AI Synektik–Carebot wesprze mammografię i RTG w całej Polsce

Komentarz redakcji

Centrum e-Zdrowia zawarło z konsorcjum Synektik i Carebot umowę na dostawę, wdrożenie i utrzymanie modeli sztucznej inteligencji dla diagnostyki obrazowej. Rozwiązania mają działać w centralnej Platformie Usług Inteligentnych i wspierać radiologów w publicznym systemie ochrony zdrowia.

Najważniejsze

  • Centrum e-Zdrowia podpisało umowę z konsorcjum Synektik–Carebot na wdrożenie AI do analizy mammografii i RTG klatki piersiowej.
  • Projekt ma działać centralnie w ramach Platformy Usług Inteligentnych i wspierać lekarzy w publicznej ochronie zdrowia, a nie zastępować ich decyzji.
  • Wartość kontraktu dotyczącego mammografii wynosi 10,97 mln zł netto, a gwarancja ma obowiązywać przez pięć lat.
  • Finansowanie ma pochodzić z Krajowego Planu Odbudowy, a docelowo rozwiązanie może objąć niemal 400 szpitali i 5 modeli AI.
  • Najważniejsze pozostają walidacja skuteczności, bezpieczeństwo danych oraz jasne zasady odpowiedzialności za błędny wynik systemu.
·
1 min

Centrum e-Zdrowia podpisało 21 sierpnia umowę z konsorcjum Synektik–Carebot na wdrożenie AI do analizy mammografii i RTG klatki piersiowej w Platformie Usług Inteligentnych (PUI).

Rak piersi - onkologia i plastyka - zaproszenie, prof. Dawid Murawa

Pexels — Klaus Nielsen
Pexels — Klaus Nielsen

Centrum e-Zdrowia podpisało 21 sierpnia 2026 r. umowę z konsorcjum Synektik–Carebot na wdrożenie modeli sztucznej inteligencji do analizy mammografii i RTG klatki piersiowej w Platformie Usług Inteligentnych. Projekt ma działać jako centralne wsparcie diagnostyki obrazowej w publicznej ochronie zdrowia, a wyniki analizy mają trafiać bezpośrednio do lekarzy.

Zakres umowy i działanie systemu

Według informacji podanych w materiałach branżowych wartość kontraktu dotyczącego mammografii wynosi 10,97 mln zł netto. Umowa obejmuje dostawę, wdrożenie i utrzymanie rozwiązania, a gwarancja ma obowiązywać przez pięć lat. System ma analizować obrazy medyczne w standardzie DICOM i zwracać ustrukturyzowany wynik, który radiolog otrzyma podczas opisu badania. W praktyce AI ma wskazywać podejrzane obszary, ale ostateczna decyzja kliniczna pozostaje po stronie lekarza.

Skala projektu i otwarte pytania

Platforma Usług Inteligentnych ma być krajową infrastrukturą, a nie lokalnym projektem pojedynczego szpitala. Zgodnie z przekazanymi informacjami finansowanie pochodzi z Krajowego Planu Odbudowy, a łączny budżet przedsięwzięcia ma sięgać około 150 mln zł. Materiały branżowe mówią też o docelowym objęciu niemal 400 szpitali w całej Polsce i o planie wdrożenia pięciu modeli AI dla różnych obszarów diagnostyki obrazowej.

W opublikowanych informacjach pojawia się także teza, że Polska będzie pierwszym krajem w Europie z ogólnokrajowym, scentralizowanym wdrożeniem AI w diagnostyce obrazowej. Tego twierdzenia nie da się jednak potwierdzić na podstawie samych materiałów promujących projekt. Brakuje też publicznych danych o skuteczności modeli, liczbie fałszywych alarmów i zasadach nadzoru nad ich pracą.

W praktyce kolejnym krokiem będzie uruchomienie platformy produkcyjnie i dołączanie następnych modeli. Dla systemu ochrony zdrowia najważniejsze pozostaną jednak nie zapowiedzi skali, ale wyniki walidacji, bezpieczeństwo danych i jasne zasady odpowiedzialności za błędny wynik.

Najważniejsze liczby z projektu CeZ–Synektik–Carebot

WskaźnikWartośćZnaczenie
Wartość kontraktu dla mammografii10,97 mln zł nettoZakup, wdrożenie i utrzymanie rozwiązania
Okres gwarancji5 latDługoterminowe utrzymanie systemu
Łączny budżet przedsięwzięciaok. 150 mln złSkala całego programu AI w diagnostyce obrazowej
Docelowa liczba szpitaliniemal 400Potencjalny zasięg ogólnopolski
Liczba planowanych modeli AI5Różne obszary diagnostyki obrazowej

Na podstawie informacji zawartych w artykule i materiałach branżowych cytowanych w tekście.

Jak ma działać centralne wdrożenie AI w diagnostyce obrazowej

Zakup i wdrożenie
System ma trafić do Platformy Usług Inteligentnych jako rozwiązanie centralne.
Analiza obrazów
AI ma analizować pliki w standardzie DICOM i wskazywać podejrzane obszary.
Wynik dla lekarza
Radiolog otrzymuje wynik do opisu badania, ale decyzja kliniczna należy do niego.
Skala krajowa
Projekt ma objąć publiczną ochronę zdrowia w całej Polsce.
Rozwój platformy
W kolejnych etapach mają dochodzić następne zastosowania diagnostyczne.

Na podstawie treści artykułu i informacji branżowych przytoczonych w materiale.

