AI w medycynie

🚑 Czy sztuczna inteligencja zastąpi NAS?  Bierzemy to pod lupę !

To pytanie pojawia się coraz częściej, szczególnie w kontekście rozwoju systemów opartych na sztucznej inteligencji w medycynie. Jednym z najlepiej przebadanych obszarów jest wczesne wykrywanie sepsy.

🧠 Dlaczego właśnie sepsa?

Sepsa rozwija się stopniowo i przez pewien czas przebiega bez jednoznacznych objawów klinicznych. Na wczesnym etapie pojawiają się jedynie subtelne zmiany fizjologiczne:

  • wzrost częstości oddechów
  • zmiany częstości serca
  • spadek zmienności rytmu serca (HRV)
  • niewielkie odchylenia parametrów życiowych

Każda z tych zmian osobno może mieścić się w granicach normy, co utrudnia ich wczesną interpretację.

W tym miejscu pojawia się AI…..Systemy oparte na sztucznej inteligencji analizują jednocześnie wiele danych: parametry życiowe, ich zmienność w czasie, wyniki badań laboratoryjnych. Kluczowe jest to, że nie oceniają pojedynczych wartości; tylko zależności i trendy. Dzięki temu możliwe jest wykrycie wzorca pogorszenia stanu pacjenta, zanim stanie się on widoczny klinicznie.

📊 Co pokazują badania?

  • systemy takie jak TREWS umożliwiają wykrycie sepsy nawet kilka godzin wcześniej niż standardowa ocena kliniczna
  • zastosowanie AI wiąże się z:
    • szybszym wdrożeniem antybiotykoterapii (średnio o ok. 1,8 godziny)
    • redukcją śmiertelności (do ok. 19%)
  • skuteczność modeli:
    • AUC: 0,90–0,97 w warunkach badawczych, 
    • w części analiz wykrycie możliwe nawet do 12 godzin wcześniej.

W wielu badaniach modele AI przewyższają skutecznością klasyczne skale, takie jak SIRS, NEWS czy qSOFA. 

  ⚠️ Warto pamiętać: systemy AI mogą generować liczne alerty, co wiąże się z ryzykiem tzw. „alarm fatigue” i wymaga odpowiedniej interpretacji przez personel.

 Czy to oznacza, że AI zastąpi personel? NIE!

System może wskazać ryzyko pogorszenia, ale nie oceni pacjenta klinicznie, nie uwzględni pełnego kontekstu sytuacji, nie podejmie decyzji terapeutycznej. AI pełni rolę narzędzia wspomagającego decyzje, a nie ich zastępującego.

W przypadku sepsy kluczowe znaczenie ma czas.Sztuczna inteligencja może skrócić czas do rozpoznania poprzez analizę wczesnych, subtelnych zmian fizjologicznych. Jednak ostateczna interpretacja i działanie pozostają po stronie personelu medycznego.

📚 Piśmiennictwo:

Machine learning algorithms for early prediction of sepsis in ICU
https://www.longdom.org/open-access/machine-learning-algorithms-for-early-prediction-of-sepsis-in-icu-settings-1103449.html

Evans L, Rhodes A, Alhazzani W, et al.
Surviving Sepsis Campaign: International Guidelines for Management of Sepsis and Septic Shock 2021
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11743359/

Adams R, Henry KE, Sridharan A, et al.
Prospective, multi-site study of a machine learning–based early warning system for sepsis (TREWS)
https://www.nature.com/articles/s41746-025-01725-9

AI-driven innovations in sepsis management (2025)
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12366378/

Early detection of sepsis using AI – clinical impact
https://healthcare-in-europe.com/en/news/early-detection-sepsis-ai.html