Nowe możliwości zarządzania zdrowiem z OpenAI i Torch Health

Gdy po raz pierwszy zobaczyłem komunikat OpenAI o przejęciu Torch Health, od razu pomyślałem o czymś bardzo przyziemnym: o tych wszystkich wynikach badań, receptach, zaleceniach i notatkach z wizyt, które człowiek gromadzi latami w kilku miejscach naraz. Część w aplikacji przychodni, część w mailu, część w PDF-ach, a część… no cóż, na karteczce w portfelu. Ty pewnie też to znasz. I właśnie dlatego ta informacja jest ciekawa.

OpenAI ogłosiło, że przejęło Torch, startup z obszaru ochrony zdrowia, który ujednolica dane pacjenta — m.in. wyniki badań laboratoryjnych, listę leków i nagrania/stenogramy z wizyt. OpenAI powiązało tę wiadomość z rozwojem rozwiązania określanego jako ChatGPT Health i zasugerowało nowy sposób rozumienia i prowadzenia własnego zdrowia. W komunikacie pojawiają się też nazwiska osób dołączających do OpenAI (między innymi Ilya Abyzov, Emily Hartsfield-Lynd, Justin F. Hamlin i Ryan Oman) oraz linki do wpisów w serwisie X.

W tym artykule opisuję, co realnie może z tego wynikać dla pacjenta, dla placówek medycznych oraz dla firm budujących rozwiązania wokół automatyzacji procesów (także w make.com i n8n). Skupię się na praktyce: jakie scenariusze są sensowne, gdzie kryją się ryzyka i co warto mieć z tyłu głowy, zanim ktokolwiek zacznie „podłączać AI do zdrowia”.

Co właściwie ogłosiło OpenAI i gdzie tu miejsce dla Torch Health

Z informacji opublikowanej przez OpenAI wynika, że firma przejęła Torch, a ideą Torch było porządkowanie rozproszonych danych medycznych: wyników badań, informacji o lekach oraz nagrań z wizyt. Następnie OpenAI łączy tę zapowiedź z kierunkiem rozwoju określanym jako ChatGPT Health, sugerując, że takie „zebrane do kupy” dane pozwalają użytkownikowi lepiej rozumieć własną sytuację zdrowotną.

Jeśli mam to powiedzieć wprost: to wygląda jak ruch w stronę asystenta zdrowotnego, który nie bazuje tylko na tym, co mu napiszesz w czacie, ale potrafi pracować na uporządkowanych materiałach — oczywiście w takim zakresie, na jaki pozwolą prawo, zgody i zabezpieczenia.

Dlaczego „ujednolicenie danych” ma znaczenie

W zdrowiu problemem rzadko bywa brak danych. Problemem jest ich rozproszenie i brak kontekstu. Wynik morfologii bez historii poprzednich wyników bywa mało użyteczny. Lista leków bez informacji „kto i po co to włączył” też niewiele mówi. A zalecenie z wizyty potrafi zginąć w natłoku życia.

Jeżeli system potrafi zebrać takie elementy i ułożyć je w spójną oś czasu, użytkownik może szybciej:

• odtworzyć przebieg leczenia i zmiany w lekach,
• porównać wyniki badań w czasie (z zachowaniem jednostek i norm),
• przygotować się do wizyty specjalistycznej bez nerwowego szukania dokumentów.

Nagrania z wizyt: drobny detal, który zmienia dużo

W polskich realiach nagrywanie wizyt bywa tematem delikatnym, ale praktycznie — notatka z rozmowy z lekarzem często jest bezcenna. Człowiek w stresie wychwytuje połowę informacji. Jeśli Torch pracowało nad rejestrowaniem i porządkowaniem treści z wizyt, to w połączeniu z narzędziami językowymi można wyobrazić sobie:

• tworzenie zrozumiałego streszczenia zaleceń „po ludzku”,
• wyciąganie listy zadań (badania do zrobienia, leki, kontrola),
• przypominanie o terminach i przygotowaniu do kolejnej konsultacji.

Ja sam widzę tu ogromną wartość, ale od razu dodam: to obszar, gdzie zgody, prywatność i bezpieczeństwo muszą stać na pierwszym miejscu. Bez tego taki pomysł po prostu nie przejdzie — i słusznie.

