Sztuczna inteligencja coraz częściej pomaga nam zrozumieć kwestie zdrowotne. Chatboty AI w kilka sekund wyjaśniają medyczne terminy i analizują podane informacje. Czy jednak ich odpowiedzi są wiarygodne i mogą zastąpić konsultację z lekarzem?
Czym właściwie jest AI i dlaczego tak chętnie z niej korzystamy?
Choć sztuczna inteligencja (AI, Artificial Intelligence) obejmuje szeroki zakres technologii, coraz częściej utożsamiamy ją z dużymi modelami językowymi (LLM, Large Language Models), takimi jak ChatGPT czy Gemini.
Są to systemy trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, dzięki którym uczą się rozpoznawać struktury językowe i zależności między pojęciami. W uproszczeniu ich działanie można porównać do zaawansowanego mechanizmu autouzupełniania tekstu, który na podstawie kontekstu generuje spójne i logicznie brzmiące odpowiedzi. (PJATK, 2025)
Co szósty dorosły pyta AI o zdrowie
Według badania amerykańskiej organizacji KFF z 2024 roku niemal dwie trzecie dorosłych Amerykanów deklarowało korzystanie z AI, a jedna trzecia sięgała po nią co najmniej kilka razy w tygodniu.
Średnio co szósta badana osoba korzystała z chatbotów przynajmniej raz w miesiącu, poszukując informacji i porad zdrowotnych. Wśród osób poniżej 30. roku życia odsetek ten wynosił 25%. Jednocześnie ponad połowa respondentów (56%) nie była pewna, czy potrafi odróżnić informacje prawdziwe od fałszywych w odpowiedziach sztucznej inteligencji. (Presiado i in., 2024)
Jak sprawdzić wyniki badań przez internet i czy warto analizować je z AI?
Osoby zastanawiające się, jak sprawdzić wyniki badania krwi przez internet, mogą korzystać z portali pacjenta udostępnianych przez laboratoria i placówki medyczne. Część dokumentacji, w tym wyniki badań laboratoryjnych, jest również dostępna na Internetowym Koncie Pacjenta (IKP), o ile została udostępniona przez placówkę. (Centrum e-Zdrowia, 2022)
To, kiedy i gdzie odbierzesz wyniki badań, zależy od zasad danej placówki. Jeśli udostępnienie wyników badań się opóźnia albo masz trudności z dostępem do dokumentów, skontaktuj się z jej obsługą. Przed konsultacją sprawdź wyniki i pobierz wszystkie wyniki potrzebne lekarzowi, jeśli portal daje taką możliwość.
Sprawdzanie wyników badań w portalu to jednak dopiero pierwszy krok. Większym wyzwaniem bywa ich prawidłowa interpretacja. Dlatego coraz więcej osób przekazuje otrzymane wyniki badań chatbotom AI, oczekując wyjaśnienia poszczególnych parametrów.
Wyniki badan krwi – w czym może pomóc chatbot?
Modele językowe potrafią wyjaśniać terminologię medyczną. Mogą pomóc zrozumieć, czym są leukocyty, hemoglobina czy kreatynina oraz jakie czynniki wpływają na ich poziom. Taka analiza wyników badań ma jednak ograniczenia: wyjaśnienie terminów nie jest oceną stanu zdrowia.
Nieprawidłowy wynik badania laboratoryjnego nie zawsze świadczy o chorobie, podobnie jak wartości mieszczące się w zakresie referencyjnym nie muszą wykluczać problemów zdrowotnych.
Szczegółowa interpretacja wyników wymaga uwzględnienia między innymi wieku, objawów, przyjmowanych leków i historii chorób. Wyniki pojedynczego oznaczenia mogą nie wystarczyć do oceny sytuacji.
Jeśli niepokoją Cię otrzymane wyniki badań, skontaktuj się z lekarzem. Warto odróżnić prośbę o wyjaśnienie niezrozumiałego terminu od oczekiwania, że AI określi rokowanie lub zdecyduje o dalszym leczeniu.
AI nie jest lekarzem. Dlaczego może się mylić?
Chatboty mogą wydawać się wiarygodnym źródłem wiedzy, ponieważ odpowiadają szybko, szczegółowo i pewnym tonem. Model językowy nie zawsze jednak odróżnia prawidłowe informacje medyczne od błędnych. Obie odpowiedzi mogą brzmieć równie przekonująco.
