---
title: "Badanie Harvardu: model AI w diagnozie z gabinetu ratunkowego w niektórych przypadkach przewyższył lekarzy"
description: "Badanie opublikowane w Science porównuje działanie dużych modeli językowych z diagnozami lekarzy na przypadkach z izby przyjęć. Wyniki wskazują na potencjał AI w wsparciu triage, ale autorzy podkreślają potrzebę dalszych badań i ram odpowiedzialności."
publisher: "Najnowsze Informacje"
language: "pl-PL"
canonical_url: "https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy"
markdown_url: "https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy/index.md"
date_published: "2026-05-06T09:35:58.888Z"
date_modified: "2026-07-31T22:12:36.562Z"
author: "Redakcja"
category: "Technologie"
tags:
  - "AI"
  - "zdrowie"
  - "medycyna"
  - "machine-learning"
source_url: "https://techcrunch.com/2026/05/03/in-harvard-study-ai-offered-more-accurate-diagnoses-than-emergency-room-doctors/"
source_name: "TechCrunch"
image_url: "https://najnowsze-informacje.pl/api/media/file/tech-unsplash-1777831352593.jpeg"
image_alt: "blue and gray gang chairs"
image_credit: "© Mufid Majnun / Unsplash"
image_credit_url: "https://unsplash.com/@mufidpwt"
---

# Badanie Harvardu: model AI w diagnozie z gabinetu ratunkowego w niektórych przypadkach przewyższył lekarzy

> Badanie Harvard Medical School porównało modele OpenAI z lekarzami w przypadkach z izby przyjęć — jeden model osiągnął lepsze wyniki przy wstępnej triage.

## Kluczowe informacje
- Model o1 osiągnął lepsze lub porównywalne wyniki z lekarzami w zadaniach diagnostycznych z ER.
- Wstępna triage to obszar, gdzie przewaga AI była najbardziej widoczna.
- Badanie używało nieprzetworzonych danych z dokumentacji elektronicznej — modele pracowały na tym samym tekście co lekarze.
- Autorzy wzywają do prospektywnych badań i zwracają uwagę na ograniczenia oraz brak ram odpowiedzialności.

Najnowsze badanie zespołu z Harvard Medical School i Beth Israel Deaconess Medical Center, opublikowane w czasopiśmie Science, porównuje wyniki diagnozowania dużych modeli językowych OpenAI z ocenami lekarzy prowadzących w rzeczywistych przypadkach zgłoszeń na izbę przyjęć. Autorzy przeanalizowali kilka eksperymentów zaprojektowanych, by zmierzyć przydatność modeli AI w różnych kontekstach medycznych, ze szczególnym uwzględnieniem sytuacji pilnych, gdzie dostępna jest ograniczona informacja i decyzje muszą być podejmowane szybko.

## Badanie i metodologia

W jednym z kluczowych eksperymentów badacze skupili się na 76 pacjentach przyjętych na izbę przyjęć Beth Israel. Dla każdego przypadku porównano rozpoznania postawione przez dwóch obecnych tam lekarzy prowadzących z diagnozami wygenerowanymi przez modele OpenAI oznaczone jako o1 i 4o. Ocenę poprawności przeprowadziły dwie inne osoby z tytułem lekarza prowadzącego, które nie wiedziały, które diagnozy pochodziły od człowieka, a które od modelu — co umożliwiło ślepą ocenę jakości rozpoznań. Naukowcy podkreślili, że nie przetwarzali ani nie upraszczali danych: modele otrzymywały ten sam tekstowy zapis z elektronicznej dokumentacji medycznej, jaki był dostępny w momencie rozpoznania.

## Wyniki eksperymentu

Wyniki pokazały, że model o1 w większości punktów diagnozy wypadł nominalnie lepiej lub porównywalnie z dwoma lekarzami prowadzącymi oraz z modelem 4o. Różnice były najbardziej wyraźne w pierwszym punkcie diagnostycznym — wstępnej triage na izbie przyjęć — gdzie informacji o pacjencie jest najmniej, a presja czasowa największa. W tym konkretnym zadaniu model o1 zaproponował diagnozę „dokładną lub bardzo zbliżoną” w 67% przypadków triage, podczas gdy jeden z lekarzy osiągnął taki wynik w 55% przypadków, a drugi w 50%.

