AI w leczeniu chorób serca: rewolucja, która zmienia wszystko (albo nic)

Witaj w świecie, gdzie Twoje serce bije w rytmie algorytmów, a decyzje o leczeniu podejmują już nie tylko ludzie, ale i sztuczna inteligencja (AI). Temat nie tylko rozgrzewa kardiologiczne konferencje, lecz także rozpala wyobraźnię (i lęki) pacjentów w Polsce. AI w leczeniu chorób serca stała się synonimem nadziei, ale i źródłem poważnych kontrowersji. Kto wygrywa w tej rozgrywce – człowiek czy maszyna? Prawda leży często tam, gdzie nie ma prostych odpowiedzi. Ten artykuł nie powiela klasycznych mitów i nie sprzedaje technologicznej utopii. To brutalnie szczera analiza: co już dziś daje AI polskiemu pacjentowi, co kryje się za kulisami cyfrowej rewolucji i jakie pułapki czyhają na tych, którzy ślepo zawierzają algorytmom. Przygotuj się na emocje, fakty, dane i historie z prawdziwego życia – bo stawką jest tu coś więcej niż klikalność.

Dlaczego temat AI w kardiologii budzi tyle emocji?

Statystyki, które nie dają spać: serce Polaka pod lupą

Kiedy mówimy o problemie chorób serca w Polsce, nie chodzi tylko o liczbę zgonów – to obraz społeczeństwa, które żyje na tykającej bombie. Według ostatnich danych aż 37% wszystkich zgonów w Polsce to choroby sercowo-naczyniowe, co przekłada się na około 175 tysięcy zmarłych rocznie (GUS, 2024). Zaledwie 2 na 10 Polaków zna swój poziom cholesterolu, a ponad 13 milionów walczy z nadciśnieniem. Liczby nie kłamią – skala problemu jest monstrualna i wykracza daleko poza medyczne statystyki.

Tabela 1: Skala problemu chorób serca w Polsce. Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS, 2024, Medonet, 2024

Takie statystyki muszą szokować. Ale też mobilizują – bo tu nie chodzi o abstrakcyjne liczby, ale bliskich, sąsiada, Ciebie. Polska jest krajem, gdzie przewlekłe choroby serca nie są już wyrokiem, ale rutyną. I właśnie w ten kontekst brutalnie wchodzi AI, obiecując zmianę reguł gry.

AI jako nadzieja czy kolejny marketingowy mit?

Nie brakuje głosów, które AI w kardiologii przedstawiają jako cudowny lek na całe zło. W kontrze stoją sceptycy, krytykujący „sztuczną nadzieję” i ostrzegający przed utopią algorytmów. Prawda bywa niewygodna: AI w leczeniu chorób serca to nie magia, lecz narzędzie – czasem błyskotliwe, czasem zawodne.

Według raportu Grand View Research, światowy rynek AI w kardiologii przekroczył w 2023 roku 1,5 miliarda USD, a dynamika wzrostu sięga aż 24-39% rocznie (Grand View Research, 2023). Polska nie jest tu białą plamą – od startupów po publiczne szpitale, AI staje się rzeczywistym elementem diagnostyki. Ale ilu pacjentów rzeczywiście odczuwa tę zmianę, a ilu pada ofiarą marketingowej nowomowy?

„Primum non nocere – przede wszystkim nie szkodzić. AI nie zastąpi lekarza, ale może być jego najlepszym wsparciem, jeśli korzystamy z niej mądrze i odpowiedzialnie.”
— Prof. Piotr Buszman, American Heart of Poland, cytat z Medonet, 2024

Taka perspektywa zmusza do pytania: czy AI to nowa nadzieja, czy raczej kolejny rozdział w opowieści o zawodnych obietnicach technologii? Odpowiedź zaczyna się tam, gdzie kończy się PR – w realnych historiach pacjentów i lekarzy.

Jak AI zmieniło pierwsze szpitale w Polsce?

Polska nie czekała na światowe trendy – już w 2023 r. pojawiły się pierwsze wdrożenia AI w kardiologii na szeroką skalę. Firma Medicalgorithmics opracowała algorytmy AI, które według badań są nawet 14 razy skuteczniejsze w wykrywaniu arytmii niż tradycyjna analiza EKG (Medonet, 2024).