Co może oznaczać ChatGPT Health w praktyce (bez marketingowej mgły)

Jeśli potraktujemy komunikat OpenAI poważnie, to ChatGPT Health można rozumieć jako kierunek: AI ma pomóc użytkownikowi zrozumieć dane zdrowotne oraz zarządzać informacją wokół leczenia. Nie chodzi o zastępowanie lekarza, tylko o to, żeby pacjent miał porządek i sensowniejszą orientację w dokumentacji.

Widziałem wiele wdrożeń AI w firmach i zwykle największą oszczędność czasu daje nie „magiczne myślenie”, tylko proste rzeczy: sortowanie, streszczanie, wykrywanie braków, tworzenie list zadań. W zdrowiu to też ma sens.

1) Lepsze rozumienie wyników badań (z historią i kontekstem)

Najczęstsza potrzeba pacjenta wygląda tak: „Mam wynik i nie wiem, czy to powód do paniki”. AI może pomóc w uporządkowaniu informacji, np. wskazać, które parametry są poza normą, jak zmieniały się w czasie, jaką mają jednostkę, do jakich badań często się je odnosi.

Praktyczne zastosowania, które wydają mi się realne:

• porównanie wyników z ostatnich miesięcy/lat i pokazanie trendu,
• wyjaśnienie pojęć medycznych w języku zrozumiałym dla pacjenta,
• przygotowanie listy pytań do lekarza na podstawie odchyleń.

To ostatnie jest bardzo „ludzkie”: zamiast zgadywać, o co zapytać endokrynologa czy kardiologa, dostajesz propozycję pytań opartą o dokumenty, które i tak mu pokażesz.

2) Porządek w lekach i interakcjach (na poziomie „codziennego życia”)

Wiele osób ma problem z prostą rzeczą: jak brać leki, co z czym, o której, co było zmieniane i dlaczego. Jeżeli Torch faktycznie scala listę leków, to AI może pomóc w stworzeniu czytelnego planu dnia i przypomnień, a także w wykryciu konfliktów typu „ten lek został odstawiony, ale wciąż widnieje w twojej liście”.

Uwaga: temat interakcji lekowych wymaga ogromnej ostrożności. Ja traktowałbym to raczej jako element do konsultacji z farmacją/lekarzem, a nie źródło „porad farmakologicznych” podejmowanych w pojedynkę.

3) Wizyty lekarskie: przygotowanie, notatka, dalsze kroki

Jeżeli system potrafi zebrać poprzednie zalecenia, wyniki, listę leków i dodać do tego notatkę z wizyty, to można automatycznie przygotować:

• krótkie podsumowanie „co się wydarzyło” na wizycie,
• listę zaleceń w punktach,
• terminy badań kontrolnych i wizyt wraz z przypomnieniami,
• pakiet dokumentów do kolejnego specjalisty.

To brzmi banalnie, ale w praktyce potrafi oszczędzić mnóstwo stresu. A stres, jak wiadomo, potrafi wyjść bokiem.

Najważniejsze korzyści dla pacjenta: co zyskujesz „tu i teraz”

Żeby nie odpłynąć w abstrakcję, spiszmy to prosto. Jeśli połączenie rozwiązań typu Torch z asystentem AI faktycznie zadziała, pacjent może zyskać trzy rzeczy: czas, spokój i lepsze przygotowanie do rozmowy z lekarzem.

Jedno miejsce na dokumenty i chronologia zdarzeń

Jeżeli masz w jednym miejscu wyniki, leki i historię wizyt, łatwiej ci odtworzyć „ciąg przyczynowo-skutkowy”. W realnym życiu leczenie to proces, a nie pojedynczy PDF. Taka oś czasu bywa bezcenna, zwłaszcza przy chorobach przewlekłych.

Tłumaczenie „z medycznego na ludzki”

Ja mam wrażenie, że duża część konfliktów na styku pacjent–system bierze się z niezrozumienia języka. AI może tu robić dobrą robotę: tłumaczyć skróty, wyjaśniać pojęcia, podawać przykłady. Ty nadal decydujesz, co z tym zrobisz, ale przynajmniej wiesz, co czytasz.

