Umělá inteligence (AI) ve fyzioterapii

---

Znáte to. Poslední pacient odchází, vy se posadíte k počítači a čeká vás dlouhé dopisování dokumentace, závěrečných zpráv a e-mailů. A někde v koutku hlavy vám možná vrtá otázka, jestli by tohle všechno nešlo udělat jednodušeji. Třeba s pomocí umělé inteligence. Odpověď zní částečně ano, ale jen tehdy, pokud víte, jak na to a kde jsou hranice.

Umělá inteligence se během posledních let přesunula z technologických konferencí přímo do našich ordinací. Někteří z nás ji už používají denně, jiní se jí zatím obloukem vyhýbají a další ji používají způsobem, který je může dostat do vážných problémů. Připravili jsme proto článek, který vás provede celou problematikou od úplných základů přes legislativu až po konkrétní příklady využití, které můžete vyzkoušet třeba hned zítra.

Co dnes myslíme slovem „AI“?

Umělá inteligence je s námi mnohem déle, než si většina z nás uvědomuje. Běžela na pozadí antispamových filtrů v e-mailových schránkách, rozpoznávala obličeje na fotografiích, schovávala se za leckdy otravným zaškrtávátkem „Nejsem robot“ a nebo ve streamovacích aplikacích vám doporučovala, na jaký seriál se máte večer podívat. Tohle všechno fungovalo na principech umělé inteligence dávno předtím, než se o ní začalo mluvit v médiích.

To, co dnes většina z nás myslí slovem AI, je ale něco jiného. Je to generativní umělá inteligence, tedy jazykové modely, které píšou, shrnují a zdánlivě uvažují. Z těch známějších sem například ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral, Copilot nebo Perplexity.

Jak generativní umělá inteligence funguje?

Zjednodušeně řečeno se model na obrovském množství textů naučil předvídat, jaké slovo pravděpodobně následuje po tom předchozím. A pak další a další. Z toho plyne jedna zásadní věc. Generativní AI není neomylný zdroj faktů, ale prediktor.

Můžeme to připodobnit k lidské paměti. Naše mysl není pevný disk. Pokaždé, když si nějakou vzpomínku vybavíme, tak ji zároveň nepatrně přepíšeme. Čím častěji na něco vzpomínáme, tím více se to vzdaluje původní realitě. Umělá inteligence sestavuje odpovědi podobným způsobem. Nehledá pravdu, hledá pravděpodobnost. A občas se přitom dostane k výsledkům, které jsou pravdě velmi vzdálené. Odborně se tomu říká halucinace.

Nepříjemné na tom je, že model přitom zní naprosto sebejistě. Je totiž trénovaný k tomu, aby se uživatelům maximálně zavděčil. Chová se tedy trochu jako mimořádně zdvořilý společník, který vám raději odpoví cokoliv, než aby přiznal, že něco neví. Zkuste si to sami. Pokusit se z jazykového modelu vymáčknout upřímné „tohle nevím“ je překvapivě těžké.

Dodavatelé to částečně řeší varováními, která model automaticky zobrazí, jakmile rozpozná dotaz týkající se například zdraví. Upozorní vás, že není lékař, a doporučí návštěvu odborníka. Je to ale spíš právní pojistka výrobce než skutečná opatrnost modelu. Hned pod tím varováním obvykle stejně následuje odpověď.

Tři limity, které platí vždycky

• Model nemá aktuální informace

  Je natrénovaný na datech, která končí určitým datumem. Pokud se nepřipojí na internet, o novinkách z letošního roku neví nic.

• Model nezná vašeho pacienta

  Neviděl, jak pacient přišel do ordinace, nic nepalpoval a neprovedl žádný test. Ví jen to, co mu napíšete. Právě proto je tak důležité umět se ptát, což popisujeme dále v článku.

• Model je jen tak dobrý, jak kvalitní kontext mu dáte

  Čím přesnější a konkrétnější budete v popisu situace, tím lepší závěr dostanete. Nejhorší, co můžete udělat, je položit velmi obecnou a abstraktní otázku.

Jak na tom umělá inteligence reálně je

Než se pustíme do praxe, uveďme si pár čísel. Docela dobře totiž vysvětlují, proč má smysl se tímto tématem vůbec zabývat.

Používá AI opravdu každý?