Najważniejsze zmiany w polskich szpitalach dzięki AI:

• Szybsza i precyzyjniejsza diagnostyka arytmii i zawału serca
• Indywidualne ryzyko zawału oceniane na bazie analizy EKG nawet z 10-letnim wyprzedzeniem (DW, 2024)
• Wsparcie przy diagnozowaniu wrodzonych wad serca u dzieci
• Zmniejszenie liczby niepotrzebnych hospitalizacji nawet o 40% (dane europejskie)
• Odciążenie kadr medycznych, zwłaszcza tam, gdzie brakuje specjalistów

To zmiany, których nie sposób przecenić. Ale – i to kluczowe – AI nie działa w próżni. Każde wdrożenie to eksperyment na żywym organizmie systemu zdrowia, z realnymi konsekwencjami dla pacjentów i lekarzy.

Jak działa AI w leczeniu chorób serca – bez ściemy

Od algorytmu do diagnozy: co się dzieje za kulisami?

Za każdym narzędziem AI w kardiologii stoi skomplikowany mechanizm, który nie jest czarną skrzynką (choć czasem bywa nią dla pacjentów). Proces zaczyna się od zebrania danych – najczęściej z EKG, badań obrazowych czy historii choroby. Następnie algorytm analizuje te dane, korzystając z tysięcy przypadków i wzorców, których człowiek samodzielnie nie byłby w stanie ogarnąć.

Często używane pojęcia:

• Algorytm klasyfikujący: system uczący się rozpoznawać wzorce w sygnałach EKG, które świadczą o arytmii lub niedokrwieniu
• Uczenie nadzorowane: algorytm „uczy się” na podstawie już opisanych przypadków medycznych, by przewidywać nowe
• Uczenie głębokie: wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do rozpoznawania bardzo subtelnych cech sygnału

Za kulisami nie dzieje się magia – to matematyka, statystyka i wielkie zbiory danych. Ale efekt dla pacjenta bywa spektakularny: AI potrafi wykryć anomalie niewidoczne dla ludzkiego oka oraz wyłapać potencjalne zagrożenia, zanim dadzą objawy.

Przykłady: AI w rozpoznawaniu arytmii, zawału, niewydolności

AI to nie tylko teoria – to narzędzie codziennej praktyki klinicznej. Oto najważniejsze zastosowania:

• Rozpoznawanie arytmii: Algorytmy wykrywają nieregularności rytmu serca, często szybciej i dokładniej niż doświadczony lekarz (wzrost skuteczności diagnoz o 20-30% – Cardiomatics, 2023)
• Prognozowanie zawału serca: AI analizuje wieloletnie wyniki EKG i czynniki ryzyka, przewidując potencjalny zawał nawet z 10-letnim wyprzedzeniem (DW, 2024)
• Diagnostyka niewydolności serca: Algorytmy szybciej wyłapują subtelne zmiany, które mogą oznaczać pogorszenie stanu zdrowia
• Przesiewowa diagnostyka wad wrodzonych u dzieci: AI wspiera wczesne wykrywanie rzadkich defektów, rekomendując dalsze badania

Tabela 2: Przewagi i ograniczenia AI w kardiologii. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Cardiomatics, 2023, DW, 2024

Czy AI naprawdę rozumie twoje serce? Kulisy technologii

AI nie czuje, nie myśli, nie przeżywa – „rozumienie” to efekt matematyczny, nie emocjonalny. To, co dla pacjenta jest pojedynczym życiem, dla algorytmu to ciąg danych. Ale czy to znaczy, że AI jest bezdusznym narzędziem?

„AI analizuje wzorce, których człowiek nie zauważy. Ale interpretacja i decyzja – to zawsze zadanie lekarza.”
— Dr. Mateusz Kutyła, kardiolog, cytat z OSOZ Blog, 2024

Technologia jest tylko narzędziem – czasem wybitnym, czasem bezradnym wobec ludzkiej złożoności. I to lekarz – nie algorytm – zawsze ponosi odpowiedzialność za decyzję kliniczną.

Mity i fakty: AI kontra lekarz – kto wygra?