Autorzy badania wskazują, że model przewyższył wcześniejsze wersje i przyjęte wzorce porównawcze stosowane w eksperymencie. Jednocześnie badacze jasno zaznaczają, że wyniki te nie oznaczają gotowości AI do samodzielnego podejmowania decyzji ratujących życie — stanowią raczej dowód konieczności dalszych, prospektywnych badań w warunkach klinicznych.

### Ograniczenia i zastrzeżenia

Badanie obejmowało wyłącznie analizę tekstowych danych z dokumentacji medycznej. Autorzy zwracają uwagę na to, że obecne modele bazowe mają ograniczenia w rozumowaniu nad danymi niefrazowymi, takimi jak obrazy, sygnały monitoringu czy wyniki badań obrazowych w postaci surowej. Ponadto autorzy podkreślili potrzebę prospektywnych badań w rzeczywistych warunkach opieki nad pacjentem, by ocenić, jak modele zachowają się w szerszym, bardziej zróżnicowanym środowisku klinicznym i z interakcją z personelem medycznym oraz pacjentami. W pracy zwrócono też uwagę na brak istniejących formalnych ram odpowiedzialności za diagnozy proponowane przez AI.

W wywiadach dołączonych w relacjach prasowych autorzy badania podkreślali, że pacjenci nadal chcą, by ludzie prowadzili ich przez decyzje dotyczące leczenia i sytuacje zagrożenia życia, a także że konieczne są mechanizmy odpowiedzialności i weryfikacji, zanim technologia zostanie wdrożona szerzej.

### Kontekst i potencjalne zastosowania

Wyniki tego rodzaju badań wpisują się w szerszą dyskusję o roli AI jako narzędzia wspomagającego pracę kliniczną, a nie jej zastępującego. W praktyce modele mogą znaleźć zastosowanie jako systemy wsparcia decyzji — pomoc przy szybkiej selekcji priorytetów pacjentów w triage, uzupełnienie informacji diagnostycznej dla młodszych lekarzy lub jako drugi konsultant przy formułowaniu hipotez diagnostycznych. Jednak by wprowadzić takie rozwiązania do klinik, potrzebne są rygorystyczne prospektywne badania, walidacja w różnych populacjach pacjentów, integracja z multimodalnymi danymi oraz jasne procedury nadzoru klinicznego.

- Badanie: zespół Harvard Medical School i Beth Israel; publikacja w Science.
- Próba: 76 pacjentów z izby przyjęć; porównanie dwóch lekarzy i modeli o1 oraz 4o.
- Wynik: model o1 miał 67% trafień „dokładnych lub bardzo bliskich” w triage; lekarze: 55% i 50%.
- Ograniczenia: analizowano tylko dane tekstowe; potrzebne prospektywne testy i ramy odpowiedzialności.

Podsumowując, badanie dostarcza dowodów na to, że duże modele językowe mogą wspomagać proces diagnostyczny w warunkach pilnych, szczególnie na etapie wstępnej triage, ale nie zastępują klinicznej oceny lekarzy. Kolejne kroki to rozszerzenie badań na próbki prospektywne, integracja z multimodalnymi danymi oraz prace nad regulacjami i mechanizmami odpowiedzialności — dopiero wtedy można rozważać bezpieczne i etyczne wdrożenia w opiece zdrowotnej.

## Wyjaśnienie pojęć

### [model sztucznej inteligencji](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/model-sztucznej-inteligencji)

Model sztucznej inteligencji to system, który przetwarza dane i generuje wyniki na podstawie wzorców poznanych podczas trenowania.

### [lokalne AI](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/lokalne-ai)

Sztuczna inteligencja uruchamiana bezpośrednio na komputerze lub innym urządzeniu, bez konieczności przesyłania danych do zewnętrznej chmury.

### [TAM](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/tam)

Teoretycznie całkowita wartość rynku, który mógłby być obsługiwany przez dany produkt lub usługę.