Słownik pojęć

Mammografia
Badanie obrazowe piersi wykonywane w celu wykrywania zmian, w tym raka piersi, często w badaniach przesiewowych.
RTG klatki piersiowej
Rentgenowskie badanie obrazowe klatki piersiowej, wykorzystywane m.in. do oceny płuc, serca i kości.
DICOM
Standard zapisu i przesyłania medycznych obrazów cyfrowych oraz powiązanych danych.
Walidacja modelu AI
Sprawdzenie, jak skutecznie i bezpiecznie algorytm działa w rzeczywistych warunkach klinicznych.
Fałszywy alarm
Wynik sugerujący zmianę chorobową, której po dalszej ocenie nie potwierdza lekarz.
Ustrukturyzowany wynik
Wynik analizy zapisany w uporządkowanej formie, łatwiejszej do interpretacji i włączenia do procesu diagnostycznego.
Platforma Usług Inteligentnych
Centralna infrastruktura cyfrowa, przez którą mają być wdrażane i obsługiwane modele AI w systemie ochrony zdrowia.

Najczęstsze pytania

Czy AI zastąpi radiologa lub lekarza opisującego badanie?
Nie. Z artykułu wynika, że AI ma wspierać diagnostykę, wskazywać podejrzane obszary i zwracać ustrukturyzowany wynik, ale ostateczna decyzja należy do lekarza.
Jakie badania będą analizowane przez system?
W pierwszym etapie chodzi o mammografię oraz RTG klatki piersiowej.
Czy rozwiązanie będzie działać tylko w jednym szpitalu?
Nie. Projekt ma mieć charakter centralny i docelowo objąć publiczną ochronę zdrowia w skali kraju.
Od czego zależy bezpieczeństwo takiego wdrożenia?
Kluczowe są wyniki walidacji, jakość danych, nadzór kliniczny oraz jasne zasady odpowiedzialności za błędny wynik.
Czy wiadomo już, jak skuteczne są te modele AI?
W tekście zaznaczono, że brakuje publicznych danych o skuteczności modeli, liczbie fałszywych alarmów i zasadach nadzoru nad ich pracą.

Pierwsi napisali na ten temat

Komentarze (0)

0/2000

Powiązane artykuły

Jak AI rewolucjonizuje wczesne wykrywanie raka piersi w Szwecji?

Badanie Szpitala Uniwersyteckiego Karolinska objęło prawie 90 tys. mammogramów od ponad 31 tys. pacjentek z czterech regionów Szwecji. Wyniki opublikowane w „Radiology” pokazują, że algorytmy częściej wskazywały podwyższone ryzyko u kobiet, u których później rozpoznano raka piersi.

13 czerwca 2026

Niemiecki szpital stosuje AI i zasadę czterech oczu w badaniach raka płuc

Niemiecka placówka medyczna uruchomiła system podwójnej oceny wyników niskodawkowej tomografii komputerowej u osób z grup podwyższonego ryzyka. Program opiera się na cyfrowej wymianie danych z gabinetami radiologicznymi oraz wsparciu sztucznej inteligencji. Pierwsza weryfikacja kliniczna potwierdziła gotowość szpitala do masowej diagnostyki.

23 lipca 2026

MHH uruchamia projekt ROKAVI, który ma wykrywać nowotwory przy pomocy AI

Zespół Medizinische Hochschule Hannover rozpoczął trzyletni projekt ROKAVI, finansowany kwotą około 1 mln euro. Naukowcy chcą porównać tradycyjne modele statystyczne z algorytmami sztucznej inteligencji na podstawie danych 1,3 mln ubezpieczonych.

4 sierpnia 2026

Badanie: tylko trzy z 1357 medycznych urządzeń AI zbadano pod kątem wpływu na zdrowie pacjentów

Analiza zespołu z Uniwersytetu w Toronto wskazuje na brak publicznie dostępnych dowodów klinicznych potwierdzających skuteczność większości technologii AI zatwierdzonych przez FDA. Większość tych urządzeń trafia na rynek w USA uproszczoną ścieżką regulacyjną 510(k), wymagającą jedynie wykazania równoważności z istniejącym już produktem. Najwięcej zatwierdzonych systemów dotyczy radiologii, kardiologii i neurologii.

21 sierpnia 2026

WHO: trzy czwarte państw UE korzysta już ze sztucznej inteligencji w diagnostyce

Nowy raport WHO Europe pokazuje, że większość krajów Unii Europejskiej wprowadziła rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do diagnostyki i komunikacji z pacjentami. Dokument wskazuje także na rosnące znaczenie specjalistycznych kadr, zaangażowania interesariuszy oraz tworzenia centrów doskonałości dla AI. WHO formułuje trzy główne priorytety dla państw UE: rozwój kompetencji, transparentne zarządzanie oraz budowę wyspecjalizowanej infrastruktury dla nowych technologii.

21 kwietnia 2026

AI w diagnostyce raka piersi: przyszłość, która potrzebuje zrozumienia

Wprowadzenie technologii AI do wczesnego wykrywania raka piersi może znacząco poprawić wyniki zdrowotne, ale wymaga zrozumienia jej skuteczności i potencjalnych ograniczeń w różnych populacjach. Badania pokazują, że AI może identyfikować kobiety z wyższym ryzykiem raka, ale różnorodność demograficzna oraz kwestie etyczne pozostają kluczowymi wyzwaniami.

16 marca 2026

StartSzukaj