Čakáreň plná pacientov, lekár, ktorý už tretiu hodinu prepisuje správy z jedného systému do druhého, a diagnóza, ktorá mešká, pretože na špecialistu sa čaká štyri mesiace.
Toto nie je scenár z roku 2015 – toto je bežný pracovný deň mnohých slovenských ambulancií aj v roku 2026. Otázka už dávno neznie, či umelá inteligencia do zdravotníctva patrí, ale kde presne prináša merateľnú hodnotu a kde je to zatiaľ len humbuk.
Diagnostika: Kde AI reálne skracuje čakacie lehoty
Najkonkrétnejšie výsledky na Slovensku dnes vidíme v rádiologických pracoviskách. Nejde o žiadnu sci-fi víziu, ale o nasadené systémy, ktoré analyzujú CT snímky mozgu alebo mamogramy. AI pri skríningu rakoviny prsníka dokáže znížiť počet prehliadnutých nálezov až o 9 % v porovnaní s hodnotením samotným lekárom.
- Reálny prínos: AI triedi snímky na „normálne“ a „podozrivé“, pričom tie prvé odbaví rýchlo a pozornosť rádiológa sa sústredí na tie zvyšné. To pri nedostatku rádiológov na Slovensku (aktuálne ich máme približne 600 na celú krajinu, čo je hlboko pod európskym priemerom) znamená, že sa čakacia doba na vyšetrenie môže skrátiť z týždňov na dni.
- Pasca, na ktorú treba upozorniť: AI nie je „druhý názor“ v zmysle overenia. Je to nástroj na triedenie a zvýraznenie podozrivých oblastí. Konečné slovo vždy patrí lekárovi. Systémy, ktoré sľubujú „automatickú diagnózu“, sú na Slovensku zatiaľ v štádiu pilotných projektov, nie bežnej praxe.
Pri CT vyšetreniach mozgu pri podozrení na cievnu príhodu je AI schopná označiť miesto krvácania do 30 sekúnd od nasnímania (Kantarjian a kol., 2025). Kým sa rádiológ dostane k snímke, systém už pripravil podklad. Toto nie je marketing – toto je overená funkčnosť, ktorá v akútnej medicíne reálne zachraňuje čas, a teda aj mozgové bunky.
Administratíva: Tichý zabijak času lekárov
Kým o diagnostike sa hovorí, najväčšia reálna úspora času sa dnes deje v administratíve. Štúdia publikovaná v BMJ Health & Care Informatics (2023) ukázala, že lekári strávia až 43 % pracovného času dokumentáciou, nie pacientmi. Práve tu má AI najrýchlejšiu návratnosť investície.
- Automatizovaný zápis z návštevy: Systémy na prepis reči v slovenčine už dnes zvládajú dostatok lekárskej terminológie na to, aby lekár diktoval správu a tá sa štruktúrovane uložila do informačného systému. Úspora? 15 – 20 minút na každého pacienta v ambulancii.
- Triedenie pošty a žiadaniek: AI modely vedia roztriediť prichádzajúcu dokumentáciu, priradiť ju k správnemu pacientovi a navrhnúť prioritu spracovania. Znie to banálne, ale v nemocnici s 300 lôžkami to šetrí prácu dvom ľuďom na plný úväzok.
Konkrétne odporúčanie: Ak ste nemocnica alebo ambulancia, začnite s administratívou, nie s diagnostikou. Je to lacnejšie, implementácia trvá týždne, nie roky, a úspora času je okamžite merateľná. Diagnostické modely vyžadujú integráciu do PACS systémov, validáciu na lokálnych dátach a školenie personálu – to je beh na dlhú trať.
Dáta a interoperabilita: Slovenská Achillova päta
Tu prichádzame k nepríjemnej pravde. Väčšina slovenských nemocníc stále pracuje s informačnými systémami, ktoré si navzájom nerozumejú. Národný zdravotnícky informačný systém (NZIS) zbiera dáta, ale ich kvalita a štruktúra nie je ani zďaleka na úrovni, ktorá by umožnila trénovať spoľahlivé modely.
- Bez štruktúrovaných dát nemáte čo „nakŕmiť“ AI. Model, ktorý funguje na dátach z americkej kliniky, nemusí fungovať na slovenskej populácii – iná genetická záťaž, iné stravovacie návyky, iná incidencia ochorení.
- Riešenie: Skôr ako investujete do drahých AI nástrojov, investujte do čistoty a štandardizácie dát. Bez toho je každý AI projekt len drahá hračka.
Podľa analýzy OECD (2025) je Slovensko v digitálnej vyspelosti zdravotníctva na 24. mieste z 27 krajín EÚ. Toto nie je hanba, toto je príležitosť – každé euro investované do základov (štandardizácia, interoperabilita) má násobne vyššiu návratnosť ako investícia do špičkovej AI, ktorá nemá čo žuť.
Čo si vybrať a kde začať – praktický verdikt
Ak ste riaditeľ nemocnice alebo zriaďovateľ ambulancie, tu je konkrétny postup:
- Začnite s administratívou – prepis reči, triedenie dokumentov. Návratnosť do 6 mesiacov, riziko minimálne.
- Pilotujte AI v rádiológii – najlepšie na pracovisku, ktoré má dostatok dát a ochotný personál. Počítajte s tým, že prvých 6 mesiacov je o učení systému na lokálnych dátach.
- Vyhnite sa „všetko v jednom“ riešeniam – overené modulárne systémy, ktoré viete nasadiť postupne, sú bezpečnejšia investícia ako monolitický „AI balíček“.
Technický záver: AI v zdravotníctve je ako skalpel – v rukách skúseného chirurga zachraňuje, v rukách laika zabíja
Na Slovensku nie je problém v technológii, ale v pripravenosti systému. AI nástroje sú dnes dostupné, overené a cenovo dostupné aj pre stredne veľké nemocnice. Chýba nám však dátová infraštruktúra a odvaha začať s malými, merateľnými krokmi. Tí, ktorí začnú s administratívou dnes, budú o dva roky pripravení na diagnostiku. Tí, ktorí budú čakať na „dokonalé riešenie“, budú o päť rokov stále čakať.
Zdroje
- McKinsey Global Institute — The state of AI in healthcare, mckinsey.com (citované 5. 8. 2026)
- Kantarjian a kol. — AI in Acute Stroke Imaging, Journal of Medical Imaging, 2025 (citované 5. 8. 2026)
- BMJ Health & Care Informatics — Physician Documentation Burden, 2023 (citované 5. 8. 2026)
- OECD — Health at a Glance: Europe 2025, oecd.org (citované 5. 8. 2026)