Kiedy AI zgadza się z nami, mimo że nie mamy racji
Jednym z zagrożeń jest nadmierna ugodowość, czyli skłonność modeli do potwierdzania przekonań użytkownika, nawet kosztem poprawności informacji. Chatbot może więc utwierdzać pacjenta w błędnych przypuszczeniach, zamiast wskazywać nieścisłości.
Dodatkowym problemem są tzw. halucynacje AI — generowanie nieprawdziwych lub niepopartych dowodami informacji w sposób pozornie wiarygodny. Badania Chena i współautorów wykazały, że odpowiednie formułowanie poleceń może częściowo ograniczać nadmierną ugodowość modeli.
W eksperymentach dotyczących błędnych założeń na temat nazw leków instrukcje zachęcające do krytycznej oceny pytań pozwoliły niektórym modelom odrzucić nawet 94% nielogicznych próśb. Nie oznacza to jednak podobnej skuteczności podczas interpretacji wyników badań czy stawiania diagnoz. (Chen i in., 2025)
Od wyjaśnienia wyniku do samodiagnozy
Rozmowa z AI może zacząć się od pytania o niezrozumiałe oznaczenie na wydruku. Po chwili użytkownik pyta już: „Czy to znaczy, że mam konkretną chorobę?”. Granica zostaje przekroczona, gdy odpowiedź chatbota zaczyna traktować jako rozpoznanie dotyczące własnego zdrowia.
Wyobraźmy sobie osobę, która wkleja otrzymane wyniki badań i dodaje: „Podejrzewam anemię. Czy te wyniki ją potwierdzają?”. Następnie opisuje zmęczenie i prosi o kolejne argumenty za swoim podejrzeniem. Rozmowa zostaje podporządkowana jednej hipotezie, a kolejne odpowiedzi nie stanowią jej niezależnej weryfikacji.
Chatbot może odnieść się do podanych objawów i konkretnych liczb, przez co interpretacja badań online przypomina indywidualną konsultację. Samo dopasowanie wypowiedzi do pytania nie potwierdza jednak jej poprawności. Światowa Organizacja Zdrowia ostrzega, że nadmierne poleganie na automatycznych odpowiedziach może prowadzić do przeoczenia błędów i powierzania modelowi decyzji, których nie powinien podejmować. (WHO, 2024)
Sygnałem ostrzegawczym jest zmiana celu rozmowy: zamiast lepiej rozumieć dokument, szukamy zgody na rezygnację z wizyty lub samodzielną zmianę dawki leku. Nieprawdziwe, niepełne lub niedokładne informacje generowane przez AI mogą zaszkodzić osobom, które opierają na nich decyzje zdrowotne. (WHO, 2024)
Jak trafne są medyczne odpowiedzi sztucznej inteligencji?
W 2026 roku naukowcy z Penn State University ocenili 212 odpowiedzi przygotowanych przez popularne modele AI na pytania medyczne. Poprawne informacje zawierało 76,2% z nich, przy czym jakość odpowiedzi różniła się zależnie od dziedziny medycyny.
Z kolei eksperyment naukowców z Uniwersytetu Oksfordzkiego z udziałem 1298 osób wykazał, że korzystanie z chatbotów nie poprawiało trafności decyzji zdrowotnych w porównaniu z tradycyjnymi sposobami poszukiwania informacji. Uczestnicy korzystający z modeli językowych rzadziej prawidłowo wskazywali możliwe schorzenia niż osoby z grupy kontrolnej. (Penn State University, 2026), (Bean i in., 2026)
Modele AI w służbie medycyny
Aplikacje dla pacjentów i narzędzia dla lekarzy
Przykładem narzędzia dla pacjentów jest Symptomate, opracowane przez polską firmę Infermedica. Na podstawie objawów i odpowiedzi na dodatkowe pytania system wskazuje możliwe przyczyny dolegliwości oraz sugeruje dalsze postępowanie. (Symptomate, b.d.)
Innym rozwiązaniem jest ChatGPT Health — przestrzeń umożliwiająca korzystanie z AI w kontekście informacji zdrowotnych, w tym dokumentacji medycznej. Funkcja jest udostępniana uprawnionym dorosłym użytkownikom w Stanach Zjednoczonych i nie jest przeznaczona do samodzielnego diagnozowania ani leczenia. (OpenAI, 2026)
Bardziej wyspecjalizowane zastosowania można znaleźć w placówkach medycznych. Systemy Aidoc wspomagają radiologów w analizie obrazów tomografii komputerowej i identyfikowaniu przypadków wymagających pilnej uwagi. Rozwiązania PathAI wspierają analizę cyfrowych preparatów histopatologicznych i pracę laboratoriów. (Aidoc, b.d.; PathAI, b.d.)
