Telemedicina és az AI
 
 
(2026 január)
 
 
 
 
 A mesterséges intelligencia (AI) 2026-ra a klinikai munkafolyamatok szerves részévé vált, az adminisztratív terhek csökkentésével és a diagnosztikai pontosság növelésével támogatja az orvosokat. Az orvosok egyik legnagyobb nehézsége ma már a dokumentálás. Az AI-alapú orvosi asszisztensek (agensek) valós időben jelen lehetnek a betegek vizsgálatainál, és automatikusan strukturált kórtörténetet, ambuláns lapot és zárójelentést generálnak, ami jelentősen csökkenti az orvosok terhelését, és több időt hagy a beteggel való közvetlen kapcsolatra. Külön fejezet az alapellátásban az otthoni ápolás AI-fejlesztése, ahol a szervezet állapotát figyelemmel kísérő, testen viselt szenzorok és kamerarendszerek fogják segíteni az orvosokat. Az MI szerepe ráadásul jóval túlmutat a diagnosztikai feladatokon: a digitális rendszerek ma már a betegellátás szervezésében, a krónikus kórképek megelőzésében és a klinikai döntéshozatal támogatásában is jelen vannak.
 
Az AI-vel megsegített távfelügyelet a technológia, a távérzékelők (remotszenzorok távadókkal) használata a beteg melletti vagy távoli, egy központi helyszínről történő megfigyelésre, nyomon követésre és betegellátásra. 2026-ban kritikus elemmé vált a különböző iparágakban is, lehetővé téve a valós idejű adatgyűjtést és a proaktív beavatkozásokat. Veszélyes betegségek távérzékelőkkel (adatgyűjtő karperec, nyaklánc bluetooth -szal szerelve, az adatgyűjtés a szenzornál, vagy a beteg melletti gépen, bluetooth -szal történik, v.ö Holteres EKG . Az AI-hoz hasonló döntéstámogató megoldások régebb óta, bizonyos esetekben akár több évtizede is működnek a hazai egészségügyben, például a vérkép-automaták vagy a diagnosztizáló EKG-készülékek. A távoli betegfelügyelet digitális eszközökkel: például glükózmérőket, vérnyomásmérőket és pulzoximétereket használ a betegek egészségi állapotának nyomon követésére a klinikai környezeten kívül. A mért paraméterek területén ugrásszerű fejlődés várható, pl. az agyi aktivitás, gyomor pH mérésében, belső vérzés detektálásában*. A patológia, labor, képalkotó diagnosztika, műtéti rendszerek esetében már elindult a változás, aminek robbanásszerű gyorsulása várható a következő 2-3 évben.
A Holter egy hordozható EKG készülék, amely a szív elektromos aktivitását rögzíti 24-48 órán át, hogy feltárja az időszakosan jelentkező szívritmuszavarokat (aritmiákat) vagy egyéb szívproblémákat, amelyek a rövid, hagyományos EKG-n nem láthatók, a páciensnek a vizsgálat alatt naplót kell vezetnie a tüneteiről. A vizsgálat segít azonosítani az erős szívdobogás, szédülés, ájulás vagy mellkasi fájdalom okait, és ellenőrizni a gyógyszerek hatékonyságát. A mellkasra elektródákat (tappancsokat) helyeznek, amelyek vezetékkel kapcsolódnak a hordozható készülékhez. A készüléket a páciens magánál hordja (nyakba akasztva, övre csatolva) egy teljes napig, miközben végzi a szokásos napi tevékenységeit. A felvett adatokat számítógépen rögzítik, az AI-vel elemzik, és összevetik a páciens panaszaival, naplójával a pontos diagnózis felállításához. A vizsgálat időtartama lehet 24, 48, 72 óra, vagy esetleg 7 nap is a pontosabb diagnózis érdekében.
 
Az egészségügyi AI-k esetén különösen fontos a tanító adatbázis tisztasága és a hibás adatok elkerülése, mert egyetlen hibás adat is rossz irányba viheti a modell tanulását, A felhőben futó elektronikus egészségügyi nyilvántartások, praxisirányítási rendszerek és telemedicina-platformok széles körű elterjedése várható. Az ellátásokhoz kapcsolódó adatbázisok nem csak az egészségügyi döntéshozók számára szolgáltatnak háttér információkat az ellátórendszer teljesítményéről, de sokféle tudományos kutatást is lehetővé tesznek. 
 
