Nowa era radiologii

Rok 2026 zapowiada przełom, który zdefiniuje przyszłość radiologii. Sztuczna inteligencja przestała być jedynie narzędziem wspierającym opis badań – staje się pełnoprawnym elementem procesu diagnostycznego, zgodnym z unijnym AI Act i zintegrowanym z systemami PACS, RIS oraz elektroniczną dokumentacją medyczną.

Europejskie Towarzystwo Radiologiczne (ESR) określa ten etap mianem „Augmented Radiology”, czyli wspomaganej radiologii, w której lekarz i algorytm współpracują w sposób transparentny i nadzorowany. W 2026 r. ponad 60% ośrodków diagnostycznych w UE ma korzystać z narzędzi AI przynajmniej w jednym obszarze diagnostyki.

Gdzie AI już działa: pięć kluczowych zastosowań klinicznych

Wykrywanie raka płuca w tomografii komputerowej – algorytmy oparte na sieciach konwolucyjnych (CNN) osiągają czułość powyżej 95% w wykrywaniu zmian poniżej 5 mm. Programy takie jak LungVision czy Transpara CT zostały zatwierdzone przez EMA i FDA jako systemy wspomagające decyzje kliniczne.
Mammografia cyfrowa i tomosynteza – AI wykazuje skuteczność porównywalną z doświadczonym radiologiem. Badanie w Lancet Digital Health (2025) potwierdziło, że zastosowanie systemu wspomagającego zmniejsza odsetek fałszywie ujemnych wyników o 20% przy jednoczesnym skróceniu czasu opisu o 40%.
Diagnostyka udaru w trybie ostrego dyżuru – modele AI zintegrowane z systemem triage (np. RapidAI, Viz.ai) analizują TK głowy w czasie rzeczywistym i automatycznie alertują neurologa o niedrożności dużych naczyń. W Polsce pilotaż takich rozwiązań ruszył w 2025 r. w sieci szpitali PSIM.
Onkologia i radiomika – integracja AI z danymi histopatologicznymi i genetycznymi pozwala przewidywać agresywność nowotworu, odpowiedź na leczenie i ryzyko nawrotu. To podstawa nowej dziedziny – radiogenomiki.
Ocena układu sercowo-naczyniowego – algorytmy analizujące echokardiografię 3D i rezonans serca wykrywają dysfunkcje skurczowe i rozkurczowe szybciej niż tradycyjna analiza manualna.

Zmiana paradygmatu pracy radiologa

Dotychczas radiolog był centralnym ogniwem interpretacji obrazów. W 2026 roku jego rola ewoluuje w kierunku „koordynatora decyzji diagnostycznych”. AI wykonuje pierwsze przetwarzanie, segmentację, ocenę ilościową i porównanie z wcześniejszymi badaniami, a lekarz zatwierdza wynik i odpowiada za interpretację kliniczną.

Według raportu European Radiology AI Outlook 2025, czas opisu pojedynczego badania skrócił się średnio z 15 do 6 minut, a produktywność wzrosła o 40%. Co ważniejsze, poprawiła się spójność diagnostyczna – różnice między opisami różnych radiologów zmniejszyły się o połowę.

Regulacje, certyfikacja i odpowiedzialność

Integracja AI w radiologii wymaga zgodności z AI Act (UE 2024/1689) oraz z rozporządzeniem MDR.
Systemy AI stosowane w diagnostyce obrazowej klasyfikowane są jako wyroby medyczne klasy IIb lub III i podlegają ocenie przez jednostki notyfikowane.
Od 2025 roku EMA prowadzi rejestr „AI in Healthcare Devices Database”, w którym publikowane są dane o zatwierdzonych modelach i ich przeznaczeniu klinicznym.

Kwestia odpowiedzialności jest kluczowa. Zgodnie z art. 62 AI Act, pełną odpowiedzialność za decyzję diagnostyczną ponosi użytkownik końcowy – lekarz. System może wspierać, ale nie zastępować oceny klinicznej.

W praktyce oznacza to konieczność prowadzenia dzienników działań algorytmu (AI logs) oraz szkolenia lekarzy w zakresie interpretacji wyników i rozpoznawania potencjalnych błędów modelu.

Interoperacyjność i integracja z infrastrukturą IT

W 2026 roku podstawowym kierunkiem rozwoju staje się standaryzacja wymiany danych.
Nowe wersje protokołów DICOM i HL7 FHIR umożliwiają zapis metadanych opisujących działanie modelu AI – w tym wersję algorytmu, datę walidacji i parametry treningowe.
Wdrożenie standardów FHIR-AI ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa pacjenta i audytowalności.

W Polsce Krajowy System e-Zdrowie (P1) planuje integrację z rejestrem „AI w ochronie zdrowia”, który ma gromadzić informacje o algorytmach używanych w placówkach diagnostycznych, ich zgodności i wynikach kontroli jakości.

Etyka i transparentność

Jednym z wymogów AI Act jest obowiązek transparentności modelu – pacjent ma prawo wiedzieć, że jego badanie zostało ocenione przez algorytm oraz że końcowa decyzja należy do lekarza.
W praktyce wymaga to zmian w formularzach zgody na badanie oraz w sposobie przekazywania wyników.
WHO i UNESCO rekomendują wprowadzenie etykiety „AI Assisted” w raportach diagnostycznych, co ma zwiększyć zaufanie i świadomość pacjentów.

Wyzwania wdrożeniowe

Największe bariery to:

brak interoperacyjności między systemami różnych producentów,
ograniczona liczba ekspertów z pogranicza radiologii i data science,
wysokie koszty licencji i utrzymania modeli,
ryzyko nadmiernego polegania na AI bez odpowiedniego nadzoru człowieka.

Z drugiej strony, korzyści są znaczące: szybsza diagnostyka, mniejsza liczba błędów, bardziej precyzyjne raporty i lepsze planowanie terapii.

Polska 2026 – stan wdrożeń

Według danych Ministerstwa Zdrowia RP i Polskiego Towarzystwa Radiologicznego, do końca 2025 roku:

48 szpitali wdrożyło systemy wspomaganej diagnostyki obrazowej,
12 ośrodków onkologicznych prowadzi projekty pilotażowe radiogenomiki,
3 województwa (Mazowieckie, Małopolskie, Pomorskie) korzystają z rozwiązań AI w programach przesiewowych raka płuca.

Nowelizacja ustawy o systemie informacji w ochronie zdrowia (Dz.U. 2025 poz. 431) wprowadza obowiązek raportowania wykorzystania AI w procedurach diagnostycznych finansowanych przez NFZ.

Przyszłość: AI jako współautor diagnozy

Najbardziej zaawansowane modele, wykorzystujące multimodalne sieci neuronowe, analizują równocześnie obrazy, wyniki laboratoryjne i dane genetyczne.
W 2026 r. rozpoczną się badania kliniczne nad tzw. systemami holistycznej diagnostyki AI, które łączą radiologię, patologię i dane kliniczne w jeden proces decyzyjny.

W perspektywie kilku lat sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią zespołu diagnostycznego – nie konkurencją dla radiologa, lecz jego rozszerzeniem.

Bibliografia:

To też może Cię zainteresować:

AI Radiology 2026: sztuczna inteligencja, która zmienia diagnostykę obrazową. Czy radiolodzy są gotowi na rewolucję kliniczną?