Część takich systemów posiada dopuszczenia regulacyjne do konkretnych zastosowań klinicznych. Od ogólnodostępnych modeli językowych różnią się więc przeznaczeniem oraz wymaganiami dotyczącymi oceny ich działania.
AI jako psycholog? Cyfrowe wsparcie ma swoje granice
Zastosowania chatbotów wykraczają poza analizę badań laboratoryjnych. Niektórzy traktują je jako źródło wsparcia psychologicznego, a nawet alternatywę dla psychoterapii. W badaniu Amerykańskiego Towarzystwa Psychologicznego (APA) z 2026 roku, obejmującym ponad 1200 psychologów, 39% respondentów deklarowało kontakt z pacjentami wykorzystującymi AI do samodzielnego diagnozowania problemów psychicznych. Z kolei 36% spotkało się z oznakami rozwijającej się zależności pacjentów od chatbotów. (APA, 2026)
Choć modele potrafią formułować empatycznie brzmiące odpowiedzi, nie zastępują relacji terapeutycznej. Badacze z Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu w 2025 roku przeanalizowali reakcje 29 chatbotów oferujących wsparcie psychologiczne. Żaden nie spełnił wszystkich przyjętych kryteriów prawidłowej reakcji na narastające ryzyko samobójcze. Błędy obejmowały między innymi podawanie niewłaściwych numerów alarmowych i brak jednoznacznego skierowania do profesjonalnej pomocy. (Pichowicz i in., 2025)
Odpowiednio zaprojektowane narzędzia mogą wspierać psychoedukację czy ćwiczenia zalecone przez terapeutę, ale powinny pełnić funkcję uzupełniającą.
Czy przesyłanie wyników badań do AI jest bezpieczne?
Korzystanie z AI w kontekście zdrowia wiąże się również z ochroną prywatności. Wyniki badań laboratoryjnych, historia chorób i dokumentacja dotycząca zdrowia psychicznego zawierają szczególnie wrażliwe dane osobowe, objęte ochroną na gruncie RODO. (Parlament Europejski i Rada UE, 2016)
Udostępnienie wyników badań chatbotowi w formie pełnego skanu może oznaczać przekazanie operatorowi usługi również imienia, nazwiska, numeru PESEL i innych danych identyfikacyjnych. Sposób ich przechowywania i wykorzystywania zależy od platformy, jej polityki prywatności oraz ustawień konta.
Dlatego warto ograniczyć zakres przekazywanych informacji, usunąć dane identyfikacyjne i sprawdzić zasady ich przetwarzania. Zmniejsza to ryzyko naruszenia prywatności, choć nie gwarantuje pełnej anonimowości.
Jak bezpiecznie korzystać z AI? – bezpieczne sprawdzanie wyników badań
Aby ograniczyć ryzyko błędnych wniosków, pamiętaj o kilku zasadach:
- Pytaj o znaczenie parametrów, nie o diagnozę. Poproś o wyjaśnienie wskaźnika i czynników wpływających na jego poziom.
- Nie sugeruj odpowiedzi. Zamiast pytać „Czy moje wyniki potwierdzają anemię?”, poproś o neutralne wyjaśnienie i wskazanie ograniczeń odpowiedzi.
- Chroń swoje dane. Nie wszystkie badania musisz przesyłać do AI. Niekiedy wystarczy pojedynczy parametr lub ogólne pytanie.
- Weryfikuj informacje. Odpowiedzi chatbota nie powinny być podstawą do samodzielnego rozpoczynania, przerywania ani zmieniania leczenia.
- Przygotuj się do konsultacji. Wykorzystaj AI do uporządkowania objawów i stworzenia listy pytań do lekarza.
Przy znacznych odchyleniach od normy lub niepokojących objawach wyniki badań skontaktuj ze specjalistą. Nie odkładaj kontaktu z lekarzem w oczekiwaniu na kolejne odpowiedzi chatbota.
Przykład pytania, które pomaga przygotować się do wizyty
„Chcę zrozumieć terminologię w moim wyniku badania. Wyjaśnij znaczenie podanych parametrów i skrótów prostym językiem. Oddziel ogólne informacje od tego, czego nie można ustalić na podstawie samego wyniku. Pomóż mi przygotować pytania do lekarza. Nie proponuj rozpoznania ani zmian w leczeniu”.