Lepsze pytania do lekarza i mniej chaosu na wizycie

Wiele osób wychodzi z gabinetu i dopiero w samochodzie przypomina sobie, co miało zapytać. Jeśli asystent przygotuje listę pytań na podstawie danych, to rośnie szansa, że wykorzystasz wizytę sensownie. A za wizytę płacisz czasem nie tylko pieniędzmi, ale też czasem i nerwami.

Co to może zmienić po stronie placówek medycznych i personelu

Z perspektywy placówek zdrowotnych największy problem to zwykle „papierologia” i rozproszona komunikacja. Jeżeli AI pomoże porządkować dokumentację i tworzyć notatki, personel może zyskać trochę oddechu. Tyle że diabeł tkwi w szczegółach: integracje z systemami gabinetowymi, zgody pacjenta, polityki bezpieczeństwa, odpowiedzialność za treść.

Automatyczne streszczenia wizyt i raporty dla pacjenta

W idealnym świecie pacjent wychodzi z gabinetu z jasnym planem. W realnym świecie bywa różnie. Jeśli narzędzie potrafi wygenerować czytelny raport po wizycie, placówka może:

• zmniejszyć liczbę telefonów typu „co miałem zrobić?”,
• poprawić przestrzeganie zaleceń,
• ułatwić kontynuację leczenia u innych specjalistów.

Wsparcie w triage i wstępnej kwalifikacji (ostrożnie)

Wiele placówek marzy o tym, żeby pacjent trafiał „od razu tam, gdzie trzeba”. AI może pomóc zebrać wywiad, uporządkować objawy, stworzyć zwięzłą notatkę dla lekarza. Ale tu trzeba zachować pokorę: źle zebrany wywiad może zaszkodzić. W ochronie zdrowia nie ma miejsca na „jakoś to będzie”.

Prywatność, bezpieczeństwo i zgodność z prawem: temat, bez którego nie ma rozmowy

Nie będę udawał, że da się pisać o AI w zdrowiu bez trudnych kwestii. Dane medyczne należą do najbardziej wrażliwych. Ty masz pełne prawo oczekiwać, że system:

• jasno powie, jakie dane zbiera i po co,
• pozwoli ci zarządzać zgodami i dostępem,
• zabezpieczy dane przed wyciekiem,
• da możliwość usunięcia danych zgodnie z zasadami, które ci przysługują.

Ja osobiście podchodzę do tego tak: jeśli produkt zdrowotny nie potrafi w prosty sposób wytłumaczyć, co robi z danymi, to użytkownik powinien zachować daleko idącą ostrożność. I tyle.

Ryzyko „halucynacji” i błędnych interpretacji

Modele językowe potrafią popełniać błędy. W zdrowiu błąd może mieć poważniejsze skutki niż źle podsumowany mail. Jeśli AI ma pomagać, musi działać w trybie wspierającym: wskazywać źródła (np. fragmenty dokumentacji), mówić o niepewności, sugerować konsultację, a nie wydawać wyroki.

Odpowiedzialność i granice: kto za co odpowiada

To temat, który wraca jak bumerang. Jeśli pacjent dostanie sugestię i podejmie złą decyzję, kto ponosi odpowiedzialność? W praktyce właśnie dlatego wiele rozwiązań medycznych bardzo ostro formułuje komunikaty i stawia na „asystę informacyjną”, nie na decyzje kliniczne.

Jak firmy mogą wykorzystać ten trend: marketing, sprzedaż i obsługa pacjenta (bez przesady)

W Marketing-Ekspercki pracujemy na styku marketingu, sprzedaży i automatyzacji procesów z użyciem AI. Gdy widzę takie przejęcie jak Torch, od razu myślę o tym, jak rynek będzie się przesuwał: pacjent zacznie oczekiwać bardziej uporządkowanej komunikacji, a firmy z sektora zdrowia będą chciały działać szybciej i czytelniej.

Jeśli prowadzisz firmę medyczną, laboratoriówkę, telemedycynę, ubezpieczenia zdrowotne albo produkt wellness, możesz potraktować to jako sygnał: „uporządkowanie danych i komunikacji” staje się standardem.

