Zamislite situaciju: sedite kod lekara, ali on pre nego što vam postavi dijagnozu konsultuje algoritam koji je pregledao milione sličnih slučajeva. Ili, pre nego što odete kod lekara, sami ukucate simptome u chatbot i dobijete odgovor za nekoliko sekundi. Oba scenarija već su stvarnost u 2026. godini – i oba nose podjednako obećanja i rizike.
Veštačka inteligencija više nije eksperiment u zdravstvu. Ona je postala deo kliničke infrastrukture u bolnicama širom sveta, od dijagnostike i trijaže pacijenata do upravljanja medicinskim zapisima i otkrivanja novih lekova. Prema istraživanjima Boston Consulting Group, zdravstvene organizacije u 2026. prihvataju AI tehnologiju u bezpresedanskom obimu – od nege pacijenata i kliničkih tokova rada do razvoja lekova.
Ali dok entuzijazam raste, rastu i upozorenja stručnjaka. I upravo ta upozorenja zaslužuju više pažnje nego što ih obično dobijaju.
Šta AI zapravo može da uradi za zdravstvo
Potencijal je ogroman i dobrim delom već dokazan. AI sistemi koji analiziraju snimke, laboratorijske nalaze i medicinske zapise ne zamenjuju lekare – oni ih osnažuju da donose boljiodluke, brže i s manje grešaka.
Dijagnostika i rana detekcija. Algoritmi dubokog učenja danas obrađuju nestrukturisane podatke iz elektronskih zdravstvenih kartona, slobodnih kliničkih beleški i laboratorijskih rezultata kako bi izvukli relevantne informacije u realnom vremenu. Sistemi bazirani na AI identifikuju obrasce vezane za pojavu bolesti, efikasnost tretmana i bezbednost pacijenata znatno brže od tradicionalnih metoda. Pored toga, algoritmi prate interakcije lekova i u realnom vremenu upozoravaju na potencijalne štetne događaje.
Istraživanja pokazuju da AI sistemi u radiologiji imaju prihvatljivu stopu grešaka od 6,8% – značajno niže od 11,3% koje se tolerišu kod ljudi. To je podatak koji govori sam za sebe.
Preventivna medicina naredne generacije. Konzorcijum AI4HealthyAging, koji predvodi Capgemini, pokazao je šta prevencija zasnovana na AI zapravo može da znači: koristeći federalno učenje, model predviđa rane rizične signale za moždani udar ili srčanu insuficijenciju – a bez prenosa osetljivih podataka o pacijentima između institucija. Tehnike objašnjivosti (explainability) osiguravaju da lekari razumeju zašto model aktivira upozorenje, što gradi poverenje na mestu pružanja zdravstvene zaštite.
Agentic AI – sledeći korak. Sve više se govori o tzv. agentnim AI sistemima koji ne samo da preporučuju, već i preduzimaju akcije u kliničkim tokovima rada. BCG procenjuje da će upravo ovi sistemi, koji deluju autonomno u definisanim granicama, biti ključna tačka transformacije zdravstva tokom 2026. i narednih godina.
Tamna strana: rizici koje stručnjaci ne prećutkuju
Neprofitna organizacija za bezbednost pacijenata ECRI objavila je svoju godišnju listu najvećih zdravstveno-tehnoloških opasnosti za 2026. godinu. Na prvom mestu je – nekorektna upotreba AI chatbotova u zdravstvene svrhe.
„Oni nisu medicinski uređaji. Nisu odobreni od strane FDA niti regulisani u tu svrhu“, jasno je rekao Rob Schluth, stručnjak za bezbednost uređaja u ECRI-ju. A ipak, sve više pacijenata – ali i zdravstvenih radnika – koristi alate poput ChatGPT-a, Gemini-ja i Copilot-a za medicinsko savetovanje. Upravo to, kažu stručnjaci, stvara ozbiljne rizike.
Halucinacije i klinička nevažeća rešenja. Jezički modeli mogu generisati odgovore koji zvuče autoritativno i stručno, ali su klinički neispravni. Ono što je posebno opasno jeste to da čak i iskusni kliničari ponekad teško prepoznaju kada AI greši – posebno kada model citira naizgled verodostojne izvore.
Deskilling – gubljenje lekarskih veština. Jedan od manje vidljivih, ali dugoročno ozbiljnih rizika jeste erozija kliničkih veština zbog previsokog oslanjanja na AI. Ako lekari prestanu da donose samostalne odluke jer im algoritam „uvek odgovori“, gube sposobnost kritičkog razmišljanja koja je u medicini nezamenjiva. Alex Tyrrell, izvršni potpredsednik i tehnički direktor kompanije Wolters Kluwer, posebno upozorava na ovaj trend.
Pristranost i nejednakost. Jedan od najvažnijih, a često previđenih rizika jeste pristranost AI sistema. Bez namernog dizajna, modeli mašinskog učenja mogu dobro funkcionisati na nivou opšte populacije, ali davati lošije rezultate za manjine, žene i starije pacijente. Svet zdravstvene zaštite već se suočava s tim problemom. Prema podacima Svetskog ekonomskog foruma, bez reprezentativnih podataka, AI alati mogu pogrešno dijagnostikovati ili propustiti da prepoznaju bolesti u nedovoljno zastupljenim populacijama – potencijalno isključujući čak 5 milijardi ljudi od punih dobrobiti AI zdravstva.
