AI w healthcare: jak pokonać „pułapkę pilotażu” i bezpiecznie skalować innowacje?

Współczesna opieka zdrowotna znajduje się w punkcie zwrotnym, charakteryzującym się szybkim postępem technologicznym i zmieniającymi się oczekiwaniami społecznymi. Aby skutecznie sprostać tym zmianom, niezbędnym krokiem jest transformacja cyfrowa, dziś coraz częściej wsparta narzędziami sztucznej inteligencji.

Według najnowszego raportu IDC „Reinventing Healthcare with AI: Strategic Playbook for European Leaders”, Polska aspiruje do miana „AI Practitioner” z wynikiem 2,04 (poniżej europejskiej średniej na poziomie 2,27-2,31), co oznacza, że polska gospodarka sprawnie „używa” AI w praktyce i nie ignoruje rewolucji technologicznej, jednak w ujęciu systemowym (infrastruktura, prawo, finansowanie naukowe) wciąż jednak goni europejski peleton.

Choć 70% organizacji w naszym kraju deklaruje, że ich priorytetem jest poprawa jakości opieki poprzez AI, to w rzeczywistości mniej niż 25% z nich przyznaje, że sztuczna inteligencja znacząco zmieniła ich procesy. Najważniejsze obszary zastosowań AI w Polsce to: medyczne obrazowanie i diagnostyka, optymalizacja workflow, zarządzanie ryzykiem, narzędzia dla pacjentów i te wspierające świadczenie opieki.

Rzeczywistość również stawia przed polską służbą zdrowia poważne wyzwania: od rygorystycznych wymogów RODO i AI Act, przez brak specjalistów, aż po infrastrukturę, która nie nadąża za apetytem nowoczesnych algorytmów AI. Jednocześnie konieczne jest przejście z rozproszonych eksperymentów, do spójnej strategii opartej na solidnych fundamentach.

Prognoza wykorzystania AI w medycynie dla Polski

W wielu przypadkach na drodze do „idealnego procesu” wdrożenia pojawia się poważna przeszkoda. W sektorze medycznym często brakuje wiedzy na temat możliwości, jakie oferują algorytmy AI oraz realizacji projektów z jej wykorzystaniem. Niedojrzałe zarządzanie danymi oraz fragmentaryczna wiedza na temat procesów i narzędzi utrudniają wykorzystanie synergii między działami. Brak wymiany informacji skutkuje wysokimi kosztami.

Raport IDC definiuje zjawisko „pilot purgatory” (czyściec pilotaży) jako stan, w którym projekty AI utykają w fazie testów i nigdy nie trafiają do codziennej praktyki klinicznej. W Polsce dotyczy to ogromnej części inicjatyw. Tylko 23% organizacji przyznaje, że wdrożenie AI realnie zmieniło ich procesy operacyjne.

Na pytanie zaś „W jaki sposób w Państwa organizacji zarządza się infrastrukturą na potrzeby inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją?”, 23% odpowiedziało „na poziomie działu/obszaru działalności” a 27% „scentralizowane dla całej organizacji”. Jednak aż 50% odpowiedziało, że organizacja nie zarządza w jakikolwiek sposób architekturą.

Główne blokady wdrożenia AI na polskim rynku to:

• Compliance i RODO (40% wskazań) – obawa o bezpieczeństwo wrażliwych danych pacjentów w chmurze publicznej.
• Fragmentacja danych (30%) – brak ustandaryzowanych zbiorów danych gotowych do trenowania modeli.
• Luka kompetencyjna (24%) – niedobór inżynierów AI, którzy rozumieją specyfikę medyczną.

Wsparcie w realizacji projektów AI w healthcare

Aby przejść z fazy eksperymentów do realnej transformacji, organizacje działające w sektorze medycznym potrzebują fundamentu, który eliminuje ryzyko techniczne i prawne. HPE może zapewnić kluczowe wsparcie, pomagając w fazie planowania projektu – poprzez warsztaty, identyfikację pomysłów oraz doradztwo w zakresie tworzenia, wymiarowania i skalowania środowisk sztucznej inteligencji.

Aby jednak skutecznie wdrażać i skalować projekty AI potrzebna jest dedykowana platforma. W ofercie HPE znajduje się HPE Private Cloud AI – będąca częścią portfolio NVIDIA AI Computing by HPE. Jest to grupa, wspólnie opracowanych, natywnych rozwiązań AI, zaprojektowanych tak, aby pomóc organizacjom wdrażać, zarządzać i skalować generatywne aplikacje AI.

• 43% – niewielka liczba pracowników z kompetencjami AI, brak formalnych szkoleń
• 30% – część wewnętrznych kompetencji, szkolenia i wsparcie zewnętrzne.
• 20% – brak wdrożeń AI i powiązanych kompetencji
• 7% – silne wewnętrzne kompetencje w wielu działach, kultura Continuous Learning.

