakticky):
-
Zaujatosť (bias) a omyly. Modely sa učia z dát, ktoré nemusia odrážať všetkých pacientov. Ak sa trafíte do „okrajovej“ skupiny, odporúčanie môže byť mimo – a to veľmi presvedčivým tónom.
-
Halucinácie. Generatívne AI vedia znieť sebaisto aj vtedy, keď sa mýlia. Laik to často nerozozná.
-
Falošná istota. Aj keď AI „uhádne“ pravdepodobnú diagnózu, bez vyšetrenia u lekára ide stále len o hypotézu.
Praktický príklad:
Predstavte si 52-ročného muža, ktorý pocíti tlak na hrudi pri chôdzi do schodov. Potí sa, bolesť vystreľuje do ľavej ruky, trochu ho napína. Zadá príznaky do chatbota a ten mu navrhne reflux, stres, svalovicu. Znie to neškodne – lenže model nevidí EKG, nepozná jeho cholesterol, nevie o rodinnej anamnéze. V realite môžu byť toto typické príznaky akútneho koronárneho syndrómu. Správny postup? Okamžite volať 155/112 alebo ísť na urgent. Až potom, keď je pacient v bezpečí a po vyšetreniach, má zmysel použiť AI na pochopenie nálezov či prípravu otázok na kontrolu.
Ako AI používať tak, aby pomáhala a neškodila:
-
Najprv klinika, potom AI. Pri nových alebo zhoršujúcich sa príznakoch uprednostnite lekára. AI v medicíne si nechajte na „druhý krok“ – zhrnutie informácií, vysvetlenie diagnózy ľudskou rečou, vytvorenie zoznamu otázok na ďalšiu návštevu.
-
Overujte zdroj nástroja. Je to validovaný klinický softvér pre zdravotníkov, alebo všeobecný chatbot? Ten druhý berte len ako nápadník, nie ako verdikt.
-
Poznajte hranice. AI v medicíne je pomocník. Nepredpisuje lieky, nerobí rozhodnutia, nevie vyhodnotiť fyzikálne vyšetrenie ani „tu a teraz“ zmerať vitálne funkcie.
Zmysel AI pre bežného človeka krásne vynikne po návšteve lekára: vysvetlí pojmy zo správy, pomôže pochopiť, prečo je dôležité užívať lieky, a pripraví vám prehľad ďalších krokov. Nie je to domáci lekár – je to škatuľka s užitočnými nástrojmi.
Ako ju nasadiť bezpečne: poistky, ktoré chránia pacienta aj lekára
Aby AI v medicíne fungovala v náš prospech, musí byť dobre „zasadená“ do praxe. To znamená tri veci: pravidlá, tréning a dohľad.
1) Pravidlá a transparentnosť
Dobrý systém jasne hovorí, čo robí a z čoho vychádza: aké dáta ho trénovali, ako bol testovaný a pri ktorých pacientoch funguje slabšie. V Európe pribúdajú aj regulačné mantinely (AI Act), ktoré tlačia na kvalitu dát, riadenie rizík a sledovanie výkonu po nasadení. Pre pacienta to v preklade znamená viac bezpečnostných poistiek a menej „čiernych skriniek“.
2) Tréning tímu a kultúra práce s AI
AI mení spôsob, akým zdravotníci rozmýšľajú. Preto je dôležité, aby tím vedel:
-
rozpoznať limity nástroja (kedy mu neveriť, kedy overovať druhým pohľadom),
-
udržiavať manuálne zručnosti (nenechať sa „odnaučiť“ spoliehaním sa na softvér),
-
pýtať sa správne otázky: „Prečo to AI navrhla takto? Čo by zmenila iná hodnota CTK, iné EKG, iný kontext?“
3) Dohľad a priebežné ladenie
Model sa časom môže „odchýliť“ – zmení sa populácia pacientov, prístroje, postupy. Preto je kľúčové:
-
lokálna validácia pred nasadením (vlastné dáta, vlastné prístroje),
-
monitoring výkonu po nasadení (citlivosť/špecificita v čase a v podskupinách pacientov),
-
jasný proces incidentov (kam hlásiť zvláštne správanie systému a čo sa potom deje),
-
re-kalibrácie (priebežné dolaďovanie modelu, aby zostal spoľahlivý).
A čo z toho plynie pre bežného človeka? Dobrá správa: AI v medicíne vie skrátiť čakacie doby, znížiť počet prehliadnutých nálezov a vysvetliť ťažké správy ľudskou rečou. Menej lákavá – ale dôležitá – správa: ani najlepší model nenahradí vyšetrenie a rozhovor s lekárom. Vaše zdravie je súčet dát aj súvislostí. AI pomáha s dátami. Súvislosti drží v rukách lekár – spolu s vami.
Krátky záver pre sociálne siete
AI v medicíne je výborný kopilot. Nenechajte ju však šoférovať. Pri nových ťažkostiach volajte lekára, nie chatbota. Po vyšetrení vám AI pomôže pochopiť nálezy a pýtať sa lepšie otázky. Takto technológia pracuje pre pacienta – nie naopak.
Zdroje
-
Nature Medicine. Systematic review on cost-effectiveness of AI in clinical practice. npj Digital Medicine [online]. 2025, vol. 8, art. 17. Dostupné na: https://www.nature.com/articles/s41746-025-01722-y
-
Nature Medicine. Diagnostic accuracy of generative AI compared to medical experts: meta-analysis. npj Digital Medicine [online]. 2025, vol. 8, art. 15. Dostupné na: https://www.nature.com/articles/s41746-025-01543-z
-
FRONTIERS IN DIGITAL HEALTH. Overview of reviews on AI in medicine and proposal of CLASMOD-AI framework. Frontiers in Digital Health [online]. 2025, vol. 4. Dostupné na: https://www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2025.1550731/full
-
FRONTIERS IN MEDICINE. Clinical risk management and AI: systematic review. Frontiers in Medicine [online]. 2024, vol. 11. Dostupné na: https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2024.1522554/full
-
npj Digital Medicine. Artificial intelligence in clinical imaging: meta-analysis of efficiency and accuracy. npj Digital Medicine [online]. 2024, vol. 7, art. 124. Dostupné na: https://www.nature.com/articles/s41746-024-01248-9
-
AXIOS. Biased AI systems decrease diagnostic accuracy in clinicians. Axios [online]. 2023. Dostupné na: https://www.axios.com/2023/12/20/ai-bias-diagnosis
-
ZHANG, Y. et al. Explanations do not protect against bias in AI-assisted diagnosis: randomized study. Journal of the American Medical Informatics Association [online]. 2023. Dostupné na: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10731487/
-
NATIONAL INSTITUTES OF HEALTH. NIH findings shed light on risks and benefits of integrating AI into medical decision-making. NIH News Releases [online]. 2023. Dostupné na: https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-findings-shed-light-risks-benefits-integrating-ai-into-medical-decision-making
-
THE VERGE. Google’s healthcare AI made up a body part — what happens when doctors don’t notice? The Verge[online]. 2024. Dostupné na: https://www.theverge.com/health/718049/google-med-gemini-basilar-ganglia-paper-typo-hallucination
-
TIME. New study suggests using AI made doctors less skilled at spotting cancer. Time [online]. 2024. Dostupné na: https://time.com/7309274/ai-lancet-study-artificial-intelligence-colonoscopy-cancer-detection-medicine-deskilling/