Shadow AI – nevidljiva pretnja. U 2025. godini, upotreba nepodobrenih AI alata u zdravstvenim organizacijama – takozvani „shadow AI“ – doživela je pravi procvat. Zdravstveno osoblje, suočeno s preopterećenošću i nedostatkom kadrova, poseglo je za dostupnim alatima bez organizacijske kontrole. Posledica: podaci pacijenata izloženi riziku, klinički tokovi rada narušeni, a menadžment zatečen. U 2026. godini, rukovodioci zdravstvenih sistema moraju da reaguju uvođenjem formalnih politika upravljanja AI-jem.
Sajberbezbenost i digitalni mrak. ECRI-jeva lista upozorenja za 2026. na drugom mestu ima nepripremljenost za tzv. „digital darkness“ – iznenadni gubitak pristupa elektronskim sistemima i podacima o pacijentima. Sajber napadi, prirodne katastrofe, ispadi dobavljača i interne sistemske greške mogu paralisati zdravstvenu ustanovu i ugroziti živote pacijenata.
Ko je odgovoran kada AI pogreši?
Ovo je pitanje koje niko ne voli da postavlja, ali koje postaje sve hitnije. U pravnom i etičkom smislu, odgovor je jasan: lekar – ne AI sistem, ne softverska kompanija.
„Kao kliničar, vi snosite rizik. Odgovorni ste ako AI generisani rezultat doprinese grešci – ne AI alat niti prodavac“, upozoravaju stručnjaci za medicinsku praksu. Pre ulaganja u novi AI alat, kliničarima se preporučuje da postavljaju dublja pitanja od ostalih poslovnih korisnika. Tvrdnje kao što su „100% tačnost“ ili „bez halucinacija“ jednostavno ne funkcionišu u realnim kliničkim okruženjima. Ono što je važno jeste razumevanje kada alati ne uspevaju, kako ne uspevaju i koliko često.
Međunarodna studija objavljena početkom 2026. godine otkrila je da većina kliničkih AI alata još uvek nije spremna za bezbednu i pravednu upotrebu na kliničkom nivou. Autori upozoravaju da, kako zdravstvo ubrzano kreće ka autonomnijim, „agentnim“ AI sistemima, odsustvo jednostavnih standarda za evaluaciju kliničkih modela stvara sve veće rizike za pacijente.
Pacijent u doba AI: više moći, ali i više odgovornosti
Paradoks veštačke inteligencije u zdravstvu ima i svoju ličnu dimenziju. Pacijenti danas imaju pristup informacijama kakav nije postojao ni pre decenije. ChatGPT, Google Gemini i drugi chatbotovi dostupni su 24 sata dnevno, ne traže čekanje u redu i odgovaraju odmah. Razumljivo je zašto ih toliko ljudi koristi za istraživanje simptoma.
Problem je što zdravstveni sistemi ne mogu da prate ovo usvajanje. „Relativno sporo usvajanje od strane zdravstvenih sistema i nasuprot tome brzo usvajanje od strane pacijenata stvaraju jaz u kome pacijenti traže zdravstvene informacije bez adekvatnog stručnog nadzora“, upozorila je Wiberg, stručnjak za digitalno zdravstvo.
Praktičan savet je jednostavan: koristite AI da biste se obrazovali i pripremili pitanja za lekara – ne da biste zamenili posetu lekaru. Kada je u pitanju vaše zdravlje, AI je koristan saputnik, ali nije zamena za medicinsku ekspertizu.
2026. – godina upravljanja, ne samo inovacije
Stručnjaci se slažu oko jedne stvari: 2026. neće biti zapamćena kao godina revolucionarnih AI proboja u zdravstvu, već kao godina u kojoj se zdravstveni sektor mora suočiti s pitanjem upravljanja ovom tehnologijom.
„2026. će biti godina upravljanja. Izvršni direktori zdravstvenih sistema jurišaju da sustigne kliničare koji su brzo usvojili GenAI aplikacije. Ipak, ovi korisnici i dalje se bore da identifikuju odgovore koji zvuče autoritativno, ali su klinički nevažeći“, rekao je Alex Tyrrell.
Najnapredniji zdravstveni sistemi već eksperimentišu s tzv. „AI bezbednim zonama“ – kontrolisanim okruženjima gde lekari i administrativno osoblje mogu bezbedno da isprobavaju odobrene AI alate i skupove podataka, pre nego što budu implementovani u stvarnu kliničku praksu.
Tehnologija koja leči – ako je koristimo mudro
Veštačka inteligencija u zdravstvu nije ni spasitelj ni đavo. To je moćan alat koji, primenjen odgovorno, može da spasi živote, skrati vreme čekanja, poboljša dijagnostiku i učini zdravstvenu zaštitu dostupnijom milijardama ljudi. Ali isti taj alat, upotrebljen bez nadzora, bez validacije i bez etičkih okvira, može da nanese ozbiljnu štetu.
Lekcija za 2026. godinu mogla bi se sažeti ovako: prihvatite inovaciju, ali ne zaobiđite odgovornost. AI je tu da pomogne lekaru da bude bolji lekar – ne da ga zameni. I sve dok to ostaje jasno svima uključenima – lekarima, pacijentima, programerima i regulatorima – ova tehnologija ima stvarnu šansu da promeni zdravstvo nabolje.
