Cyfrowa diagnostyka w Polsce według standardów Poland Healthcare Datathon 2025

Podczas pierwszej edycji Poland Healthcare Datathon w Gdańsku udało się sprawdzić w praktyce czy sztuczna inteligencja rozumie choroby neurologiczne po polsku i czy rehospitalizacje rządzą się pewnymi prawami. Interdyscyplinarne zespoły – koncentrując się na diagnostyce chorób neurologicznych – pracowały na rzeczywistych danych klinicznych z Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku, by po raz pierwszy w Polsce tak szeroko przetestowć także duże modele językowe (LLM) w języku polskim.

Pod lupą praktyków i teoretyków znalazła się AI w medycynie. Debatowano na temat regulacji i bezpieczeństwa AI w medycynie. Podczas pierwszej edycji w Polsce Poland Healthcare Datathon 2025 – w ramach datathonu – uczestnicy analizowali lokalne dane kliniczne, a w równoległej ścieżce, nazwanej LLM-a-thon, sprawdzali, jak globalne modele językowe radzą sobie w języku polskim i w realnych przypadkach neurologicznych.

W wydarzeniu wzięło udział ponad 200 osób, w tym 13 interdyscyplinarnych zespołów z 14 uczelni i ośrodków badawczych reprezentujących 5 krajów. Uczestnicy spędzili łącznie 8 godzin na pracy warsztatowej, analizach i prezentacjach. Program obejmował 8 wystąpień eksperckich i 2 panele dyskusyjne, a do ewaluacji wykorzystano 3 modele językowe.

– Datathon pokazał, że konferencja i hackathon mogą się uzupełniać. Dyskusje o etyce i regulacjach od razu znalazły swoje odzwierciedlenie w praktyce – w analizach danych i testach modeli. To wyjątkowa okazja, aby teoria spotkała się z realnymi wyzwaniami klinicznymi. Na wypracowanych wnioskach zyskuje środowisko lekarskie, ale przede wszystkim zyskuje pacjent – powiedział dr hab. Jakub Mieczkowski z Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego.

Po raz pierwszy poddane analizie Lokalne dane kliniczne AI. Do analiz udostępniono polskie dane kliniczne. Praca na takich zbiorach umożliwia odkrycie wzorców diagnostycznych specyficznych dla polskich pacjentów, co zwiększa skuteczność narzędzi AI i ich przydatność w podejmowaniu decyzji terapeutycznych.

– Udostępnienie rzeczywistych, zanonimizowanych danych klinicznych do analiz to krok milowy dla polskiej medycyny. Dzięki Datathonowi mogliśmy pokazać, że lokalne dane mają ogromną wartość w rozwijaniu narzędzi diagnostycznych i terapeutycznych. To właśnie one pozwalają budować algorytmy bliższe codziennej praktyce klinicznej, bardziej wiarygodne i – co najważniejsze – realnie wspierające lekarzy w podejmowaniu decyzji, a pacjentom gwarantujące trafniejsze i szybsze diagnozy. – wskazał dr n. med. Maciej Bobowicz specjalista chirurgii onkologicznej GUMed/UCK.

Dr inż. Michał Maciejewski, główny koordynator projektu z ramienia Roche, podkreślił, że cyfryzacja ochrony zdrowia to dziś praktyka, nie obietnica. Analiza rzeczywistych danych klinicznych i systematyczna ewaluacja LLM w języku polskim tworzą fundament do budowy narzędzi, które naprawdę pomagają lekarzom i pacjentom. – Pokazaliśmy trzy kluczowe elementy odpowiedzialnego wdrażania AI /…/. Tak rozumiana cyfryzacja diagnostyki i leczenia przyspiesza rozpoznania, porządkuje ścieżki pacjentów i podnosi jakość opieki, a jednocześnie pozostaje zgodna z zasadami etyki i transparentności. – zaznaczył ekspert.

Odpowiedzialna ewaluacja LLM w języku polskim pomaga ustalić obszary i dobre praktyki ich użycia w praktyce klinicznej – wspierając lekarza, ale go nie zastępując. Datathon to także szkoła praktycznych umiejętności. Uczestnicy w pracy warsztatowej rozwijali kompetencje w obszarze analityki klinicznej, projektowania metryk dla LLM i integracji narzędzi AI z procesami szpitalnymi. Wymiana doświadczeń między środowiskiem klinicznym a technologicznym buduje bazę kadr zdolnych do wdrażania cyfrowych innowacji w ochronie zdrowia i prowadzenia badań na najwyższym poziomie

– Jako szpital uniwersytecki codziennie stajemy wobec złożonych wyzwań diagnostycznych i terapeutycznych. Partnerstwo w ramach Datathonu pozwoliło nam sprawdzić, jak rozwiązania cyfrowe mogą realnie wspierać lekarzy w tej pracy – od usprawnienia dokumentacji po analizę danych klinicznych. Dzięki takiej współpracy innowacje nie pozostają teorią, ale trafiają do miejsca, w którym mogą najwięcej zmienić – do pacjenta. – zaznaczył przedstawiciel UCK.

Cyfryzacja diagnostyki i leczenia jest dzisiaj wręcz konieczna. W dobie AI kluczowe jest, aby w powstawaniu tych rozwiązań uczestniczyły interdyscyplinarne zespoły. Analiza lokalnych danych klinicznych pozwala budować algorytmy lepiej dopasowane do polskiej populacji pacjentów.

– Międzynarodowe inicjatywy, takie jak Datathon w Gdańsku, pokazują, jak ważna jest globalna, interdyscyplinarna współpraca przy jednoczesnym wykorzystaniu lokalnych danych. Tylko dzięki temu możemy tworzyć rozwiązania, które są zarówno innowacyjne, jak i zakorzenione w realiach systemu ochrony zdrowia danego kraju. Polska dołączyła w ten sposób do grona państw, które odważnie inwestują w cyfrową medycynę opartą na danych. – podkreślił Adam Krenke, Commercialisation Strategy Chapter Leader w Roche Polska.

Projekt edukacyjny Poland Healthcare Datathon powstał we współpracy MIT Critical Data, Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku, Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego i Roche Polska. Partnerami i patronami wydarzenia są: Politechnika Poznańska, Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu, Emory University, Platforma Medyczna Medico PZWL, Google Research i Politechnika Gdańska.

Info: Poland Healthcare Datathon, oprac. IKa

Data publikacji: 07.10.2025 r.