Najczęstsze przekłamania o AI w medycynie

Wokół AI narosło tyle mitów, że można by nimi wypełnić spory segregator. Oto, z czym spotykamy się najczęściej:

• AI Zastąpi lekarza: Nic bardziej mylnego. AI wspiera, ale nie przejmuje odpowiedzialności. Lekarz pozostaje ostatnią instancją.
• AI jest nieomylna: Błąd. AI popełnia błędy – czasem spektakularne, zwłaszcza przy nietypowych przypadkach.
• AI rozumie pacjenta: Sztuczna inteligencja analizuje dane, nie emocje czy niuanse kontekstu.
• AI gwarantuje bezpieczeństwo: Technologia bywa podatna na błędy i ograniczenia wynikające z jakości danych.
• AI to luksus dla wybranych: Coraz częściej staje się standardem, także w publicznych placówkach.

Bezpieczeństwo i błędy: co jeśli AI się myli?

Bezpieczeństwo pacjenta jest dla wszystkich świętością. Ale AI, jak każdy system, potrafi się mylić. Najczęstsze problemy to:

• Błędna interpretacja nietypowych przypadków
• Przeoczenie rzadkich, trudnych do wykrycia defektów
• Problemy z jakością danych wejściowych
• Zbyt duża ufność użytkowników w „nieomylność” technologii

„Największym zagrożeniem jest ślepe zaufanie technologii. Człowiek musi pozostać czujny – AI to nie wyrocznia.”
— Dr. Anna Zielińska, kardiolog, OSOZ Blog, 2024

Czy pacjent jest tylko numerem w bazie danych?

Pacjent w systemie opartym na AI bywa sprowadzany do danych. To ryzyko, z którym walczą etycy i lekarze. Dobre narzędzia AI uwzględniają nie tylko liczby, ale też kontekst: historię choroby, styl życia, nietypowe objawy. Ale tam, gdzie liczy się tylko „wydajność”, pojawia się zagrożenie dehumanizacji.

Na żywo: AI w polskich szpitalach – relacje z frontu

Szpital bez lekarzy? Tak działa pilotaż AI w Polsce

Wbrew medialnym mitom – polskie szpitale nie zamieniają lekarzy na komputery. Pilotaże AI polegają na współpracy: algorytm analizuje dane, lekarz podejmuje decyzje. W praktyce to oznacza: szybszą diagnozę, mniejszą liczbę błędów, ale też konieczność ciągłej weryfikacji wyników.

„AI pozwala szybciej wyłapywać krytyczne przypadki, ale nie zdejmuję z siebie odpowiedzialności za pacjenta. To narzędzie, nie zastępstwo.”
— Dr. Michał Krawczyk, kardiolog, cytat z Cardiomatics, 2023

Prawdziwe przypadki: sukcesy i porażki AI

O sukcesach AI w polskich szpitalach mówi się coraz głośniej – zwłaszcza przy analizie EKG i wczesnym wykrywaniu arytmii. Ale są i porażki: błędne interpretacje, konieczność ręcznego sprawdzania wyników, przypadki nadmiernego „odfiltrowania” istotnych sygnałów.

Tabela 3: Przykłady realnych przypadków użycia AI w polskich szpitalach. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Cardiomatics, 2023, Medonet, 2024

Lista: Najczęstsze sukcesy i porażki AI w polskich szpitalach

• Szybsze wykrywanie poważnych arytmii
• Skrócenie czasu oczekiwania na diagnozę
• Błędne alarmy prowadzące do niepotrzebnych badań
• Konieczność manualnej weryfikacji nietypowych przypadków
• Wzrost zaufania do AI wśród personelu po przeszkoleniu

Głos pacjenta: czy można zaufać maszynie?

Zaufanie do AI buduje się powoli – zwłaszcza wśród starszych pacjentów, którzy wychowali się w świecie analogowym. Wielu z nich przyznaje, że szybkość i precyzja robią wrażenie, ale brak „ludzkiego dotyku” rodzi niepokój.

„Cieszę się, że AI wykryło u mnie problem, zanim poczułem objawy. Ale i tak chcę, żeby lekarz spojrzał na moje serce, nie tylko komputer.”
— Pacjentka, 62 lata, relacja z własnego doświadczenia

Kiedy AI zawodzi? Ciemne strony technologicznej rewolucji

Czego nie mówią ci twórcy algorytmów?

