348 | VNITŘNÍ LÉKAŘSTVÍ / Vnitř Lék. 2026;72(5):345-350 / www.casopisvnitrnilekarstvi.cz AI V MEDICÍNĚ A ZDRAVOTNICTVÍ Velké jazykové modely ve zdravotnictví: přínosy, rizika a výhled KLÍČOVÉ PRAVIDLO Čím vyšší zamýšlený účel a klinická integrace, tím vyšší regulatorní režim a odpovědnost. ZACHOVEJTE ODPOVĚDNOST Rozhodnutí vždy zůstává na lékaři. OVĚŘUJTE ZDROJE Kontrolujte guideline a literaturu. CHRAŇTE DATA Anonymizujte vždy, když je to možné. Edukace + administrativní pomoc. Jasná edukace limitů. Bez PHI, pokud není právní a technický rámec. DPIA, smlouvy, řízení rizik. Audit a validace výkonu. Human oversight. Validace lokálního workflow. MDR/IVDR podle účelu. Al Act jako doplňující rámec. Horizontální rámec vysokého rizika. Regulační třídění Al/LLM ve zdravotnictví Oddělit obecný chatbot, klinickou integraci a software se zdravotnickým účelem A. OBECNÝ VEŘEJNÝ LLM REŽIM PRÁCE KONTROLY PŘED NASAZENÍM REGULOVANÝ PRODUKT B. LLM V KLINICKÉM WORKFLOW C. DIAGNOSTICKÝ / TERAPEUTICKÝ ÚČEL ChatGPT/Gemini/Claude pro obecné informace. Není tím automaticky zdravotnický prostředek. Napojení na dokumentaci, NIS/EHR, lokální protokoly nebo rozhodovací podporu. Software se zamýšleným účelem diagnostiky, predikce, monitorace léčby. integrace / kontext pacienta zamýšlený med. účel Obr. 2. Regulační třídění AI/LLM nástrojů ve zdravotnictví podle míry klinické integrace a zamýšleného účelu. Schéma rozlišuje tři kategorie: obecný veřejný LLM (režim práce), LLM integrovaný do klinického workflow (kontroly před nasazením) a software se zamýšleným diagnostickým či terapeutickým účelem (regulovaný produkt podléhající MDR a EU AI Act) Vhodné vs. rizikové použití LLM ve zdravotnictví Praktické rozlišení podle klinického dopadu a citlivosti dat Vysoká Nízká Citlivost dat / identifikovatelnost Klinický dopad rozhodnutí: nízký vysoký DOPORUČITELNÉ JEN PO ANONYMIZACI NEVHODNÉ / ZAKÁZAT OPATRNÉ PŘÍKLADY PŘÍKLADY PŘÍKLADY PŘÍKLADY Edukace, vysvětlení nálezu, příprava otázek, překlad obecného textu. Bez osobních dat. Administrativa, shrnutí zprávy, edukační materiály. Nevkládat rodné číslo, jméno, obrazová data. Samodiagnostika, návrh terapie, urgentní Stavy, neanonymizovaná dokumentace, rozhodnutí za třetí osobu. Diferenciální diagnostika pro lékaře jako checklist. Vždy ověřit guideline / zdroj. Bez přímého rozhodnutí. Vysvětlení laboratorního nálezu pacientovi Návrh otázek pro anamnézu Překlad odborného článku Edukační materiály pro pacienty Shrnutí neidentifikovatelné zprávy Návrh textu edukačního materiálu Pomoc s formulací dopisu bez osobních údajů Administrativní šablony a texty Stanovení diagnózy bez vyšetření Doporučení léčby / změny terapie Vkládání neanonymizovaných dat (PHI) Rozhodování za pacienta bez jeho souhlasu Diferenciální diagnostika (podpora úvah) Kontrolní seznam dle doporučených postupů Návrh vyšetření k zvážení Shrnutí guideline pro orientaci Obr. 3. Matice vhodnosti použití LLM ve zdravotnictví podle citlivosti dat a klinického dopadu rozhodnutí. Čtyři kvadranty vymezují použití doporučitelné (edukace, bez osobních dat), opatrné (diferenciální diagnostika jako podpora), přípustné pouze po anonymizaci (administrativa) a nevhodné či zakázané (samodiagnostika, návrh terapie, práce s neanonymizovanými daty)
RkJQdWJsaXNoZXIy NDA4Mjc=