Publikacje w obszarze medycyny cyfrowej, w tym na łamach „npj Digital Medicine”, coraz częściej akcentują potrzebę holistycznego podejścia do projektowania algorytmów medycznych. Oznacza to łączenie wysokiej wydajności modeli z ich wyjaśnialnością i możliwością audytu.

Dla klinicystów skuteczność algorytmu mierzona wyłącznie wskaźnikami statystycznymi jest niewystarczająca. Zaufanie do narzędzi opartych na AI wymaga zrozumienia mechanizmów podejmowania decyzji oraz możliwości identyfikacji błędów i uprzedzeń w danych.

Wyjaśnialność modeli staje się również kluczowym wymogiem regulacyjnym. W warunkach europejskich audytowalność algorytmów ma znaczenie zarówno dla certyfikacji wyrobów medycznych, jak i dla odpowiedzialności prawnej związanej z ich stosowaniem.

W praktyce klinicznej szczególne znaczenie ma to w obszarach diagnostyki i triage, gdzie algorytmy wspierają decyzje o dalszym postępowaniu z pacjentem. Brak przejrzystości działania modelu może prowadzić do nadmiernego polegania na AI lub, przeciwnie, do jej całkowitego odrzucenia przez personel.

Holistyczne podejście do AI zakłada także ocenę wpływu algorytmów na przepływy pracy i obciążenie personelu. Nawet bardzo dokładne modele mogą okazać się nieprzydatne, jeśli nie integrują się z realiami klinicznymi i systemami informatycznymi.

W 2026 roku adopcja AI w ochronie zdrowia będzie coraz częściej zależeć nie od spektakularnych wyników badań, lecz od zdolności do spełnienia wymogów klinicznych, regulacyjnych i organizacyjnych jednocześnie.

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

Opracowanie redakcyjne: Debaty Zdrowie