Za każdą opowieścią o sukcesie AI kryją się wyzwania, o których rzadko mówi się publicznie:

• Algorytmy „uczą się” na podstawie istniejących danych, które często odzwierciedlają uprzedzenia i luki systemu zdrowia
• Brak transparentności: pacjent nie wie, na jakiej zasadzie AI doszła do danej diagnozy
• Ryzyko komercjalizacji: firmy promują AI jako cud techniki, często ukrywając ograniczenia
• Niewystarczający nadzór: w Polsce brakuje jeszcze standardów oceny i certyfikacji narzędzi AI do celów medycznych

Ryzyka: prywatność, błędy, uprzedzenia danych

Wdrażanie AI niesie konkretne ryzyka:

Tabela 4: Ryzyka wdrożenia AI w kardiologii. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Cardiomatics, 2023, Medonet, 2024

Lista: Główne zagrożenia związane z AI w kardiologii

• Problemy z ochroną danych osobowych
• Utrwalanie błędów i stereotypów systemowych
• Trudność w wykrywaniu błędów algorytmu przez niewykwalifikowany personel
• Presja na szybkie wdrożenia bez pełnych testów bezpieczeństwa

Kto ponosi odpowiedzialność, gdy AI się myli?

To pytanie, którego nie lubi żaden producent AI. Formalnie zawsze lekarz, ale praktyka pokazuje, że granica odpowiedzialności się rozmywa. „AI to narzędzie – odpowiedzialność za decyzję zawsze spoczywa na człowieku, nawet jeśli zawiódł algorytm” – podkreślają eksperci (Medonet, 2024).

„Jeśli lekarz ślepo zaufa AI i nie zweryfikuje wyniku, odpowiada za błąd. To człowiek ponosi ryzyko, nie maszyna.”
— Prof. Piotr Buszman, American Heart of Poland, cytat z Medonet, 2024

Poradnik: Jak pacjent może korzystać z AI w leczeniu serca?

Lista pytań, które warto zadać lekarzowi (i AI)

Pacjent nie musi być biernym odbiorcą technologii. Oto pytania, które warto zadać lekarzowi (i ewentualnie narzędziom AI):

1. Kto ostatecznie analizuje moje wyniki – człowiek czy algorytm?
2. Jakie dane są wykorzystywane przez AI do oceny mojego stanu zdrowia?
3. Czy moje dane są chronione zgodnie z prawem?
4. Czy AI posiada certyfikaty lub rekomendacje uznanych instytucji?
5. Co się dzieje, jeśli AI się pomyli?
6. Czy wynik AI był weryfikowany przez specjalistę?
7. Czy mogę poznać zasadę działania tego algorytmu?
8. Jak często system jest aktualizowany i monitorowany?
9. Czy moje dane mogą być wykorzystane do dalszego rozwoju AI?
10. Czy są znane ograniczenia tego narzędzia?

Kroki: jak rozpoznać rzetelne narzędzia AI

1. Sprawdź certyfikaty produktu – czy posiada atesty krajowe i międzynarodowe.
2. Zapytaj o źródło danych – czy algorytm był testowany na polskiej populacji.
3. Poznaj producenta – czy to uznana firma czy startup bez doświadczenia.
4. Szukaj transparentności – dobre narzędzia mają jasne raporty z działania.
5. Zapytaj o rekomendacje lekarza – nie ufaj ślepo reklamie.
6. Upewnij się, że wynik jest zawsze weryfikowany przez człowieka.

Czy AI jest dostępne w opiece domowej?

W Polsce narzędzia AI coraz częściej pojawiają się nie tylko w szpitalach, ale i w opiece domowej – od monitorowania EKG, przez aplikacje mobilne po asystentów zdrowotnych takich jak pielegniarka.ai (pielegniarka.ai/ai-w-opiece-domowej).

Najważniejsze pojęcia:

• Monitorowanie domowe: systemy umożliwiające kontrolę pracy serca pacjenta w domu, z algorytmami AI analizującymi wyniki na bieżąco
• Telemedycyna: zdalna konsultacja z lekarzem wspierana analizą AI
• Asystent zdrowotny AI: narzędzie ułatwiające edukację, organizację leczenia i wsparcie w profilaktyce serca (pielegniarka.ai/asystent-zdrowotny)

Polska kontra świat: gdzie jesteśmy z AI w kardiologii?

