Kiedy AI zdiagnozuje Cię lepiej niż lekarz. Microsoft twierdzi, że już to robi

Wyobraź sobie, że idziesz do lekarza, a on mówi: 'Mam dla Ciebie dobrą i złą wiadomość. Dobra: wiem, co Ci dolega. Zła: dowiedziałem się tego od maszyny, która jest ode mnie cztery razy lepsza.' Brzmi jak science fiction? Microsoft twierdzi, że to już rzeczywistość.

Kiedy zaufanie spotyka się z algorytmem

Pamiętam, jak siedziałem w gabinecie lekarza trzy lata temu. Dziwne objawy, które nie dawały mi spokoju od tygodni. Lekarz słuchał, kiwał głową, zadawał pytania. W pewnym momencie spojrzał na mnie i powiedział: "Szczerze mówiąc, nie jestem pewien. Skieruję Pana do specjalisty."

Wtedy pomyślałem: "No tak, medycyna to nie matematyka. Czasem po prostu nie wiadomo."

A potem przeczytałem o badaniu Microsoft.

85% skuteczności w diagnozowaniu najbardziej skomplikowanych przypadków medycznych. Dla porównania: doświadczeni lekarze osiągnęli 20%. Nie, to nie jest błąd w druku. To nie jest też kolejny clickbaitowy nagłówek o tym, jak AI "wkrótce" zastąpi lekarzy. To dzieje się teraz.

Ale czy naprawdę chcę, żeby maszyna decydowała o moim zdrowiu?

To pytanie nie daje mi spokoju od kilku dni. Bo z jednej strony – liczby nie kłamią. Z drugiej – to wciąż moja skóra, moje ciało, moje życie. I jakoś trudno mi sobie wyobrazić, że powierzam je algorytmowi, nawet jeśli ten algorytm jest genialny.

Może problem nie leży w technologii. Może leży w nas.

Liczby, które zmieniają wszystko

Zatrzymaj się na chwilę. 85% kontra 20%.

To nie jest porównanie dwóch różnych testów. To nie jest porównanie studentów medycyny z profesorami. To jest porównanie systemu sztucznej inteligencji Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) z grupą doświadczonych lekarzy, którzy mają za sobą od 5 do 20 lat praktyki klinicznej ^[1].

Wszyscy rozwiązywali te same przypadki. Te same objawy, te same wyniki badań, te same historie pacjentów. Przypadki publikowane w New England Journal of Medicine – czasopiśmie, które dla świata medycyny jest tym, czym Nature dla nauki w ogóle ^[1].

Kiedy pierwszy raz zobaczyłem te liczby, pomyślałem, że to żart. Albo błąd. Albo manipulacja statystyczna. Bo jak to możliwe, że maszyna jest aż tak lepsza od człowieka w czymś tak... ludzkim jak medycyna?

Potem zacząłem kopać głębiej.

Okazuje się, że to nie jest pierwszy raz, gdy AI pokonuje lekarzy w diagnostyce. Już w 2023 roku GPT-4 osiągnął 57% skuteczności w podobnych testach, podczas gdy czytelnicy czasopism medycznych – 36% ^[2]. Ale skok z 57% do 85% w ciągu dwóch lat? To nie jest ewolucja. To rewolucja.

Jak maszyna myśli jak lekarz (tylko lepiej)

MAI-DxO to nie jest jeden model AI. To orkiestra. Wyobraź sobie, że idziesz na konsultację, ale zamiast jednego lekarza czeka na Ciebie cały zespół specjalistów: internista, kardiolog, neurolog, endokrynolog. Wszyscy analizują Twój przypadek jednocześnie, dyskutują, spierają się, dochodzą do wniosków ^[1].

Tylko że ci specjaliści to algorytmy. GPT od OpenAI, Gemini od Google, Claude od Anthropic, Llama od Meta, Grok od xAI. Każdy ma swoje mocne strony, każdy patrzy na problem z innej perspektywy ^[3].