Nepoužívá. Podle odhadů Microsoftu Otevře se v novém okně, který vychází z jeho vlastní telemetrie, sáhlo v roce 2025 po generativní umělé inteligenci zhruba 16 % lidí na světě. To, že „AI dnes používá každý“, je tedy spíš iluze bubliny, ve které se pohybujeme.

Podíl uživatelů generativní umělé inteligence podle regionu v roce 2025

Region	Podíl uživatelů AI (1. pololetí 2025)	Podíl uživatelů AI (2. pololetí 2025)	Změna (p. b.)
Globální Sever	22,9 %	24,7 %	+1,8
Globální Jih	13,1 %	14,1 %	+1,0
Svět	15,1 %	16,3 %	+1,2

Co znamená zůstat na bezplatné verzi

Zajímavější je ale druhé číslo. Přibližně 95 % uživatelů ChatGPT zůstává na bezplatné verzi Otevře se v novém okně. A to je zásadní, protože rozdíl mezi bezplatnou a placenou verzí je opravdu diametrální.

Když umělou inteligenci používáte zdarma, tak pracujete se staršími a slabšími modely, narazíte na nižší limity používání (počet zpráv, počet nahraných souborů) a chybí vám pokročilé agentní funkce. Rozdíl mezi bezplatnou a placenou verzí přitom není kosmetický. Plné předplatné hlavních modelů vyjde zhruba na pět až šest stovek měsíčně, existují ale i levnější tarify, které začínají kolem sto padesáti až dvou stovek.

Pyramida využití AI

Způsoby, jak lze umělou inteligenci používat, si můžeme představit jako pyramidu o třech patrech.

• Asistent (většina)

  Používáte AI jako druhou Wikipedii nebo lepší Google. Napíšete dotaz, dostanete odpověď. V tomto patře se nachází drtivá většina uživatelů.

• Integrace (někteří)

  AI je zabudovaná přímo v nástrojích, které už používáte. Typicky Copilot ve Wordu, Excelu nebo Teams, či třeba Gemini v Gmailu. Paradoxně je toto patro velmi silné. V americkém průzkumu z roku 2026 Otevře se v novém okně uvedlo 61 % uživatelů Copilota, že k němu přistupuje právě uvnitř těchto nástrojů.

• Agent (jen znalí)

  Umělá inteligence jedná do jisté míry sama za sebe. Čte soubory, hledá na webu, posílá e-maily nebo spouští programy. Zadáte jí vícekrokový úkol typu „přečti tento e-mail, zanalyzuj ho, napiš odpověď a odešli ji“ a ona ho splní. Do tohoto patra se zatím dostalo minimum uživatelů.

Ptáte se, nebo zadáváte?

Data o tom, jak lidé s umělou inteligencí reálně pracují, jsou také zajímavá. 49 % dotazů míří na radu nebo informaci, 40 % je konkrétní zadání úkolu a 11 % tvoří prosté konverzování.

Z toho plyne důležitý závěr. Umělá inteligence nám má pomáhat rozhodovat se, ne rozhodovat za nás. Je to poradce a druhý pár očí, nikoliv náhrada vlastního úsudku.

A jak jsme na tom v Česku?

Podle národního průzkumu Ministerstva zdravotnictví z roku 2026 Otevře se v novém okně uvedlo 67,6 % respondentů, že umělou inteligenci ve svém zařízení už využívají nebo ji alespoň testují. Nejdále je logicky radiologie s 82,9 %. Zároveň by 84,7 % dotázaných uvítalo jednotnou resortní strategii, což docela dobře vystihuje, jak nejistě si v tématu zatím připadáme. V červenci 2026 podepsalo ministerstvo memorandum s Českou asociací umělé inteligence, ČLS JEP a IPVZ Otevře se v novém okně, jehož cílem je připravit odborná doporučení a metodické postupy pro bezpečné využívání AI ve zdravotnictví.

Umělá inteligence je přitom jen jednou částí digitalizace, která na fyzioterapeuty dopadá. Tou další je eŽádanka, kterou jsme podrobně popsali v článku Vše, co potřebujete vědět o FT poukazu.

Nahradí umělá inteligence fyzioterapeuty?

Toto je asi nejčastější otázka, kterou v souvislosti s AI slýcháme. A máme pro vás uklidňující zprávu.

