Maďarsko testuje AI triáž na urgentoch: koniec nekonečného čakania?

Digitálny filter pred vstupom na urgentný príjem

Preplnené čakárne, vyčerpaný personál, pacienti čakajúci hodiny na vyšetrenie. Maďarské nemocnice testujú riešenie: AI-podporovaná triáž, ktorá má fungovať ako inteligentný filter. Systém analyzuje symptómy v reálnom čase a určí prioritu ošetrenia. Nemá nahradiť lekárov – má im ušetriť čas a energie na kritických prípadoch.

Technicky ide o kombináciu NLP (spracovania prirodzeného jazyka) a LLM modelov. V praxi: digitálny kiosk alebo hlasový asistent, ktorý od pacienta zozberie anamnézu ešte pred fyzickým kontaktom so zdravotným personálom.

Ako systém rozhoduje

Algoritmus spracováva dva typy vstupov. Prvý sú merateľné údaje: krvný tlak, pulz, saturácia kyslíkom. Druhý, náročnejší, je voľný text alebo hlas – pacient opisuje svoje ťažkosti vlastnými slovami.

AI porovná tieto informácie s medicínskymi protokolmi a navrhne stupeň naliehavosti na päťstupňovej škále. Cieľ? Nízkorizikový pacient sa automaticky presmeruje na pohotovostnú ambulanciu, urgentné kapacity zostanú pre život ohrozujúce stavy.

Dáta z regiónu: Česko už AI využíva

Maďarský projekt nie je ojedinelý. V Česku už 64 % nemocníc používa AI, hlavne v rádiológii a administrácii. Maďarský model je však ambicióznejší – zasahuje priamo do rozhodovania o poradí pacientov.

Odhady hovoria o potenciálnom znížení čakacích dôb o desiatky percent. Analýzy európskeho trhu s AI do roku 2026 potvrdzujú realitu týchto čísel – za predpokladu správnej implementácie.

Brusleské pravidlá: vysokorizikový systém

AI triáž patrí podľa Európskej komisie do kategórie vysokorizikových systémov. Prečo? Priamo ovplyvňuje prístup k zdravotnej starostlivosti. To znamená prísne požiadavky: transparentnosť, vysvetliteľnosť každého rozhodnutia, ochrana osobných údajov.

Maďarské nemocnice musia viesť takzvaný „audit trail" – záznam o tom, prečo systém navrhol danú prioritu a či sa lekár od odporúčania odchýlil. Zodpovednosť zostává na človeku. AI je podporný nástroj, nie autonómny rozhodca.

Čo môže zlyhať

Najväčšie riziko? Falošná negativita – algoritmus podhodnotí pacienta s infarktom alebo sepsou. Ďalší problém: bias v trénovacích dátach. Ak bol systém učený na špecifickej populácii, nemusí správne vyhodnotiť starších pacientov alebo netypické prípady.

Maďarský projekt preto začína ako „tichý pozorovateľ". Algoritmus porovnáva svoje výsledky s rozhodnutiami skúsených sestier, učí sa na reálnych prípadoch – ale zatiaľ nerozhoduje. Plnohodnotne sa zapojí až po klinickej validácii a certifikácii podľa Medical Device Regulation (MDR).

Lekcia pre slovenské nemocnice

Slovenské zdravotníctvo čelí identickým problémom. Maďarský pilotný projekt môže ukázať, čo funguje a kde sa skrývajú úskalia. Ktoré metriky sa osvedčia? Ako personál reaguje na spoluprácu s algoritmom? Kde sa objavujú problémy?

Pre slovenské zdravotnícke zariadenia je to príležitosť učiť sa z cudzích chýb. Pre vývojárov zdravotných technológií sa otvára priestor na lokalizované riešenia – systémy zohľadňujúce špecifiká slovenského zdravotníctva a jazykové bariéry starších pacientov.