AI coraz lepiej rozpoznaje objawy. Czego więc warto uczyć się jako diagnosta?

Czy sztuczna inteligencja zastąpi diagnostów? To pytanie coraz częściej pojawia się w rozmowach o przyszłości psychologii i psychiatrii. I trudno się temu dziwić. Modele AI potrafią już analizować opisy przypadków, identyfikować objawy i proponować rozpoznania. Niektóre osiągają w wybranych zadaniach wyniki porównywalne z początkującymi klinicystami.

W badaniu Lenz i wsp. (2026), opublikowanym w npj Digital Medicine, porównano wyniki dziesięciu modeli AI z ocenami 108 klinicystów. Najlepsze modele osiągnęły 72% trafności w ocenie objawów psychopatologicznych, uzyskując wynik wyższy niż 64% badanych specjalistów. Badanie obejmowało jednak tylko trzy symulowane wywiady, a modele analizowały ich transkrypcje. Nie sprawdzano więc, czy potrafią samodzielnie przeprowadzić pełny proces diagnostyczny.

Możemy jednak przypuszczać, że coraz więcej zadań związanych z porządkowaniem informacji, analizą objawów i weryfikowaniem kryteriów diagnostycznych będzie wspomaganych lub automatyzowanych przez AI.

Co to oznacza dla osób zajmujących się diagnozą? Być może warto przyjrzeć się temu, jakie kompetencje rzeczywiście składają się na dobry warsztat diagnostyczny.

Rozpoznanie objawów to dopiero początek

Wyobraźmy sobie dorosłą osobę, która zgłasza trudności z koncentracją, organizacją codziennych obowiązków i regulacją emocji. Często odkłada zadania na później, zapomina o ustaleniach, ma problem z dotrzymywaniem terminów. Wiele z tych doświadczeń przypomina objawy ADHD.

Można przeprowadzić wywiad skoncentrowany na kryteriach diagnostycznych, ustalić, które z nich są spełnione, i sformułować wstępną hipotezę. Jednak rzetelny proces diagnostyczny wymaga znacznie więcej.

Kiedy pojawiły się trudności? Czy były obecne już w dzieciństwie? Jak funkcjonowanie tej osoby zmieniało się w różnych okresach życia? Czy problemy z koncentracją występują stale, czy nasilają się przede wszystkim w sytuacjach stresu? Jaką rolę odgrywają sen, lęk, obniżony nastrój albo doświadczenia przewlekłego przeciążenia?

Ważne staje się nie tylko poszukiwanie informacji potwierdzających ADHD, ale również sprawdzanie innych możliwych wyjaśnień, w tym współwystępowania kilku zaburzeń. Takie podejście jest zgodne z wytycznymi NICE (2018), które podkreślają konieczność uwzględnienia historii rozwojowej, funkcjonowania w różnych obszarach życia oraz innych trudności psychicznych i neurorozwojowych.

To właśnie w tym miejscu widać różnicę między rozpoznawaniem wzorca objawów a rozumowaniem klinicznym.

Ciekawe wyniki przyniosło badanie Sarmy i wsp. (2026), w którym modele językowe analizowały psychiatryczne opisy przypadków. Najlepszy model identyfikował 76,7% prawidłowych rozpoznań, ale jednocześnie proponował wiele rozpoznań, które nie były trafne. Dodatnia wartość predykcyjna wynosiła zaledwie 40,4%. Po włączeniu do procesu drzew decyzyjnych opartych na wiedzy ekspertów wzrosła do 65,3%.

Pokazuje to, jak ważne jest uporządkowane rozumowanie diagnostyczne. Samo dostrzeżenie podobieństwa między objawami a opisem zaburzenia nie wystarcza. Trzeba jeszcze umieć ocenić, czy dane rozpoznanie rzeczywiście najlepiej wyjaśnia obserwowane trudności.

Nie oznacza to, że AI nie będzie coraz lepiej radzić sobie również z takimi zadaniami. Przeciwnie, badanie Sarmy i współpracowników pokazuje, że wykorzystanie uporządkowanej wiedzy eksperckiej może poprawiać jakość odpowiedzi modeli. Tym bardziej warto zastanowić się, jak świadomie rozwijać własne umiejętności diagnostyczne.

Czy doświadczenie wystarczy, żeby dobrze diagnozować?

W codziennej praktyce często uczymy się poprzez kolejne spotkania z pacjentami. Z czasem nabieramy wprawy, szybciej rozpoznajemy charakterystyczne wzorce i sprawniej prowadzimy wywiady.

Jednocześnie doświadczenie samo w sobie nie gwarantuje trafności rozumowania. Możemy nabierać biegłości również w utrwalonych sposobach myślenia, które nie zawsze są pomocne. Przykładowo zbyt wcześnie przywiązujemy się do pierwszej hipotezy albo większą uwagę poświęcamy informacjom, które ją potwierdzają.

