Algoritam koji vidi ono što je oko lako preskoči
Radiolog koji tijekom jednog dana pregleda stotine snimki neizbježno gubi oštrinu pažnje negdje između pedesete i sedamdesete slike. Umjetna inteligencija tu iscrpljenost nema — i upravo zato hrvatske bolnice u posljednjih nekoliko godina počinju uvoditi AI kao drugi par očiju u dijagnostici raka, ne kao zamjenu za liječnika, nego kao filter koji smanjuje broj propuštenih slučajeva.
Zagreb kao referentna točka
Prisutnost umjetne inteligencije na Kliničkom zavodu za dijagnostičku i intervencijsku radiologiju KBC-a Zagreb jasno pokazuje njezinu važnost u modernoj dijagnostici. Radiochirurgia Zagreb integrirala je Siemens Healthineers sustav umjetne inteligencije — AI Rad Companion — u svoj svakodnevni rad, kako bi povećala preciznost interpretacije medicinskih slika. Ova specijalna bolnica koristi umjetnu inteligenciju u svim segmentima rada i jedini je takav centar u ovom dijelu Europe.
Rijeka: umjetna inteligencija kao drugi pogled na snimku
U KBC-u Rijeka algoritmi za prepoznavanje slike analiziraju tumore na snimkama i pomažu radiolozima u prepoznavanju i dijagnosticiranju. Praktično to znači da svaka snimka prolazi kroz dva sloja provjere — liječnički pregled i algoritamsku analizu — prije nego što se donese konačni zaključak, što smanjuje rizik da suptilna promjena promakne umornom oku.
OncoOrigin: kad tumor ne otkriva odakle je došao
Liječnici i znanstvenici Specijalne bolnice Sv. Katarina, u suradnji sa stručnjacima iz SAD-a, razvili su OncoOrigin — AI alat čija je svrha identificirati primarno mjesto tumora analizom sekvenciranog DNK tumora. Ovo rješava specifičan i težak klinički problem: kod metastatskog raka ponekad je teško utvrditi gdje je bolest prvotno nastala, a taj podatak izravno utječe na odabir terapije.
Probir raka pluća na nacionalnoj razini
U obradi radioloških snimki iz nacionalnog programa probira raka pluća koristi se modul temeljen na umjetnoj inteligenciji. Ovo nije izolirani projekt jedne bolnice nego dio šireg, nacionalno koordiniranog programa probira — što znači da AI dijagnostika u Hrvatskoj već prelazi iz faze pojedinačnih pilot-projekata u standardnu kliničku praksu.
Kolonoskopija i otkrivanje polipa
Sustavi potpomognuti umjetnom inteligencijom za otkrivanje i klasificiranje polipa sve se češće koriste, pomažući u prevladavanju ljudske pogreške tijekom kolonoskopskih pregleda. Polip koji prethodi razvoju kolorektalnog raka često je malen i lako se previdi — dodatni algoritamski sloj provjere ovdje ima izravan utjecaj na ranu detekciju bolesti koja je, otkrivena na vrijeme, u velikoj većini slučajeva izlječiva.
Granica koju AI u dijagnostici ne prelazi
Nijedan od ovih sustava ne postavlja dijagnozu samostalno niti donosi odluku o liječenju bez liječnika — svaki djeluje kao alat koji liječniku skreće pažnju, potvrđuje nalaz ili predlaže smjer daljnje analize. Konačna riječ, kao i odgovornost, ostaje na radiologu, onkologu ili patologu koji sustav koristi kao pomoć, ne kao zamjenu za vlastitu prosudbu.
AI u dijagnostici raka u Hrvatskoj nije priča o robotima koji zamjenjuju liječnike — to je priča o umoru koji algoritam nema, o drugom paru očiju koji ne trepće nakon pedesete snimke, i o ranom otkrivanju koje, kad je riječ o raku, često je jedina razlika koja stvarno broji.