Takie polecenie porządkuje cel rozmowy, ale nie zabezpiecza przed błędami modelu. Przydatnym efektem będzie lista kwestii do omówienia podczas konsultacji, a nie samodzielnie ustalona diagnoza.
Nowa era diagnozy czy lepszy dostęp do informacji?
Sztuczna inteligencja ułatwia zrozumienie terminologii medycznej i przygotowanie do wizyty. Jej potencjał polega na wspieraniu pacjentów i specjalistów, a nie zastępowaniu profesjonalnej oceny. Analiza wyników badań wymaga kontekstu, którego sam dokument i rozmowa z chatbotem mogą nie dostarczyć. AI może pomóc zrozumieć otrzymane informacje, ale to lekarz powinien ocenić ich znaczenie dla naszego zdrowia.
Źródła:
Aidoc (b.d.) AI Empowering Radiologists. Dostępne na: https://www.aidoc.com/solutions/radiology/ (dostęp: 19.10.2026).
American Psychological Association (APA) (2026) Psychologists say patients are turning to chatbots as mental health professionals. 16 czerwca. Dostępne na: https://www.apa.org/news/press/releases/2026/06/patients-chatbots-mental-health (dostęp: 19.10.2026).
Bean, A.M., Payne, R.E., Parsons, G. i in. (2026) ‘Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: a randomized preregistered study’, Nature Medicine, 32, s. 609–615. DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-025-04074-y.
Centrum e-Zdrowia (2022) Poznaj elektroniczną dokumentację medyczną. Pacjent.gov.pl. Publikacja: 20 grudnia 2022 r., aktualizacja: 16 października 2026 r. Dostępne na: https://pacjent.gov.pl/poznaj-elektroniczna-dokumentacje-medyczna (dostęp: 19.10.2026).
Chen, S., Gao, M., Sasse, K. i in. (2025) ‘When helpfulness backfires: LLMs and the risk of false medical information due to sycophantic behavior’, npj Digital Medicine, 8, artykuł 605. DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-025-02008-z.
OpenAI (2026) ChatGPT release notes – Health in ChatGPT. 23 lipca. Dostępne na: https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes (dostęp: 19.10.2026).
Parlament Europejski i Rada Unii Europejskiej (2016) Rozporządzenie (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych (RODO). Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej, L 119, s. 1–88. Dostępne na: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/pol (dostęp: 19.10.2026).
PathAI (b.d.) AP Laboratory Solutions. Dostępne na: https://www.pathai.com/ap-lab-solutions (dostęp: 19.10.2026).
Penn State University (2026) Calling Doctor GPT: AI responses to healthcare queries are nearly 76% accurate. 28 maja. Dostępne na: https://www.psu.edu/news/research/story/calling-doctor-gpt-ai-responses-healthcare-queries-are-nearly-76-accurate (dostęp: 19.10.2026).
Pichowicz, W., Kotas, M. i Piotrowski, P. (2025) ‘Performance of mental health chatbot agents in detecting and managing suicidal ideation’, Scientific Reports, 15, artykuł 31652. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-17242-4.
Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych (PJATK) (2025) LLM – co to jest? Jak działają duże modele językowe? 22 maja. Dostępne na: https://pja.edu.pl/llm-co-to-jest-jak-dzialaja-duze-modele-jezykowe/ (dostęp: 19.10.2026).
Presiado, M., Montero, A., Lopes, L. i Hamel, L. (2024) KFF Health Misinformation Tracking Poll: Artificial Intelligence and Health Information. KFF, 15 sierpnia. Dostępne na: https://www.kff.org/public-opinion/kff-health-misinformation-tracking-poll-artificial-intelligence-and-health-information/ (dostęp: 19.10.2026).
Symptomate (b.d.) Symptomate – Sprawdź swoje objawy online. Dostępne na: https://symptomate.com/pl (dostęp: 19.10.2026).
World Health Organization (WHO) (2024) WHO releases AI ethics and governance guidance for large multi-modal models. 18 stycznia. Dostępne na: https://www.who.int/news/item/18-01-2024-who-releases-ai-ethics-and-governance-guidance-for-large-multi-modal-models (dostęp: 19.10.2026)
Zdjęcia: Pexels, Magnific
Autorka tekstu: Pola Rogoźnicka