Az Egyesült Államokban az FDA már körülbelül 1250, mesterséges intelligenciával támogatott orvostechnikai eszközt engedélyezett. „Ezek legnagyobb része a radiológiában, a kardiológiában, a neurológiában és a reproduktív orvostudományban működik”. A működési, az FDA-engedély megszerzése egyáltalán nem egyszerű, a folyamat során minden egyes eszköznél részletesen vizsgálják a biztonságosságot és a hatékonyságot.

Az AI klinikai diagnosztikai támogatás: az AI algoritmusok előszűrik a CT, MRI és röntgenfelvételeket, azonnal jelezve a kritikus elváltozásokat (például agyvérzés vagy tüdőembólia), így a radiológus a legsürgősebb esetekre fókuszálhat. A digitális metszeteken az AI képes felismerni a rákos sejtek legapróbb jeleit is, amelyeket az emberi szem esetleg elvétene. Az AI rendszerek képesek másodpercek alatt értékelni a beteg teljes kórtörténetét, a legfrissebb szakmai irányelveket, és a gyógyszer adatbázisokat, és személyre szabott terápiás javaslatokat készíteni. Figyelmeztetnek a potenciális gyógyszer mellékhatásokra, kölcsönhatásokra. Előre jelzik a szepszis vagy más akut állapotok kockázatát a kórházi monitorozás esetén. Az adatok elemzésével az orvosok előre láthatják, mely betegeknél magas a visszakerülés kockázata, vagy kinek az állapota romlik várhatóan, ami lehetővé teszi a megelőző beavatkozást a kezelés helyett.
Az orvosi konzílium AI-val 2026-ban az egészségügy szerves része, ahol az algoritmusok „másodvéleményként” segítik az orvosok munkáját.
Számos klinika használ már olyan döntéstámogató rendszereket, mint az IBM Watson Health (vagy annak utódai) és a Google Health megoldásai. A bőrgyógyászatban (pl. anyajegy-elemzés) vagy a patológiában az AI-alapú konzílium már rutinszerű, de az orvosé a végső szó: az AI döntéstámogató eszköz, nem helyettesíti az orvost. A jogi és etikai felelősség minden esetben a kezelőorvost terheli. Csak minősített, zárt rendszereken keresztül történhet adatcsere: léteznek olyan online szolgáltatások, ahol neves szakorvosok AI-elemzéssel támogatott szakvéleményt adnak a feltöltött leletek alapján.