Partnerstwo HPE i NVIDIA zapewnia gotowe do użycia „platformę AI”, które pozwalają przyspieszyć wdrożenia AI, uprościć złożoność projektu i zapewnić szybszy zwrot z inwestycji. pozwala ona połączyć zbieranie danych z urządzeń medycznych, ich bezpieczne przechowywanie i przetwarzanie w środowiskach HPC / AI oraz udostępnianie wyników w aplikacjach klinicznych i badawczych.

HPE Private Cloud AI oferowany jest w modelu as a Service, opartym o HPE GreenLake. Sprawia to, że większość rozwiązań AI – od infrastruktury po storage i backup – dostępna jest w elastycznym modelu subskrypcyjnym Pay‑per‑Use. Eliminuje to barierę wysokich kosztów inwestycyjnych (CAPEX) ponoszonych na starcie projektu. W efekcie może to przyspieszyć wdrożenia w sektorze medycznym. Dodatkowe korzyści HPE Private Cloud AIto:

1. Suwerenność danych jako fundament zaufania

Dla przedstawicieli polskiego sektora służby zdrowia największą barierą jest bezpieczeństwo. HPE Private Cloud AI umożliwia przechowywanie i przetwarzanie danych on-premises (lokalnie). Dzięki temu wrażliwe informacje o pacjentach, wyniki badań – np. obrazowych czy genomowe – nigdy nie opuszczają infrastruktury placówki. Jest to kluczowe w kontekście unijnego AI Act oraz krajowych regulacji dotyczących dokumentacji medycznej. Architektura HPE Private Cloud AI jest zaprojektowana pod regulacje typu NIS2, HIPAA, europejskie ramy ochrony danych oraz specyficzne wymagania sektora ochrony zdrowia.

2. Skalowalność bez „wąskich gardeł”

Nowoczesna diagnostyka, np. wczesne wykrywanie tętniaków czy analiza obrazowa w onkologii, wymaga potężnej mocy obliczeniowej. HPE Private Cloud AI bazuje na serwerach HPE ProLiant Compute zoptymalizowanych pod kątem procesorów graficznych NVIDIA (np. L40S czy H100). Pozwala to na skrócenie czasu symulacji, które kiedyś trwały dni, do zaledwie kilku minut.

• 29% – operacje na danych, integracja, migracje
• 25% – wewnętrzny personel budujący modele i aplikacje AI
• 17% – hardware związany z AI (GPU itd.)
• 17% – usługi profesjonalne stron trzecich
• 12% – zakup / leasing gotowego oprogramowania i modeli AI

3. Gotowy stos oprogramowania (NVIDIA AI Enterprise)

Jednym z najsilniejszych punktów HPE Private Cloud AI jest integracja z oprogramowaniem NVIDIA AI Enterprise. Placówki medyczne otrzymują dostęp do mikroserwisów NVIDIA NIM, które oferują zoptymalizowane modele AI. Oznacza to, że szpital może skorzystać z gotowych „klocków” do tworzenia asystentów dokumentacji klinicznej czy narzędzi wspierających decyzje lekarzy.

AI Use Cases: od administracji do precyzyjnej diagnostyki

Gdzie platforma HPE Private Cloud AI może znaleźć zastosowanie w polskich realiach? Raport IDC i dokumentacja HPE wskazują trzy kluczowe obszary:

• Odciążenie personelu – GenAI może automatycznie tworzyć notatki z wizyt i streszczać historię choroby. Według IDC to jeden z najbardziej pożądanych kierunków, pozwalający lekarzom wrócić do pacjenta, zamiast spędzać czas przed monitorem.
• Diagnostyka obrazowa 2.0 – Dzięki HPE Private Cloud AI szpitale mogą wdrażać własne modele do analizy zdjęć RTG, rezonansu magnetycznego MRI czy tomografii komputerowej, które działają w czasie rzeczywistym, wspierając radiologów w odnajdywaniu nawet najdrobniejszych zmian.
• Medycyna personalizowana – Przykład University College London (UCL) pokazuje z kolei, że wykorzystanie infrastruktury HPE i NVIDIA pozwala na tworzenie „cyfrowych bliźniaków” mózgu. Otwiera to drogę do ultraprecyzyjnego leczenia chorób neurologicznych.

Najlepsza strategia AI w zdrowiu „Start Small, Scale Fast”

Eksperci IDC doradzają, by nie porywać się od razu na projekty obejmujące cały system ochrony zdrowia. Kluczem do sukcesu jest wybór jednego, wysokowartościowego scenariusza (np. automatyzacja opisów badań radiologicznych) i wdrożenie go na dedykowanej, bezpiecznej platformie.

HPE Financial Services domyka cykl „Circular IT”: odkupywanie i odnawianie sprzętu, finansowanie przejścia do modelu as‑a‑Service oraz odzyskiwanie budżetu na innowacje poprzez monetyzację istniejących aktywów.

