Rosnąca liczba inicjatyw opartych na sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia wymaga wprowadzenia prostych, ale rygorystycznych kryteriów oceny ich dojrzałości. Rekomendacją operacyjną na 2026 rok jest zastosowanie jednolitej metryki „AI-readiness” jako filtra dla analizowanych wdrożeń.

Podstawowym komponentem takiej metryki powinna być jakość i dostępność danych. Algorytmy trenowane na niepełnych, niereprezentatywnych lub słabo udokumentowanych zbiorach nie powinny być traktowane jako rozwiązania gotowe do zastosowań klinicznych lub systemowych.

Drugim filarem jest walidacja efektów, zarówno retrospektywna, jak i prospektywna. Brak dowodów na stabilność wyników w czasie oraz odporność modeli na zmiany danych wejściowych znacząco ogranicza ich wartość operacyjną.

Kluczowe znaczenie ma również governance, obejmujące odpowiedzialność za decyzje algorytmiczne, procedury aktualizacji modeli oraz mechanizmy reagowania na błędy. Bez jasno zdefiniowanych zasad zarządzania AI ryzyko operacyjne przewyższa potencjalne korzyści.

Czwartym elementem jest audytowalność i wyjaśnialność modeli. Algorytmy, których działania nie da się prześledzić i wyjaśnić, nie spełniają wymogów ani klinicznych, ani regulacyjnych, niezależnie od deklarowanej skuteczności.

W ramach PDB rekomenduje się raportowanie wyłącznie tych inicjatyw AI, które spełniają minimalne kryteria „AI-readiness”. Takie podejście pozwala oddzielić realne wdrożenia od narracji marketingowej i buduje wiarygodność analiz technologicznych.

Źródła:
– npj Digital Medicine
– Nature Medicine
– European Commission (AI in Healthcare)

Opracowanie redakcyjne: Debaty Zdrowie