W pracy diagnostycznej szczególnie cenna jest więc umiejętność zauważania sprzeczności, poszukiwania danych podważających własne przypuszczenia i tolerowania niepewności, kiedy dostępne informacje nie pozwalają jeszcze na sformułowanie rozpoznania.

Takie kompetencje można świadomie ćwiczyć.

Metaanaliza Kononowicza i wsp. (2019), obejmująca 51 badań i 4696 uczestników, wykazała, że edukacja z wykorzystaniem wirtualnych pacjentów może sprzyjać lepszym wynikom w zakresie wybranych umiejętności klinicznych niż tradycyjne metody nauczania. Wyniki badań były jednak bardzo zróżnicowane, a jakość dowodów ograniczona.

Z kolei przegląd systematyczny Gilberta i wsp. (2026), obejmujący 11 badań, wskazuje, że symulacje pacjentów wspierane przez AI mogą pomagać w rozwijaniu komunikacji, empatii i rozumowania klinicznego. Nadal nie wiemy jednak wystarczająco dużo o tym, na ile umiejętności nabywane podczas takich ćwiczeń przekładają się na rzeczywistą pracę z pacjentami.

Gdzie można ćwiczyć diagnozę różnicową?

Właśnie z myślą o rozwijaniu tych kompetencji stworzyłyśmy Practicly, symulator wywiadów klinicznych, który pozwala ćwiczyć rozmowę z wirtualnymi pacjentami w bezpiecznych warunkach.

W Practicly nie chodzi o jak najszybsze odgadnięcie rozpoznania. Użytkownik samodzielnie prowadzi wywiad, decyduje, o co zapytać, jakie informacje pogłębić i które hipotezy warto zweryfikować. Po zakończeniu sesji może przeanalizować przebieg rozmowy, otrzymać informację zwrotną i sprawdzić, jakie istotne obszary zostały pominięte.

To okazja, żeby przyjrzeć się własnemu sposobowi myślenia. Czy zbyt szybko skupiamy się na jednym wyjaśnieniu? Czy pytamy również o objawy, które mogą przeczyć naszej hipotezie? Czy potrafimy dostrzec informacje istotne dla diagnozy różnicowej?

Możesz przetestować bezpłatną sesję w Practicly i sprawdzić, jak wygląda Twój proces prowadzenia wywiadu.

W co warto inwestować w czasach AI?

Nie wiemy, jak będzie wyglądał rynek usług diagnostycznych za pięć czy dziesięć lat. Możemy jednak obserwować, jak rozwijają się narzędzia wspierające analizę danych klinicznych.

Znajomość kryteriów diagnostycznych nadal pozostaje podstawą pracy. Coraz większego znaczenia może jednak nabierać to, jak wykorzystujemy tę wiedzę: czy potrafimy formułować i weryfikować hipotezy, rozumieć złożoność obrazu klinicznego oraz podejmować decyzje mimo niepełnych informacji.

Warto też pamiętać, że rozwój zawodowy nie kończy się wraz z uzyskaniem kwalifikacji czy wieloletnim doświadczeniem. Możliwość regularnego ćwiczenia, popełniania błędów i otrzymywania konstruktywnej informacji zwrotnej pozostaje ważna na każdym etapie pracy.

AI prawdopodobnie zmieni sposób, w jaki prowadzimy diagnozę. Nie wiemy jeszcze, które zadania i w jakim stopniu zostaną zautomatyzowane. Niezależnie od tego umiejętność krytycznej analizy informacji, rozważania różnych wyjaśnień i uzasadniania decyzji diagnostycznych pozostaje czymś, co warto doskonalić.

Bibliografia

• Lenz, E., Naamanka, J., Trabert, W., i wsp. (2026). Benchmarking large language models against practicing clinicians on psychopathological assessment. npj Digital Medicine, 9, 518. https://doi.org/10.1038/s41746-026-02852-7
• Sarma, K. V., Hanss, K. E., Halls, A. J. M., i wsp. (2026). Integrating expert knowledge into large language models improves performance for psychiatric reasoning and diagnosis. Psychiatry Research, 355, 116844. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2025.116844
• Kononowicz, A. A., Woodham, L. A., Edelbring, S., i wsp. (2019). Virtual patient simulations in health professions education: Systematic review and meta-analysis by the Digital Health Education Collaboration. Journal of Medical Internet Research, 21(7), e14676. https://doi.org/10.2196/14676
• Gilbert, V., Philip, P., Llorca, P.-M., & Samalin, L. (2026). Use of artificial intelligence-enhanced virtual patients in educational approaches to medical interview training: A systematic review. BMC Medical Education, 26, 588. https://doi.org/10.1186/s12909-026-08804-9
• National Institute for Health and Care Excellence. (2018). Attention deficit hyperactivity disorder: Diagnosis and management (NICE Guideline NG87). https://www.nice.org.uk/guidance/ng87