Rozsáhlá analýza Otevře se v novém okně, která hodnotila, jak často se umělá inteligence pro úkoly jednotlivých profesí používá, jak úspěšně a jak velkou část úkolu pokryje, přiřadila každému povolání skóre od 0 do 1. Srovnání nejohroženějších profesí s tou naší vypadá takto.

První dva řádky jsou konkrétní profese, poslední dva profesní skupiny podle americké klasifikace. Ani nejexponovanější profese ale nepřekročila hodnotu 0,49 a fyzioterapie se nachází na úplně spodní hranici. Důvod je prostý. Komplexní vyšetření, aspekce či palpace patří k těm nejhůře automatizovatelným činnostem, co v pracovním světě existují. To zatím žádný AI model nenahradí.

Kde je tedy ta příležitost?

Zajímavé je, že i tam, kde má umělá inteligence teoreticky obrovský potenciál, se reálně využívá jen zlomek. V oboru počítačů a matematiky, tedy tam, kde je umělá inteligence nejdál, je teoreticky zvládnutelných zhruba 94 % úkolů. Měření na reálných konverzacích Otevře se v novém okně s jedním z velkých modelů ale ukázalo, že pokrytá je jen třetina z nich.

Fyzioterapii tato měření samostatně nesledují, takže přesné číslo pro náš obor nikdo nemá. Logika jejich výsledků ale docela dobře napovídá, kde příležitost leží. Umělá inteligence dnes reálně pomáhá u rešerší a edukace pacienta, zatímco u manuální terapie a návrhu autoterapie prakticky vůbec. K tomu je podle nás potřeba připočíst pomoc s klinickou rozvahou a psaní dokumentace, což dohromady dělá slušnou část našeho pracovního dne.

A přesně v tom je ta příležitost. Pokud si necháte pomoct s touto částí práce, získáte čas na tu, kterou za vás nikdo jiný neudělá.

Legislativa a ochrana dat aneb co smíte a co ne

Tato část možná není nejzáživnější, ale je ze všech nejdůležitější. Právě tady se totiž rozhoduje, jestli vám umělá inteligence reálně pomůže, nebo vás časem dostane do problémů.

Smí fyzioterapeut nahrát data pacienta do AI nástroje?

Nesmí. Do veřejné AI nevkládejte nic, co byste bez váhání nezveřejnili na webu.

Cloud versus lokální model

Rozdíl mezi cloudovým a lokálním provozem je zásadní. Cloud znamená, že data odesíláte někam pryč. Lokální model běží u vás na počítači.

• Spotřebitelský chatbot

  Nikdy sem nepatří identifikovatelná data pacienta. Dodavatel AI nástroje na vašich datech může trénovat, dokud se aktivně neodhlásíte. Jakmile jednou něco odešlete, nejde to vzít zpátky. Data u daného dodavatele s největší pravděpodobností zůstanou a nikdo je nebude mazat. Právě jste tedy předali informace o pacientovi třetí straně, o které pacient neví a ke které nemáte jeho svolení.

• Firemní verze (Enterprise a API)

  Přijatelné s opatrností. Tyto verze ve výchozím stavu netrénují na vašich datech a lze k nim uzavřít smlouvu o zpracování osobních údajů. Obecně platí, že pokud nejde o tento režim, neměla by data opustit Evropský hospodářský prostor. To by mělo být uvedeno v podmínkách služby.

  Pokud data Evropský hospodářský prostor opouštějí, musí být popsáno, jaká data to jsou, za jakým účelem se předávají a na jakém právním základě. Firemní verze velkých modelů tedy pro klinické rozhodování použít lze. Musíte to mít ale ošetřené smluvně a být schopni to doložit dozorovému orgánu, tedy například Úřadu pro ochranu osobních údajů.

• Lokální model

  Nejlepší volba pro citlivou zdravotnickou dokumentaci a další údaje o pacientovi. Data nikdy neopustí počítač.

Stačí smazat jméno pacienta? Anonymizace je mýtus

Nestačí. Teď si trochu rozbijeme vlastní tvrzení o tom, že anonymizovaná data můžete používat. Ono to totiž není zdaleka tak jednoduché.

99,98 % Američanů Otevře se v novém okně lze podle modelového odhadu správně reidentifikovat v jakémkoliv datasetu pomocí pouhých 15 demografických údajů. Starší práce navíc ukázaly, že jen kombinace poštovního směrovacího čísla, data narození a pohlaví stačí k jednoznačné identifikaci 87 % populace USA Otevře se v novém okně na datech ze sčítání v roce 1990, respektive 63 % po přepočtu na data z roku 2000 Otevře se v novém okně.