Odblokowanie potencjału projektów Data&AI w służbie zdrowia

Polska medycyna ma wszelkie dane, aby stać się liderem innowacji w regionie. Mamy świetnych specjalistów i coraz lepszą infrastrukturę danych. Brakuje jedynie „łącznika” – bezpiecznej i wydajnej platformy, która przekuje potencjał w realne wyniki kliniczne. HPE Private Cloud AI to właśnie ten brakujący element układanki. Zapewnia organizacjom medycznym narzędzia, których potrzebują. Dyrektorom bezpieczeństwo, którego wymagają przepisy. Użytkownikom zaś zapewnienie właściwej wiedzy, co jest równie istotne jest dla sukcesu wdrożeń.

Wyzwań w cyfrowej transformacji jest dużo, a będzie tylko więcej. Aby nadążyć za tymi zmianami i sprostać wymagającym obciążeniom, potrzebne są specjalnie opracowane technologie. Przyszłość opieki zdrowotnej w Polsce nie musi być odległą wizją. Dzięki suwerennej chmurze prywatnej – HPE Private Cloud AI – ta przyszłość dzieje się już teraz, w gabinetach i na salach operacyjnych, gdzie technologia wspiera człowieka w ratowaniu życia.

Stack technologiczny HPE wspierający AI w healthcare

Platforma HPE GreenLake for LLMs zapewnia gotowe, wyspecjalizowane środowisko chmurowe do uruchamiania, dostrajania (fine-tuning) i inferencji dużych modeli językowych. W oparciu o nią HPE opracowało medycznego chatbota opartego na modelach LLM (m.in. Llama, Luminous, GPT‑4) trenowanego na materiałach edukacyjnych (CDC, NIH, ACS, ADA, AHA), który odpowiada na pytania pacjentów dotyczące profilaktyki, terapii i stylu życia, z podaniem wiarygodnych źródeł.

Rozwiązanie wykorzystuje podejście Retrieval‑Augmented Generation (RAG), dzięki czemu generowane treści są powiązane z zewnętrznymi dokumentami. Poprawia to współczynnik wyjaśnialności oraz ułatwia audyt kliniczny.

HPE Private Cloud AI i AI dla badań medycznych

Platforma HPE to pierwsza, dostarczana „pod klucz” prywatna chmura AI dla sektora medycznego. Organizacje mogą rozwijać własne aplikacje i usługi AI oparte na modelach generatywnych (np. dla badań nad nowymi terapiami czy analizą obrazów), korzystając zarówno z modeli open‑source, jak i komercyjnych modeli partnera Aleph Alpha (Luminous), trenowanych na superkomputerach HPE.

Zintegrowane narzędzia software’owe i frameworki AI pozwalają zespołom medycznym budować oraz dostrajać modele specyficzne dla danej placówki (np. dla konkretnych protokołów klinicznych) w środowisku on‑premise lub chmurowym, z pomocą usług HPE.

Dane, infrastruktura i operacje IT pod AI

HPE Ezmeral Data Fabric stanowi fundament danych dla AI, łącząc wiele lokalizacji i formatów w jeden Data Fabric, który daje zespołom AI natychmiastowy dostęp do wymaganych zbiorów danych, przyspieszając projekty Machine Learning.

Narzędzie OpsRamp monitoruje serwery, storage, sieć i aplikacje w całym środowisku hybrydowym firmy z sektora medycznego, filtrując i automatycznie obsługując nawet 95% alertów oraz dostarczając wgląd w zachowanie modeli AI.

W warstwie storage HPE oferuje GreenLake for File Storage (na HPE Cray), rozwiązania z Qumulo dla nieustrukturyzowanych danych (obrazy, IoMT, wideo) oraz GreenLake for Block Storage ze 100% dostępnością danych dla systemów krytycznych, takich jak HIS.

Chmura hybrydowa, bezpieczeństwo i usługi zarządzane

Dzięki platformie HPE GreenLake organizacja medyczna może zbudować chmurę prywatną z rozliczaniem Pay‑per‑Use, a następnie rozszerzyć środowisko IT o usługi chmur publicznych, zarządzane centralnie na platformie opartej o HPE Morpheus Enterprise Software. HPE Aruba Networking i koncepcja Zero Trust zapewniają zaś bezpieczne, segmentowane sieci dla IoMT i systemów klinicznych, spełniające wymogi ISO 27001, IEC 80001 oraz NIS2.

HPE Zerto dostarcza platformę ciągłej ochrony danych i Disaster Recovery, pozwalającą przywracać systemy do stanu sprzed ataku ransomware w ciągu minut. RPO liczone w sekundach pomaga organizacjom spełniać wymagania cyberbezpieczeństwa i zapewniać ciągłość działania systemów krytycznych w ochronie zdrowia.
Dzięki usługom HPE Managed Services HPE przejmuje codzienne zarządzanie infrastrukturą IT, chmurą i siecią (24/7, ITIL v4, Hybrid Operations Console), pozwalając zespołom IT szpitala skupić się na rozwoju innowacyjnych projektów AI.