Sztuczna inteligencja skraca kolejki w brytyjskich szpitalach

Brytyjska służba zdrowia testuje AI, które przewiduje natężenie ruchu na SOR-ach. System analizuje dane i mówi z kilkudniowym wyprzedzeniem: "W czwartek będzie pełno". Szpitale mogą wtedy wcześniej wezwać dodatkowych lekarzy i przygotować łóżka.

To nie science fiction. To zima 2025 w Anglii.

Jak AI przewiduje kolejki w szpitalu

Narzędzie działa jak prognoza pogody – tyle że zamiast deszczu przewiduje pacjentów. Analizuje dane historyczne: ile osób przychodziło w podobne dni, o jakich porach, z jakimi objawami. Bierze pod uwagę dzień tygodnia, porę roku, nawet lokalne wydarzenia.

Efekt? Szpital wie z 3-4-dniowym wyprzedzeniem, kiedy będzie szturm.

Dla porównania: tradycyjnie szpitale planują grafiki na podstawie doświadczenia z poprzednich lat. "Zwykle w grudniu jest gorzej" – to cała strategia. AI patrzy głębiej. Widzi wzorce, których człowiek nie wyłapie.

Co to zmienia w praktyce

Wyobraź sobie, że prowadzisz restaurację. Nie wiesz, czy jutro przyjdzie 20 gości, czy 200. Trudno zaplanować personel, prawda?

Teraz wyobraź sobie, że masz system, który mówi: "Jutro o 19:00 będzie pełno. W środę spokojnie". Nagle możesz przygotować się z wyprzedzeniem.

Tak właśnie działa to w szpitalach. System prognozuje szczyt – szpital wzywa dodatkowych pielęgniarzy, przygotowuje więcej łóżek, planuje zabiegi tak, żeby nie kolidowały z nawalnicą na SOR-ze.

NHS (Narodowa Służba Zdrowia w Wielkiej Brytanii) testuje rozwiązanie w kilku szpitalach. Nie podają jeszcze twardych liczb, ale mówią wprost: czasy oczekiwania spadają.

Dlaczego akurat teraz

Zima to piekło dla brytyjskich szpitali. Grypa, COVID, upadki na lodzie – wszystko naraz. Kolejki na SOR-ach rosną do absurdalnych rozmiarów. Ludzie czekają po 12 godzin.

AI nie rozwiązuje problemu braku łóżek czy lekarzy. Ale pozwala lepiej wykorzystać to, co jest. Zamiast mieć za dużo personelu w poniedziałek i za mało w czwartek – równomiernie rozłożyć siły.

To nie rewolucja. To optymalizacja. Ale w systemie, który pęka w szwach, każda godzina skróconych kolejek to konkretne życie uratowane.

Czy to działa gdzie indziej

Podobne systemy testują szpitale w USA, Kanadzie, Australii. Część używa gotowych rozwiązań – firmy jak Epic Systems czy Qventus sprzedają takie narzędzia. Część buduje własne modele.

Wspólny mianownik? Wszędzie tam, gdzie system jest przeciążony, AI pomaga lepiej zarządzać tym, co już jest.

Nie zastępuje lekarzy. Nie diagnozuje. Po prostu mówi: "Przygotujcie się, będzie ciężko".

Co może pójść nie tak

Jak każde AI, system może się mylić. Przewidzi spokojny dzień – a tu nagle wypadek autokaru. Albo odwrotnie: przygotują dodatkowy personel, a przyjdzie garstka pacjentów.

Dlatego szpitale traktują prognozy jako wskazówkę, nie wyrocznię. Decyzje nadal podejmują ludzie.

Drugi problem: dane. System uczy się na historii. Jeśli dane są niepełne albo błędne – prognozy będą kiepskie. Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu.

I trzecie: prywatność. System analizuje dane pacjentów – nawet jeśli zanonimizowane. NHS zapewnia, że wszystko jest zgodne z RODO (europejskie przepisy o ochronie danych). Ale pytania o bezpieczeństwo danych medycznych zawsze będą.

Czy to przyjdzie do Polski

Polskie szpitale też mają problem z kolejkami. Ale wdrożenie takiego systemu to nie kwestia technologii – to kwestia danych i organizacji.

Potrzeba:

Ujednoliconych danych z wielu szpitali (u nas każdy ma swój system)

Historii kilku lat (żeby AI miało z czego się uczyć)

Kultury zarządzania opartej na danych (u nas wciąż dominuje intuicja)

Technicznie – da się. Organizacyjnie – to lata.

Ale kierunek jest jasny. Szpitale na całym świecie szukają sposobów, żeby robić więcej z mniejszymi zasobami. AI to jedno z narzędzi.

Co to oznacza dla Ciebie

Jeśli jesteś pacjentem – mniejsze szanse, że spędzisz pół dnia na SOR-ze.

Jeśli pracujesz w ochronie zdrowia – nowe narzędzie, które może ułatwić planowanie. Ale też kolejna zmiana, do której trzeba się przyzwyczaić.

Jeśli interesujesz się AI – kolejny przykład, że najbardziej wartościowe zastosowania to nie efektowne chatboty, ale nudne optymalizacje w tle. Prognozy, harmonogramy, logistyka.

Rzeczy, które nie trafiają na okładki, ale zmieniają życie milionów ludzi.

Źródła

The Guardian – AI being used to help cut A&E waiting times in England this winter