Obsługa pacjenta: mniej ręcznej pracy, więcej konkretu

Realne scenariusze, które ja widzę u klientów, to np. automatyzacje:

• przypomnienia o badaniach kontrolnych po określonych diagnozach (na podstawie tagów i zgód),
• wysyłka instrukcji przygotowania do badań i ankiet medycznych,
• porządkowanie dokumentów pacjenta w bezpiecznym repozytorium,
• automatyczne generowanie listy zaleceń po telekonsultacji (z akceptacją lekarza).

To są rzeczy, które „wychodzą na swoje” szybko, bo skracają czas personelu i ograniczają liczbę nieporozumień.

Marketing treści w zdrowiu: większy nacisk na edukację i zaufanie

Jeśli AI ma pomagać w rozumieniu zdrowia, to użytkownicy będą porównywać jakość informacji. Treści pobieżne przestaną wystarczać. W praktyce oznacza to:

• lepsze poradniki „jak przygotować się do badania”,
• jasne wyjaśnianie wyników i pojęć (bez straszenia),
• transparentne zasady prywatności i przetwarzania danych.

Ja bym tu postawił na język normalny, bez zadęcia. Zdrowie to wystarczająco trudny temat, nie trzeba go jeszcze komplikować.

Automatyzacje w make.com i n8n dla branży zdrowia: przykładowe scenariusze

Skoro działamy w automatyzacjach, przełóżmy ideę „ujednolicenia danych medycznych” na język procesów. Poniżej kilka scenariuszy, które da się zrealizować w firmach okołomedycznych (oczywiście przy właściwych zgodach, zabezpieczeniach i ocenie ryzyka).

Scenariusz 1: obieg dokumentów pacjenta po telekonsultacji

• Pacjent kończy telekonsultację, system zapisuje notatkę lekarza.
• Automatyzacja tworzy wersję „dla pacjenta” (krótko, w punktach).
• System wysyła dokument i dodaje przypomnienia o badaniach.
• W razie braku potwierdzenia odbioru – automatyzacja wysyła delikatne ponaglenie.

W make.com lub n8n da się to złożyć z modułów: formularz/CRM, generator dokumentu, wysyłka e-mail/SMS, zapis do bazy i log audytowy. Ja zawsze rekomenduję log, bo potem nie ma dyskusji „czy było wysłane”.

Scenariusz 2: przypomnienia o przygotowaniu do badań laboratoryjnych

• Rejestracja wizyty na badania w systemie.
• Automatyzacja sprawdza typ badania i dobiera instrukcję (np. na czczo, bez kawy, bez wysiłku).
• Wysyła przypomnienie dzień wcześniej i rano w dniu badania.
• Po badaniu wysyła informację, kiedy spodziewać się wyniku.

To proste, a potrafi zmniejszyć liczbę badań do powtórzenia. A powtarzanie badań to koszt i frustracja.

Scenariusz 3: „paczka do specjalisty” generowana na podstawie danych

• Pacjent wybiera: „Idę do kardiologa” i zaznacza, jakie dokumenty mają trafić do paczki.
• Automatyzacja zbiera PDF-y wyników, ostatnie zalecenia, listę leków.
• Generuje spis treści i krótkie streszczenie historii.
• Udostępnia paczkę pacjentowi lub (za jego zgodą) wysyła do placówki.

W praktyce to porządkuje „przedwizytowy chaos”. Ty idziesz do specjalisty z materiałem, który da się przeczytać bez lupy.

Scenariusz 4: kontrola jakości danych (wyłapywanie braków)

• System wykrywa brak jednostek, brak norm, niespójne daty.
• Oznacza dokument do weryfikacji przez personel.
• Wysyła pacjentowi prośbę o uzupełnienie brakującego pliku (jeśli to po jego stronie).

To nudna robota, ale w medycynie „nuda” bywa cnotą. Porządek w danych jest bezcenny.

Jak podejść do wdrożeń AI w zdrowiu, żeby nie wpaść w kłopoty

Jeżeli myślisz o rozwiązaniach AI w obszarze zdrowia (nawet tylko w obsłudze pacjenta), ja polecam podejście etapowe. Nie dlatego, że lubię „procedury”, tylko dlatego, że tak jest bezpieczniej, a finalnie szybciej.