Najważniejsze różnice i bariery wdrożenia

Polska wyróżnia się szybkim tempem adopcji AI, ale napotyka na konkretne bariery:

Tabela 5: Poziomy wdrożenia AI w kardiologii w wybranych krajach. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Grand View Research, 2023

Czy AI pogłębia nierówności zdrowotne?

• AI wdrażana w dużych ośrodkach omija mniejsze miasta i wieś – powstaje „technologiczny podział”
• Algorytmy często uczone są na danych miejskich, przez co gorzej działają dla populacji wiejskiej
• Kosztowna technologia może być początkowo dostępna tylko dla zamożniejszych pacjentów
• Brak edukacji cyfrowej wśród seniorów utrudnia korzystanie z narzędzi AI

Przyszłość: czego możemy się spodziewać do 2030?

1. Standaryzacja certyfikacji narzędzi AI w Europie i Polsce
2. Coraz większa dostępność monitoringu domowego dla pacjentów z chorobami serca
3. Wyższy poziom edukacji zdrowotnej i cyfrowej wśród pacjentów
4. Współpraca międzynarodowa w zakresie zbierania danych i rozwoju AI
5. Zmniejszenie liczby błędów dzięki połączeniu AI i zaawansowanej weryfikacji przez lekarzy

„AI nie zastąpi lekarza, ale może stać się jego najlepszym partnerem w walce o życie pacjenta – pod warunkiem, że nauczymy się z niej korzystać z pokorą i krytycznym myśleniem.”
— Prof. Piotr Buszman, American Heart of Poland, cytat z Medonet, 2024

Co dalej? Przyszłość AI i serca – prowokujące scenariusze

Czy AI przejmie odpowiedzialność za ludzkie życie?

Niebezpieczeństwo przekroczenia granicy, gdzie to algorytm decyduje o losie pacjenta, jest realne. Ale – póki co – odpowiedzialność pozostaje po stronie człowieka. AI to lustro systemu – pokazuje jego mocne i słabe strony.

„Technologia nigdy nie powinna być wyrocznią. AI to narzędzie – odpowiedzialność za pacjenta jest zawsze w rękach człowieka.”
— Dr. Ewa Nowak, kardiolożka, cytat z OSOZ Blog, 2024

Etyka i prawo: kto kontroluje algorytmy zdrowia?

Definicje kluczowe:

• Odpowiedzialność medyczna: prawny obowiązek lekarza za decyzje kliniczne, także te wspierane przez AI
• Transparentność algorytmów: obowiązek ujawniania zasad działania narzędzi AI przez producentów
• Certyfikacja medyczna: formalny proces weryfikacji bezpieczeństwa i skuteczności narzędzi AI przed wdrożeniem do praktyki klinicznej

Jak przygotować się na kolejną falę innowacji?

1. Edukuj się – poznaj zasady działania i ograniczenia AI
2. Weryfikuj źródła informacji – nie ufaj tylko reklamom
3. Rozmawiaj z lekarzami – pytaj o rolę AI w Twojej terapii
4. Bądź czujny – pamiętaj, że technologia to narzędzie, nie cel sam w sobie
5. Wspieraj inicjatywy edukacyjne i transparentność w medycynie

AI w opiece domowej i telemedycynie: nowa era czy ślepa uliczka?

Jak AI wspiera codzienną opiekę nad sercem?

• Systemy monitorowania EKG w domu analizują wyniki w czasie rzeczywistym i wysyłają alerty do lekarza
• Aplikacje zdrowotne przypominają o lekach, kontroli ciśnienia i diecie
• Asystenci zdrowotni AI, jak pielegniarka.ai, dostarczają edukacji i praktycznych porad w zakresie profilaktyki serca (pielegniarka.ai/profilaktyka-serca)
• Telemedycyna umożliwia konsultacje bez opuszczania domu, skracając czas oczekiwania na specjalistę

Przykłady wdrożeń: domowe monitorowanie i konsultacje

Tabela 6: Przykłady narzędzi AI w opiece domowej. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Cardiomatics, 2023, Medonet, 2024

pielegniarka.ai: ogólnopolski asystent zdrowotny oparty na AI

Definicje:

• pielegniarka.ai: Polski asystent zdrowotny wspierający edukację, profilaktykę i codzienną opiekę nad sercem, bazujący na zaawansowanych modelach językowych AI.
• Edukacja zdrowotna: Dostarczanie rzetelnych informacji, które pomagają pacjentowi lepiej zarządzać chorobą serca i dbać o zdrowie rodziny.
• Wsparcie w opiece domowej: Porady i instrukcje pomagające osobom starszym i ich opiekunom w codziennym dbaniu o serce.