Ale najciekawsze jest to, jak ten system pracuje. Nie dostaje listy objawów i nie wybiera diagnozy z menu. Działa jak prawdziwy lekarz: krok po kroku.

Pacjent przychodzi z kaszlem i gorączką. System zadaje pytania: "Jak długo trwa kaszel? Czy jest suchy czy mokry? Czy ma Pan problemy z oddychaniem?" Potem zleca badania: "Zrobimy morfologię krwi i RTG klatki piersiowej." Analizuje wyniki. Jeśli potrzeba – zleca kolejne badania. I tak dalej, aż dojdzie do diagnozy ^[1].

To nie jest Dr House. To jest cały szpital w jednym algorytmie.

I działa nie tylko lepiej, ale też taniej. System Microsoft obniżył koszty diagnostyki o 20%, wybierając mniej kosztowne, ale równie skuteczne badania ^[3]. To brzmi jak sen każdego ministra zdrowia na świecie.

Ale czy lekarze są naprawdę tak słabi?

Zanim zaczniemy planować przejście na emeryturę dla wszystkich lekarzy, warto zrozumieć, z czym mieli do czynienia.

Przypadki z New England Journal of Medicine to nie są zwykłe wizyty u lekarza rodzinnego. To Mount Everest diagnostyki medycznej. Przypadki tak skomplikowane, że trafiają do Massachusetts General Hospital – jednego z najlepszych szpitali na świecie – i tam zespoły specjalistów przez tygodnie próbują rozgryźć, co się dzieje z pacjentem ^[1].

To są historie jak z serialu medycznego: pacjent z dziwną kombinacją objawów, która nie pasuje do żadnego podręcznika. Albo ktoś, kto ma trzy różne choroby jednocześnie, a każda maskuje objawy pozostałych. Albo rzadka choroba, którą większość lekarzy widzi raz w życiu, jeśli w ogóle.

Gdyby to były zwykłe przypadki – złamana noga, angina, nadciśnienie – wyniki mogłyby wyglądać zupełnie inaczej.

Ale może właśnie o to chodzi. Może nie powinniśmy pytać: "Czy AI jest lepsze od lekarzy?" Może powinniśmy pytać: "Jak AI może pomóc lekarzom być lepszymi?"

Bo przecież nikt nie mówi, że GPS zastąpi kierowców. Ale sprawia, że jeździmy lepiej, szybciej, bezpieczniej. Może z medyczną AI będzie podobnie?

Co to znaczy dla Polski?

Kiedy czytam o przełomach w medycznej sztucznej inteligencji, zawsze zastanawiam się: "Okej, ale kiedy to dotrze do nas?"

Okazuje się, że wcale nie musimy czekać tak długo. W Polsce dzieje się więcej, niż mogłoby się wydawać.

W czerwcu 2025 roku w Warszawie odbyła się konferencja AI & MEDTECH CEE, gdzie polscy i międzynarodowi eksperci dyskutowali o przyszłości AI w medycynie ^[4]. W Gdańsku ruszyła pierwsza edycja Poland Healthcare Datathon – wydarzenia, które ma pokazać, jak programiści mogą współpracować z lekarzami przy tworzeniu narzędzi AI ^[5].

Na Uniwersytecie im. Adama Mickiewicza w Poznaniu działa Centrum Sztucznej Inteligencji, które prowadzi badania nad zastosowaniem AI w różnych dziedzinach, w tym w medycynie ^[6]. To nie są już tylko akademickie eksperymenty – to konkretne projekty, które mogą zmienić polską służbę zdrowia.

Ale czy jesteśmy na to gotowi?

Polskie szpitale dopiero zaczynają eksperymentować z AI w diagnostyce obrazowej. W lutym 2025 roku powołano Polską Grupę Chirurgii Robotowej ^[7]. To pierwsze kroki, ale jeszcze długa droga przed nami.

Może jednak to dobrze. Może warto obserwować, jak technologie takie jak MAI-DxO sprawdzają się w praktyce, zanim zaczniemy je masowo wdrażać.

