Prawie 28 mln zł na AI w szpitalach. Polski medtech wyłapie niepokojące wyniki badań

Współczesna opieka zdrowotna opiera się na cyfrowych systemach i zaawansowanych urządzeniach. Generują one nieustanny strumień powiadomień: ostrzegają o pogorszeniu stanu pacjenta, informują o nowych wynikach z laboratorium czy przypominają o podaniu leków. Zjawisko to ma jednak ciemną stronę – przebodźcowanie personelu medycznego.

Skalę tego problemu obrazuje publikacja z 2026 roku w czasopiśmie „Applied Clinical Informatics”. Obserwacja 97 lekarzy w jednym systemie szpitalnym wykazała, że mediana otrzymywanych komunikatów wynosiła aż 11 na godzinę. W skali roku oznaczało to ponad 1,1 miliona powiadomień, które docierały do medyków także poza ich godzinami pracy i zaplanowanymi dyżurami. Chociaż analiza obejmowała rynek w USA, w miarę cyfryzacji polskich szpitali z podobnym natłokiem informacji mierzy się również krajowy personel.

– Informacja może być ważna, ale trafić do niewłaściwej osoby albo zginąć wśród wielu innych komunikatów. Dlatego liczy się nie tylko to, co system wykryje, lecz także komu i w jaki sposób to przekaże. Chcemy pomóc personelowi skupić uwagę tam, gdzie jest potrzebna – mówi Tomasz Werner, architekt IT w Infotower Business Solutions.

MedAlert: sztuczna inteligencja selekcjonuje szpitalne powiadomienia

Konieczność szybkiej identyfikacji najważniejszych powiadomień i kierowania ich do właściwych pracowników została zauważona także w raporcie OECD z lutego 2026 roku. Wskazano w nim, że kluczową korzyścią ze stosowania sztucznej inteligencji w medycynie jest właśnie priorytetyzowanie ostrzeżeń z aparatury monitorującej nieprawidłowości.

Odpowiedzią na to wyzwanie ma być MedAlert – rozwijane przez Infotower Business Solutions oprogramowanie bazujące na autorskich algorytmach AI. Jego zadaniem jest ocena wagi każdego komunikatu, określenie stopnia pilności sytuacji oraz wytypowanie konkretnego członka zespołu, do którego informacja powinna trafić.

Proces analizy przebiega wieloetapowo. Na początku tradycyjne reguły medyczne sprawdzają, czy wyniki badań nie przekraczają ustalonych norm granicznych. Następnie do pracy wkraczają modele sztucznej inteligencji, badając dane w szerszym ujęciu. Uwzględniają one:

• dynamikę zmian poszczególnych parametrów,
• choroby współistniejące i zdiagnozowane schorzenia,
• podawane leki,
• historyczne wyniki zapisane w szpitalnej bazie.

Dzięki temu system potrafi wychwycić niepokojące trendy i zależności nawet wtedy, gdy pojedynczy parametr formalnie mieści się jeszcze w normie.

– Bezpieczeństwo pacjentów jest naszym priorytetem. Dlatego to tradycyjne algorytmy działają jako pierwsze i kategoryzują wyniki. Dopiero później do działania wchodzi sztuczna inteligencja. Co istotne, kategoryzacja dokonana przez AI jest tak naprawdę sugestią – decyzja dotycząca podjęcia konkretnych działań zawsze spoczywa na personelu, który powinien zweryfikować wyniki kierując się własną wiedzą oraz doświadczeniem – podkreśla Tomasz Werner.

Rozwiązanie przeszło już pierwsze pilotaże w warunkach szpitalnych. Rozpoczęcie jego wdrażania w placówkach medycznych planowane jest na początek przyszłego roku.

Miliony z Funduszy Europejskich na rozwój projektów

Opracowanie i przetestowanie zintegrowanego prototypu MedAlertu było możliwe dzięki wsparciu publicznemu. Na ten cel Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości (PARP) przyznała firmie 11 727 902 zł dotacji w ramach programu „Ścieżka SMART”, finansowanego z Funduszy Europejskich dla Nowoczesnej Gospodarki (FENG).

– Bez tych środków nie rozpoczęlibyśmy prac nad MedAlertem. W projekcie badawczo-rozwojowym na początku nie ma pewności, czy przyjęte rozwiązanie zadziała. Trzeba to sprawdzić, a takie ryzyko utrudnia pozyskanie finansowania. Ścieżka SMART dała nam możliwość podjęcia tych prac – wskazuje Tomasz Werner.

Infotower Business Solutions pozyskało także kolejne środki w tym samym programie. Drugim dofinansowanym przedsięwzięciem jest Farma Flow – system projektowany do optymalizacji gospodarki lekami. Narzędzie ma wykorzystywać sztuczną inteligencję do monitorowania stanów magazynowych w aptekach szpitalnych i apteczkach oddziałowych, a także do automatyzowania kontaktów z dostawcami farmaceutyków. Na realizację Farma Flow spółka otrzymała ponad 16 mln zł dofinansowania, co łącznie daje niemal 28 mln zł unijnego wsparcia na oba rozwiązania.

– Jeśli chodzi o analizę danych, optymalizację czy dedukcję, wsparcie sztucznej inteligencji ma ogromne pole do zastosowania. To przyszłość. Z takich narzędzi wkrótce będą korzystać nie tylko lekarze, ale ogólnie personel medyczny – podsumowuje Tomasz Werner.