Smazat z dokumentu hlavičku se jménem, příjmením a rodným číslem tedy nemusí znamenat vůbec nic. Je to jen pseudonymizace, nikoliv anonymizace. Data s kódem místo jména jsou pořád osobní údaje a pořád na ně dopadá GDPR. Údaje o zdravotním stavu navíc patří do zvláštní kategorie osobních údajů, tedy do té nejcitlivější.

Pacienta totiž neidentifikuje jméno, ale unikátnost. Podle zbytku karty pacienta ho lze často dohledat i bez hlavičky. Pokud je někdo jediným pacientem na světě s určitou raritní diagnózou, tak k jeho odhalení stačí jediný údaj.

Zkusme si praktický příklad. Představte si anamnézu bez hlavičky a bez jména, ze které znáte jen pět řádků. Pacient má nestabilní chůzi, sníženou svalovou sílu dolních končetin, diabetes mellitus 2. typu, neuropatii dolních končetin, je kuřák a pravidelně požívá alkohol. Zatím to sedí na velkou část populace. Jakmile ale doplníme pracovní anamnézu a napíšeme třeba „politik“, okruh se rázem zúží možná až na jednoho jediného člověka. A nepotřebovali jsme k tomu ani jméno, ani rodné číslo.

Zpětná rekonstrukce dat přitom dnes není žádný technický oříšek. Nástroje jsou volně dostupné na internetu a shodou okolností k tomu lze použít zase umělou inteligenci. Ve chvíli, kdy je někdo schopen data deanonymizovat, je jen na něm, jak s nimi naloží. Od cíleného marketingu až například po vydírání zdravotnického zařízení.

GDPR a AI Act v kostce

• Zvláštní kategorie

  Údaje o zdravotním stavu jsou podle GDPR Otevře se v novém okně zvláštní kategorií osobních údajů. Jejich zpracování je obecně zakázáno, pokud neplatí některá z výjimek, jako například souhlas pacienta nebo poskytování zdravotní péče.

• Vysoké riziko

  Klinická umělá inteligence, která je zdravotnickým prostředkem, spadá podle AI Actu Otevře se v novém okně do kategorie vysokého rizika a musí splnit požadavky MDR i AI Actu. To se ale týká výrobce nástroje, ne vás jako uživatele běžné AI.

• Odpovědnost má fyzioterapeut

  Poskytovatel zdravotních služeb je provozovatelem AI systému a jako správce osobních údajů nese odpovědnost za jejich zpracování. Tuto odpovědnost nelze přenést na dodavatele AI nástroje. Podle českého i evropského práva jste to vždy vy jako zdravotník, kdo odpovídá za výsledek péče. Je proto dobrou praxí se vždy dodavatele AI nástroje ptát, jak jsou vaše data zpracovávány. Například v AI v RehaTabu pracuje s daty pacientů lokálně a nikam je neodesílá.

• AI gramotnost

  Od února 2025 platí povinnost podle článku 4 AI Actu. Kdo umělou inteligenci v práci používá, musí podporovat rozvoj znalostí o jejích možnostech a limitech u svých zaměstnanců. Balíček Digital Omnibus, který byl v roce 2026 formálně přijat, tuto povinnost zmírnil v tom smyslu, že nevyžaduje garantovat konkrétní úroveň gramotnosti u jednotlivce.

• Termíny se posunuly

  Tentýž balíček odložil plnou účinnost pravidel pro vysoce rizikové systémy. U samostatných systémů se termín posunul z původního 2. srpna 2026 na 2. prosince 2027 a u systémů zabudovaných do regulovaných produktů (což jsou i zdravotnické prostředky) z 2. srpna 2027 na 2. srpna 2028. Zdravotnická AI tedy nedostala výjimku, ale čas na přípravu.

Pokud teprve zvažujete založení vlastní praxe, projděte si i článek Jak založit zdravotnické zařízení, kde povinnosti poskytovatele zdravotních služeb popisujeme od začátku.

Zapisovat použití AI do dokumentace, nebo ne?