Ciemna strona medalu

Ale zanim zaczniemy świętować nadejście medycznej superinteligencji, warto posłuchać, co mają do powiedzenia niezależni eksperci.

David Sontag z MIT, współzałożyciel firmy Layer Health, która tworzy narzędzia AI dla medycyny, jest ostrożny w ocenach. "To bardzo ekscytujące badanie", mówi, "ale powinniśmy traktować te wyniki z pewną ostrożnością" ^[3].

Dlaczego? Bo lekarze w badaniu Microsoft nie mogli używać żadnych dodatkowych narzędzi, które normalnie mają do dyspozycji. Nie mogli sprawdzić czegoś w internecie, skonsultować się z kolegą, zajrzeć do podręcznika. To nie odzwierciedla tego, jak naprawdę pracują ^[3].

Eric Topol ze Scripps Research Institute dodaje kolejny ważny punkt: "To imponujący raport, ale potrzebujemy badań klinicznych z prawdziwymi pacjentami, żeby naprawdę zwalidować skuteczność systemu" ^[3].

Bo jedna rzecz to rozwiązywanie przypadków na papierze. Druga – praca z żywym człowiekiem, który ma swoje obawy, ograniczenia, preferencje. Pacjent może nie tolerować pewnych procedur. Szpital może nie mieć dostępu do konkretnego sprzętu. AI może nie uwzględniać takich czynników.

I jest jeszcze jedna kwestia, o której Microsoft nie mówi głośno: zaufanie.

Nawet jeśli AI będzie miało 99% skuteczności, czy będziemy mu ufać? Czy będziemy w stanie zaakceptować diagnozę od maszyny? A jeśli AI się pomyli – kto poniesie odpowiedzialność?

To nie są tylko filozoficzne pytania. To praktyczne wyzwania, które będą decydować o tym, czy medyczna superinteligencja rzeczywiście zmieni naszą służbę zdrowia, czy zostanie kolejną technologią, która brzmi świetnie w teorii, ale nie sprawdza się w praktyce.

Przyszłość, która już jest

Następnym razem, gdy pójdę do lekarza, będę myślał o tym artykule. Będę się zastanawiał, czy ten człowiek w białym fartuchu ma dostęp do narzędzi, które mogłyby mu pomóc postawić lepszą diagnozę. Czy korzysta z AI, czy wciąż polega tylko na swojej wiedzy i doświadczeniu.

Ale będę też myślał o czymś innym. O tym, że medycyna to nie tylko diagnostyka. To rozmowa, empatia, zrozumienie. To poczucie, że ktoś się o mnie troszczy. To rzeczy, których żadna maszyna nie zastąpi.

Może superinteligencja medyczna to nie zastąpienie lekarzy, ale ich wzmocnienie. Może przyszłość to nie AI kontra lekarze, ale AI plus lekarze. Technologia, która pozwoli lekarzom być lepszymi w tym, co robią najlepiej – leczeniu ludzi.

A może się mylę. Może za dziesięć lat będziemy wspominać dzisiejszych lekarzy tak, jak dziś wspominamy lamparzy. Może medyczna superinteligencja to początek czegoś, czego jeszcze nie potrafimy sobie wyobrazić.

Jedno jest pewne: ta rewolucja już się zaczęła. Pytanie brzmi: czy jesteśmy na nią gotowi?

Przypisy i źródła

Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja w medycynie, diagnostyka AI, Microsoft AI, superinteligencja medyczna, MAI-DxO, New England Journal of Medicine, dokładność diagnostyczna, przyszłość medycyny

Hashtagi: #AI #medycyna #sztucznainteligencja #diagnostyka #Microsoft #przyszłośćmedycyny #superinteligencja #technologiamedyczna

FAQ - Najczęściej zadawane pytania

Zobacz także

Jeśli interesuje Cię temat AI w medycynie, warto śledzić rozwój wydarzeń w tej dziedzinie. Technologia rozwija się tak szybko, że to, co dziś brzmi jak science fiction, jutro może być codziennością w każdym szpitalu.