Najczęściej zadawane pytania o AI w leczeniu serca

Czy AI zastępuje lekarza?

AI nie zastępuje lekarza. Służy jako narzędzie wspierające, które pomaga w analizie danych i przyspiesza diagnozę, ale ostateczna decyzja należy zawsze do człowieka. Żaden algorytm nie zastąpi wiedzy klinicznej, doświadczenia i empatii lekarza.

„AI jest partnerem lekarza, nie jego następcą. Technologia nie przejmuje odpowiedzialności za decyzje kliniczne.”
— Dr. Mateusz Kutyła, kardiolog, cytat z Cardiomatics, 2023

Jakie są koszty leczenia wspieranego przez AI?

Tabela 7: Szacunkowe koszty diagnostyki z AI. Źródło: Opracowanie własne na podstawie cen rynkowych i danych Medonet, 2024

Czy AI jest naprawdę bezpieczne?

• AI podlega rygorystycznym testom i certyfikacji, ale nie jest pozbawione błędów
• Bezpieczeństwo zależy od jakości danych i nadzoru lekarzy
• Użytkownik powinien zawsze pytać o sposób działania algorytmu i możliwość weryfikacji wyników
• Transparentność i edukacja są kluczowe dla zaufania do narzędzi AI

Słownik: kluczowe pojęcia i skróty w AI i kardiologii

Najważniejsze terminy – wyjaśnienia z życia wzięte

Algorytm AI
: Zestaw reguł i wzorców, według których program komputerowy analizuje dane z EKG lub innych badań, by znaleźć niepokojące sygnały. To nie magia, a matematyka i statystyka stojące za decyzją.

Uczenie maszynowe
: Proces, w którym program komputerowy „uczy się” na podstawie setek tysięcy przypadków – im więcej widzi, tym lepiej rozpoznaje nietypowe sygnały.

Telemedycyna
: Możliwość diagnozy i konsultacji lekarskich na odległość, np. przez internet, często wspieranych przez AI.

Asystent zdrowotny AI
: Narzędzie, które pomaga pacjentowi zrozumieć wyniki badań, przypomina o lekach i edukuje w zakresie profilaktyki, np. pielegniarka.ai/asystent-zdrowotny.

Z czym AI mylona jest najczęściej?

• Z automatyzacją biurową – AI w medycynie to nie tylko szybkie przetwarzanie danych, ale analiza i prognozowanie zagrożeń
• Z „nieomylną wyrocznią” – AI nie daje gwarancji nieomylności
• Z prostą aplikacją zdrowotną – narzędzia AI podlegają znacznie surowszym testom niż standardowe apki

---

Podsumowanie

AI w leczeniu chorób serca to nie moda, lecz rzeczywista zmiana, która – przy odpowiedzialnym wykorzystaniu – ratuje zdrowie i życie. Liczby nie pozostawiają złudzeń: polskie serca biją dziś w rytmie cyfrowej rewolucji, ale skuteczność AI to nie bezrefleksyjne zaufanie, lecz mądre połączenie technologii i ludzkiej weryfikacji. Najnowsze badania, praktyczne wdrożenia i głosy pacjentów pokazują: tam, gdzie AI współpracuje z lekarzem, wzrasta bezpieczeństwo, szybkość diagnozy i jakość opieki. Jednak to lekarz – nie algorytm – wciąż ponosi odpowiedzialność za decyzję. Co więcej, dostęp do nowoczesnej diagnostyki nie powinien być przywilejem wybranych. Rolą pacjenta jest pytać, edukować się i korzystać z takich narzędzi jak pielegniarka.ai, które wspierają codzienną profilaktykę i zarządzanie zdrowiem. AI w kardiologii to nie koniec ludzkiej mądrości – to jej rozszerzenie, czasem prowokujące, często nieoczywiste. Bez krytycznego myślenia i zaufania do ludzi technologia pozostanie tylko zimnym kodem. Dzięki odpowiedniemu połączeniu wiedzy, doświadczenia i AI polska kardiologia przestaje być polem bitwy, a staje się miejscem prawdziwych zwycięstw nad chorobami serca.