Krok 1: Ustal, jakie dane są naprawdę potrzebne

Minimalizuj. Jeśli do przypomnienia o wizycie wystarczy imię i numer telefonu, nie zbieraj historii chorób. Prosta zasada: im mniej danych wrażliwych w procesie, tym mniejsze ryzyko.

Krok 2: Zadbaj o zgody i przejrzystość

Ty jako użytkownik chcesz wiedzieć, kto ma dostęp do danych. Firma musi to umieć wytłumaczyć normalnym językiem. Ja często widzę polityki prywatności, które brzmią jak tłumaczenie z prawniczego na łacinę. To nie pomaga.

Krok 3: Wprowadzaj kontrolę człowieka tam, gdzie stawką jest zdrowie

Streszczenie wizyty dla pacjenta? OK, ale dobrze, żeby lekarz mógł je zatwierdzić. Wykrycie odchyleń w badaniach? OK, ale decyzje zdrowotne zostaw lekarzowi. Nie ma róży bez kolców: automatyzacja wymaga odpowiedzialnego projektu.

Krok 4: Mierz efekty i reaguj na błędy

W automatyzacjach zawsze ustawiamy monitoring: co się wysłało, co nie, gdzie proces utknął. W zdrowiu to podstawa. Jeśli pacjent nie dostanie ważnej informacji, robi się problem.

Co warto obserwować po przejęciu Torch przez OpenAI

Na dziś mamy komunikat o przejęciu i ogólną zapowiedź kierunku. W kolejnych miesiącach ja obserwowałbym kilka rzeczy, bo one pokażą, czy to ma szansę realnie poprawić życie pacjentów:

• Jak będą wyglądały zasady prywatności i kontroli danych dla użytkownika.
• Czy pojawią się czytelne integracje z systemami medycznymi i w jakich krajach.
• Jak OpenAI będzie adresować ryzyko błędnych odpowiedzi i w jakim zakresie system będzie wskazywał źródła w dokumentacji.
• Jak rozwiążą temat nagrań z wizyt: zgody, przechowywanie, dostęp i audyt.

Jeśli te elementy będą dopracowane, pacjent faktycznie może poczuć różnicę. Jeśli nie, temat utknie w kontrowersjach, a szkoda byłoby zmarnować potencjał.

Co to oznacza dla ciebie, jeśli chcesz „lepiej ogarnąć zdrowie”

Ty nie musisz czekać na wielkie premiery, żeby usprawnić zarządzanie zdrowiem już teraz. Ja często zaczynam od prostych nawyków:

• trzymam wyniki badań w jednym folderze, nazwane datą i typem badania,
• spisuję listę leków z dawkami i powodem stosowania,
• przed wizytą robię krótką listę objawów i pytań,
• po wizycie zapisuję zalecenia „po swojemu”, bo pamięć bywa zdradliwa.

Ich sens jest taki sam jak w komunikacie o Torch: porządek w danych daje porządek w decyzjach. AI może to przyspieszyć i ułatwić, ale podstawowa logika zostaje ta sama.

Co możemy zrobić w Marketing-Ekspercki w tym obszarze

Jeśli prowadzisz firmę w sektorze zdrowia albo wellness i chcesz poukładać sprzedaż, obsługę pacjenta czy komunikację — my pomagamy projektować procesy i automatyzacje w make.com oraz n8n, a także wdrażać wsparcie AI tam, gdzie ma to sens.

Ja zwykle zaczynam od krótkiego audytu: sprawdzamy, gdzie giną informacje, gdzie pacjent czeka, a gdzie personel robi ręcznie coś, co da się uporządkować. Potem dobieramy narzędzia i zabezpieczenia. Bez kombinowania, po prostu.

Jeśli chcesz, opisz mi swój przypadek: jaki masz typ placówki/usługi, skąd spływają dane (formularze, telefon, e-mail, system rejestracji), jak wygląda proces po wizycie. Podpowiem, od czego zacząć i czego unikać, żeby nie wdepnąć na minę.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/2010813780671021106