Podle stanoviska Národního centra elektronického zdravotnictví Otevře se v novém okně je vhodné, aby byl pacient o využití AI systému jako podpůrného nástroje informován, ale výslovná zákonná povinnost zatím neexistuje. Konečnou odpovědnost za diagnostické rozhodnutí nese vždy zdravotník, nikoliv AI systém, a výstupy modelu pro vás nejsou závazné.

Praktický pohled je ale ještě zajímavější. Ve zdravotnické dokumentaci musíte být schopni doložit svou klinickou rozvahu, tedy jak jste došli ke stanovení diagnózy a k sestavení léčebného postupu. Pokud jste si přitom pomohli umělou inteligencí způsobem, který nebyl v pořádku (třeba jste nahráli celý dekurz do veřejného modelu), tak tuhle část příběhu budete muset vynechat. A tím se dostáváte do pasti při rekonstrukci vlastního uvažování.

Když to naopak děláte správně, tak použití umělé inteligence můžete klidně přiznat a zahrnout ho do své praxe lege artis. Rekonstrukce vlastního uvažování pak drží pohromadě. Obecné zásady, které pro dokumentaci platí bez ohledu na to, jestli u ní stojí umělá inteligence, jsme sepsali v článku Zásady vedení zdravotnické dokumentace od A do Z.

Pět otázek pro každého dodavatele AI

Nabídek AI nástrojů bude přibývat a dodavatelé vám budou volat, psát a klepat na dveře. Než se pro nějaký rozhodnete, položte tyto otázky. Podle reakce hned poznáte, s kým máte tu čest.

1. Kam se posílají naše data? Zůstávají v Evropském hospodářském prostoru?

2. Jste zpracovatel, nebo si berete data pro sebe? Správná odpověď ve většině případů zní, že dodavatel je zpracovatel a zpracovává data jen podle vašich pokynů.

3. Trénujete na našich datech? Používání pacientských dat k tréninku obecného modelu je věc, kterou firmy dělají velmi rády. Správná odpověď je ne.

4. Ovlivňuje váš nástroj poskytovanou péči? Pokud ano, je to legální a evropskou legislativou povolený postup, ale platí pro něj konkrétní pravidla.

5. Kdo za nástroj právně odpovídá?

Pokud dodavatel odpoví ve smyslu „my jsme jenom platforma a za nic neručíme“, tak je to jasný varovný signál.

A ptejte se i u nástrojů, které už používáte. Klidně i u svého ambulantního softwaru. Můžete ho používat v nejlepší víře a přitom někam odesílat data, aniž byste tušili kam. Odpovědnost nakonec zůstává na fyzioterapeutovi.

Jak se správně ptát

Ať už použijete kterýkoli AI nástroj, klíčovou dovedností je umět se ptát. Zadání, které modelu předáváte, se odborně nazývá prompt. A právě v tom dělá většina lidí chybu.

Mimochodem, vyplatí se vyzkoušet stejný dotaz ve více modelech. Odpovědi se totiž liší. K nejrozšířenějším patří ChatGPT od OpenAI (dobrý univerzál), Gemini od Googlu (propojení s Gmailem a dalšími službami), Claude od Anthropicu (dlouhé texty a pečlivá analýza), evropský Mistral a čínský DeepSeek, u kterého je namístě zvýšená opatrnost ohledně toho, kam data putují. U Mistralu pozor na jednu věc. Ve výchozím nastavení sice hostuje data v Evropské unii, sám ale připouští dočasné přenosy k dodavatelům mimo ni a nabízí i americké rozhraní. Plnou kontrolu nad daty dává až vlastní nasazení modelu.

Následuje šest technik, které vám okamžitě zlepší výsledky.

1. Dejte modelu roli a kontext

2. Buďte konkrétní a určete formát

3. Nechte model přemýšlet krok za krokem

4. Učte příkladem

5. Stanovte mantinely

Toto je zásadní. Umělá inteligence nezná vašeho pacienta, znáte ho vy. To, co vám připadá samozřejmé, model do kontextu nezahrne, dokud mu to neřeknete.

6. Iterujte

Nespokojte se s prvním výsledkem. Postupným šťouchnutím správným směrem dostanete výrazně lepší výstup, než kdybyste ho pak složitě opravovali ručně.

Dva tipy navíc

• Nechte si prompt napsat samotnou umělou inteligencí

  Dejte modelu první hrubý kontext a požádejte ho, ať vám sestaví podrobné zadání. Napíše vám ho klidně na celou stránku a zvládne to za pár sekund. Ručně byste se do takové práce nejspíš nikdy nepustili.

