Od LLM do multimodalnego AI: jak sztuczna inteligencja zmienia medycynę

Sztuczna inteligencja w medycynie przeszła w ostatnich latach transformację – od wąsko wyspecjalizowanych modeli tekstowych (LLM) do złożonych systemów multimodalnych, integrujących dane obrazowe, tekstowe i strukturalne. To przejście redefiniuje sposób, w jaki analizujemy dane kliniczne, diagnozujemy choroby i podejmujemy decyzje terapeutyczne.

Ewolucja od LLM do modeli multimodalnych

Wstępna fala rozwoju AI w medycynie była napędzana przez tzw. Large Language Models (LLM), które umożliwiały analizę tekstów klinicznych, automatyczne generowanie dokumentacji medycznej czy wsparcie w tworzeniu planów leczenia. Modele takie jak GPT‑4, Med-PaLM czy BioGPT były trenowane na dużych zbiorach danych językowych, w tym notatkach klinicznych, opisach przypadków i literaturze naukowej.

Jednak od 2023 roku zauważa się intensywny wzrost zainteresowania systemami multimodalnymi – które łączą dane z różnych źródeł: obrazowanie (MRI, RTG), dane genetyczne, biosensory oraz teksty medyczne. Taki sposób integracji umożliwia bardziej kompleksowe modelowanie pacjenta i kontekstu klinicznego.

Diagnostyka wspierana multimodalnym AI

Systemy multimodalne okazują się szczególnie skuteczne w obszarach takich jak radiologia, onkologia czy neurologia. Przykładem może być model MedCLIP, który łączy dane obrazowe i opisowe w celu poprawy trafności diagnostycznej. W badaniach z 2024 r. (Nature Biomedical Engineering) wykazano, że modele multimodalne przewyższają modele wyłącznie obrazowe w rozpoznawaniu zmian nowotworowych w tomografii komputerowej.

Zdolność do korelowania informacji tekstowych z obrazowymi przyczynia się do redukcji błędów diagnostycznych, poprawia wczesne wykrywanie chorób i pozwala lepiej dostosować dalszą ścieżkę leczenia.

Generatywna dokumentacja kliniczna

Jednym z kluczowych zastosowań LLM w ochronie zdrowia jest automatyczne generowanie dokumentacji medycznej. W warunkach klinicznych, gdzie lekarze poświęcają nawet 30–50% czasu pracy na dokumentację, wdrożenie narzędzi takich jak Dragon Ambient eXperience (Nuance/Microsoft) przynosi istotne oszczędności czasu i poprawia jakość notatek.

Nowoczesne modele nie tylko transkrybują, ale również streszczają i ujednolicają dane, wspierając interoperacyjność z systemami EHR. Multimodalność dodatkowo pozwala na włączenie wyników badań obrazowych, parametrów życiowych czy wypowiedzi pacjenta w czasie rzeczywistym.

Wsparcie decyzji klinicznych

Systemy AI pełnią także coraz ważniejszą rolę w podejmowaniu decyzji klinicznych, szczególnie w kontekście trudnych przypadków lub pacjentów z wielochorobowością. Przykładem może być Clinical Decision Support System (CDSS) oparty na multimodalnym AI, który analizuje zarówno dane obrazowe, jak i historię leczenia oraz aktualne wyniki badań laboratoryjnych.

W badaniach pilotażowych (JAMA Network, 2025) wykazano, że tego typu systemy poprawiają zgodność decyzji terapeutycznych z aktualnymi wytycznymi nawet o 19%, szczególnie w intensywnej terapii i onkologii.

Transparentność i interpretowalność modeli

Rosnąca złożoność systemów AI budzi pytania o ich interpretowalność. W praktyce klinicznej kluczowe jest, aby lekarz mógł zrozumieć, na jakiej podstawie system AI sformułował daną rekomendację. Dlatego rozwijane są techniki explainable AI (XAI), umożliwiające wizualizację ścieżek decyzyjnych modeli.

Dodatkowo, w Europie i USA zaostrza się prawo dotyczące wykorzystywania systemów AI w medycynie – wymaga się certyfikacji modeli (np. według TRIPOD-AI), dokumentowania ich źródeł danych i sposobów walidacji.

Integracja danych i interoperacyjność

Multimodalność to nie tylko większa ilość danych, ale również wyzwanie integracyjne. Różne systemy szpitalne, formaty danych i standardy (HL7, FHIR, DICOM) muszą zostać ujednolicone, aby AI mogła skutecznie działać. Dlatego obecnie nacisk kładzie się na tworzenie platform interoperacyjnych, takich jak GAIA-X Health w UE, które mają umożliwić bezpieczną i ustrukturyzowaną wymianę danych dla systemów AI.

Przyszłość: ku inteligentnym systemom wspierającym lekarza

Kierunek, w którym zmierza AI w medycynie, to nie zastępowanie lekarza, lecz tworzenie inteligentnego partnera wspierającego analizę, diagnozę i podejmowanie decyzji. Kluczowe będzie dalsze kształcenie kadr medycznych w zakresie współpracy z AI, rozwój ram etycznych oraz zapewnienie, że pacjent ma pełną świadomość roli technologii w procesie leczenia.

Warto również inwestować w badania kliniczne z udziałem systemów multimodalnych AI, które będą mogły udowodnić swoją skuteczność i bezpieczeństwo w warunkach rzeczywistych, nie tylko eksperymentalnych.

Źródła:

1. JAMA Network. Articles on AI-driven clinical decision support systems.
2. arXiv. Preprints on multimodal medical AI models and foundation models in healthcare.
3. IEEE Xplore. Publications on AI integration in radiology and clinical diagnostics.
4. Scopus. Literature review database on generative AI applications in medicine.
5. DARPA. Explainable Artificial Intelligence (XAI) Program Reports.
6. European Commission Joint Research Centre (JRC). Reports on Trustworthy and Explainable AI in Healthcare.
7. PubMed. Peer-reviewed articles on clinical applications of large language models and multimodal AI.