### [Wartość nominalna](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/wartosc-nominalna)

Wartość wyrażona w cenach obowiązujących w danym momencie, bez usuwania wpływu zmian poziomu cen. Wzrost nominalny może więc wynikać zarówno ze zwiększenia produkcji, jak i z inflacji.

### [monitoring](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/monitoring)

Systematyczne i powtarzalne obserwowanie badanego zjawiska oraz gromadzenie danych o jego przebiegu.

### [walidacja](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/walidacja)

Sprawdzenie, czy wynik, założenie lub działanie systemu spełnia określone wymagania i nadaje się do zamierzonego zastosowania.

### [integracja usług cyfrowych](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/integracja-uslug-cyfrowych)

Połączenie funkcji lub zasobów różnych usług cyfrowych w taki sposób, aby użytkownik mógł korzystać z nich w ramach jednego środowiska.

### [próba](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/proba)

W grach MMO wymagająca aktywność lub wyzwanie, zwykle przeznaczone dla zorganizowanej grupy graczy i sprawdzające ich współpracę oraz umiejętności.

### [duże modele językowe](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/duze-modele-jezykowe)

Modele sztucznej inteligencji trenowane na dużych zbiorach tekstu, które potrafią rozumieć i tworzyć wypowiedzi w języku naturalnym.

### [DLC](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/dlc)

DLC to dodatkowa zawartość cyfrowa przeznaczona do istniejącej gry. Może obejmować między innymi nowe cywilizacje, mapy, scenariusze lub tryby rozgrywki.

### [triage medyczny](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/triage-medyczny)

Triage medyczny to wstępna ocena stanu pacjenta i pilności udzielenia mu pomocy. Służy ustaleniu kolejności przyjmowania pacjentów zależnie od zagrożenia zdrowia lub życia.

### [ślepa ocena](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/slepa-ocena)

Ślepa ocena to sposób przeprowadzania analizy, w którym oceniający nie zna informacji mogącej wpłynąć na jego werdykt, na przykład źródła ocenianej odpowiedzi. Ogranicza to ryzyko stronniczej oceny.

### [prospektywne badanie](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/prospektywne-badanie)

Prospektywne badanie polega na zbieraniu i analizowaniu danych dotyczących zdarzeń obserwowanych od momentu rozpoczęcia badania. Pozwala ocenić działanie rozwiązania w rzeczywistych warunkach, zanim znany będzie końcowy wynik obserwacji.

### [ramy odpowiedzialności](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/ramy-odpowiedzialnosci)

Ramy odpowiedzialności to zbiór przepisów, zasad i procedur określających, kto odpowiada za działanie, decyzję lub skutek zastosowania danego rozwiązania. Mogą także wskazywać sposób ustalania winy i dochodzenia roszczeń.

### [dane multimodalne](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/dane-multimodalne)

Dane multimodalne łączą informacje przedstawione w różnych formach, takich jak tekst, obraz, sygnał lub dźwięk. Ich analiza wymaga systemu zdolnego do wspólnego przetwarzania tych różnych typów danych.

## Źródło pierwotne

[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/05/03/in-harvard-study-ai-offered-more-accurate-diagnoses-than-emergency-room-doctors/)

---
## Informacje do cytowania
- **Autor:** Redakcja
- **Data publikacji:** 2026-05-06T09:35:58.888Z
- **Ostatnia aktualizacja:** 2026-07-31T22:12:36.562Z
- **Kategoria:** Technologie
- **Adres kanoniczny:** [https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy](https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy)
- **Wersja Markdown:** [https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy/index.md](https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy/index.md)

**Sugerowane cytowanie:**

> Najnowsze Informacje, „Badanie Harvardu: model AI w diagnozie z gabinetu ratunkowego w niektórych przypadkach przewyższył lekarzy”, 2026-05-06, https://najnowsze-informacje.pl/technologie/badanie-harvardu-model-ai-w-diagnozie-z-gabinetu-ratunkowego-w-niektorych-przypadkach-przewyzszyl-lekarzy