• Vytvořte si projekty s trvalými instrukcemi

  Placené verze umožňují založit něco jako složku, třeba „Cvičebníček“, a nadefinovat v ní instrukce, jak má výstup vždycky vypadat. Pak už zadáváte jen zkrácené zadání a model si kontext dotáhne sám. Placené verze zároveň umí lépe pracovat s pamětí napříč konverzacemi, i když cesty, jakými tuto paměť využijí, bývají občas nevyzpytatelné.

Pokud modelu zadáváte, jak má vypadat struktura zápisu, vyplatí se vycházet z osvědčených formátů. Inspiraci najdete v článku SOAP zápisy a SMART cíle.

Práce s odbornými články a studiemi

Umělá inteligence je při rešerších obrovským pomocníkem, ale zároveň právě tady vás může i často zradit. Obecný chatbot si reference vymýšlí. A dělá to velmi věrohodně. Nabídne vám citace odborných prací z respektovaných univerzit, které nikdy neexistovaly. Vymýšlí si i paragrafy, což už některé právníky dostalo u soudu do velmi nepříjemné situace. Pokud tedy chcete odkazu věřit, proklikněte si ho a ověřte, že pod ním nějaká studie opravdu je.

Řešením je používat specializované nástroje, které odpovědi opírají o skutečné články.

Příkladový postup

Nástroje se dají skvěle zkombinovat. Řekněme, že si chcete ověřit, zda je terapie suchou jehlou účinná při ošetření trigger pointů.

1. Perplexity vám téma rychle zmapuje a nabídne zdroje.

2. Consensus ukáže, jestli se důkazy napříč studiemi shodují, nebo si protiřečí. Pokud se shodují, má vaše tvrzení mnohem větší váhu.

3. Elicit z nalezených studií vytáhne data do přehledné tabulky, třeba počet pacientů, intervenci a výsledek.

4. Scite ověří, zda klíčové studie obstály, nebo je pozdější práce zpochybnily.

Gemini Notebook stojí za zvláštní zmínku

Tento nástroj od Googlu, který dříve nesl název NotebookLM, má bezplatnou verzi a pracuje striktně jen s tím, co do něj nahrajete. Nechodí na internet a nedohledává si nic navíc, takže si zásadně méně vymýšlí. Nahrajete do něj například PDF nebo wordové soubory a můžete nad nimi s Gemini Notebookem chatovat. Umí z nich vytvořit infografiky i statistiky.

A umí ještě jednu věc, která je opravdu praktická. Nahrajete odborný článek či jakýkoli jiný dokument, který si potřebujete přečíst, ale nemáte na něj čas, a nástroj z ní za pár minut vytvoří podcast, ve kterém dva hlasy studii probírají. Cestou do práce si nasadíte sluchátka a máte „přečteno“.

Umělá inteligence v klinické praxi

Diferenciální diagnostika

Pozor, u diferenciální diagnostiky je potřeba být obzvlášť opatrný. Mělo by jít o brainstorming, nikoliv o stanovení diagnózy. Žádný model není diagnostik.

Data ale ukazují, že pomoc je reálná. Ve studii publikované v Nature Otevře se v novém okně dosahovala přesnost diferenciální diagnostiky lékaře s asistencí umělé inteligence 51,7 % oproti 36,1 % u téhož lékaře bez ní. A pokud místo jednoho modelu zkombinujete tři Otevře se v novém okně, tak průměrná přesnost stoupá z 59 % na zhruba 75 %.

Jinými slovy, můžete se docela snadno zařadit do té lepší skupiny. Když si o pacientově případu popovídáte s umělou inteligencí, může vás nasměrovat tam, kam jste v první fázi nedohlédli. Připomene vám diagnózu, na kterou jste zapomněli, a při další terapii budete lepší. Platí přitom všechno, co jsme psali výše. Pacient v takovém dotazu nesmí být identifikovatelný.

Existují i nástroje přímo pro náš obor. Členové Unie fyzioterapeutů České republiky mají v rámci členství přístup k Physiopedii Plus, jejíž součástí je AI asistent (PAI). Ten čerpá primárně z vlastní databáze odborných článků, testů a dalších informací a nabízí mimo jiné úlohu zaměřenou přímo na diferenciální diagnostiku. Rozhraní je sice v angličtině, ale dotaz do něj lze napsat i česky.