Az "orvosok ChatGPT-jeként" emlegetett floridai Miami központú OpenEvidence céget 2022-ben alapította Daniel Nadler és Zachary Ziegler; utóbbi a Harvard Mesterséges Intelligencia-szakának PhD-hallgatója, míg Nadler korábban a Kensho Technologies nevű AI-vállalatot építette fel. (https://www.portfolio.hu/uzlet/20260121/harom-honap-alatt-megduplazta-erteket-az-orvosok-chatgpt-je-812496) Az OpenEvidence olyan chatbotot kínál orvosoknak, amelynek modelljeit vezető tudományos folyóiratok cikkeivel tanították. Nadler szerint "az orvosok ChatGPT-je" hasznos rövidítés, de a szolgáltatás valójában abban segíti az orvosokat, hogy nagy téttel járó klinikai döntéseket hozzanak meg közvetlenül a betegágy mellett. Hozzátette: a rendszert nem a nyílt interneten vagy a közösségi médián tanították, mert ezek gyenge minőségű vagy pontatlan orvosi információkat tartalmazhatnak. Nadler állítása szerint az OpenEvidence jelenleg a legelterjedtebb AI-platform az amerikai orvosok körében: több mint 40 százalékuk használja. Az alapító a piac méretét is hangsúlyozta: az egészségügy az amerikai GDP közel 20 százalékát adja, az éves költés eléri az 5 ezer milliárd dollárt. A vállalat olyan versenytársakkal néz szembe, mint az OpenAI és az Anthropic. Az OpenAI a hónap elején indította el a ChatGPT Health szolgáltatást, az Anthropic pedig Claude Healthcare néven kínál egészségügyi megoldást. Mindkettő a népszerű fogyasztói chatbotok közé tartozik.
Nadler szerint cégük előnye az adatok minősége és az, hogy korán léptek a piacra: már több százmillió valós klinikai konzultációt gyűjtöttek össze ellenőrzött orvosoktól; ezt a visszacsatolási hurkot rendkívül nehéz lemásolni. Valós használati adatokat használnak. Az amerikai egészségügyi ellátás nagy része nem milliárd dolláros New York-i vagy San Franciscó-i kórházakban zajlik, hanem olyan kis rendelőkben, ahol nincs informatikai részleg és nincs költségvetés drága szoftverekre- mondta az alapító. Nadler szerint igyekeznek fegyelmezetten gazdálkodni, szemben azokkal a cégekkel, amelyek azt tervezik, hogy a következő években milliárdokat vagy akár tízmilliárdokat fektetnek be. Az OpenEvidence a növekedés és a jövedelmezőség közötti egyensúlyra törekszik. 2026 januári hírek szerint az Anthropic további 10 milliárd dollárt gyűjthet, míg Elon Musk xAI-ja ebben a hónapban egy 20 milliárd dolláros kört jelentett be. A nagy technológiai cégek agresszív felvásárlási tervei ellenére Nadler továbbra is amellett van, hogy az OpenEvidence önálló vállalatként növekedjen. A tőzsdei bevezetésről szólva úgy vélekedett, hogy előbb a SpaceX-nek, az OpenAI-nak és az Anthropicnak kell nyilvános piacra lépnie. Mindhárom cégről azt pletykálják, hogy 2026-ban debütálhat a tőzsdén.
 
 
*
Belső vérzés – különösen az emésztőrendszeri – már detektálható speciális szenzorokkal és távadókkal felszerelt, lenyelhető okoskapszulákkal. A technológia fejlődésével 2026-ra több megoldás is elérhetővé vált vagy klinikai alkalmazás alatt áll:
Léteznek olyan célzottan fejlesztett eszközök (mint a PillSense), amelyek nem kamerát, hanem optikai szenzorokat használnak a vér jelenlétének valós idejű kimutatására a felső tápcsatornában. A kapszula több hullámhosszon méri a fényelnyelést a környező folyadékban. A vér (hemoglobin) jellegzetes abszorpciós profilja alapján azonosítja a vérzést. Az adatokat vezeték nélkül továbbítja egy külső vevőegységre, amely azonnal jelzi ("Blood Detected"), ha vért talált. Gyorsabb és egyszerűbb, mint a hagyományos endoszkópia, különösen sürgősségi osztályokon. 
Kapszula-endoszkópia a legelterjedtebb módszer, ahol a kapszula egy miniatűr kamera. Másodpercenként több képet készít, miközben végighalad a bélrendszeren. A képeket a mesterséges intelligencia (AI) elemzi, amely képes felismerni a vérzésforrásokat, daganatokat vagy fekélyeket.
Új generációs "Smart Pill" technológiák (2025-2026) a legújabb kutatások (pl. a 2025-ben bemutatott PillTrek) túlmutatnak az optikai érzékelésen: az elektrokémiai bioszenzorok képesek biomarkerek, pH-érték és specifikus fehérjék mérésére közvetlenül a bélben.
A legújabb prototípusok (pl. SmartCap) mesterséges intelligenciát használnak a hemoglobin-koncentráció és az oxigénszaturáció pontos mérésére. Ismeretlen eredetű vérzések detektálására használják: amikor a hagyományos gyomor- vagy vastagbéltükrözés nem találja a hiba forrását (gyakran a vékonybélben). Használják annak gyors eldöntésére, hogy szükség van-e azonnali invazív beavatkozásra. Bár ezek az eszközök rendkívül hatékonyak a vérzés tényének és helyének megállapításában, a vérzés elállításához (pl. koagulációhoz) továbbra is hagyományos endoszkópos vagy sebészeti beavatkozás szükséges.