Zkušenost ukazuje, že model trénovaný na zdravotnických datech a navíc oborově zaměřený dává výrazně lepší výsledky než univerzální chatbot. Takových nástrojů je ale zatím málo a soustředí se především na hodnocení zobrazovacích metod. Pro fyzioterapii pravděpodobně neexistuje dostatek veřejně dostupných, anonymizovaných a utříděných karet pacientů, ze kterých by šlo skutečně dobrý AI model postavit.

Na co si dát pozor

• Halucinace a vymyšlená jistota. Model vám neřekne, že si vymýšlí, a bude vás přesvědčovat o opaku.

• Žádné odborné vyšetření, aspekce ani palpace. Model nikdy nezjistí, co jste viděli a nahmatali, pokud mu to nepopíšete. A je otázka, jestli to dokážete popsat dostatečně přesně.

• AI nemá žádnou odpovědnost za rozhodnutí. Ta zůstává na vás.

• Riziko automatizační zaujatosti (automation bias). Čím déle umělou inteligenci používáme, tím větší máme tendenci jí věřit. A tím snáz se utvrdíme i v nesprávném závěru. Kritické myšlení je potřeba si udržet.

• Kognitivní odlehčení (cognitive offloading), o kterém se zatím mluví málo. Čím více spoléháme na stroj, tím méně danou dovednost trénujeme. Umělá inteligence nám má práci usnadnit, ne nás o ni připravit.

Edukace pacienta

U edukace pacienta umělá inteligence exceluje a můžete ji nasadit prakticky okamžitě. Zná to asi každý z nás. Edukační materiál napíšeme rychle, ale často například v odborném slangu, který si ani neuvědomíme. A na přepisování do řeči pacienta nezbyde čas.

Studie, která pracovala s 60 edukačními materiály pro pacienty Otevře se v novém okně, ukázala, že ChatGPT, Gemini i Claude výrazně zlepšily čitelnost textu a zároveň ho zkrátily. Zjednodušeně řečeno posunuly text z úrovně střední školy na úroveň zhruba šesté třídy, tedy do podoby, které rozumí i pacient bez medicínského vzdělání.

Jedno upozornění ale platí. Za přesnost edukačního materiálu ručíte vy. Ve zmíněné studii nebyl žádný materiál od ChatGPT nepřesný, ale 3,3 % verzí od modelů Gemini a Claude obsahovalo chybu. Vždy si tedy výstup raději zkontrolujte.

Umělá inteligence v administrativě

V administrativě přicházejí na řadu obecné nástroje, které využije úplně každý. Většinu z nich navíc máte k dispozici hned.

• Psaní a shrnutí e-mailů

  Gmail s Gemini, Outlook s Copilotem. Nechte si strukturovat příchozí poštu, vytáhnout podstatné nebo připravit návrh odpovědi.

• Oprava pravopisu

  Jazykové modely zvládají češtinu poměrně dobře. Pokud si nadefinujete instrukce v rámci projektu, tak vám model opraví všechny dokumenty, které do něj nahrajete.

• Generování obrázků a videí

  Vytvářejte si hezké vizuály na sociální sítě nebo do newsletteru přesně podle vašich představ. Omezeně lze vše vyzkoušet i v bezplatných verzích.

Jedna rada je ale důležitější než ostatní. Nepište věci od nuly. Ve skutečnosti jsou dvě třetiny všech konverzací o psaní v ChatGPT úpravy textu, který uživatel modelu sám dodal, nikoliv tvorba zcela nového obsahu. Napište si příspěvek nebo zprávu nejdřív sami, i kdyby to byl jen hrubý koncept, a teprve pak ho nechte dopilovat. Funguje to výrazně lépe než prosté zadání „napiš mi to“.

Jsou ale úkoly, které za vás umělá inteligence neudělá, protože stojí na přesných číslech z vaší praxe. Typicky roční výkaz o činnosti, jehož vyplnění krok za krokem popisujeme v článku Jak vyplnit roční výkaz pro ÚZIS.

Automatizace a agenti

Toto je onen vrchol pyramidy, o kterém jsme mluvili na začátku. Automatizace propojuje umělou inteligenci s vašimi nástroji tak, aby za vás vyřídila celý úkol.

Princip je vždy stejný a má tři kroky.

1. Spouštěč

   Pacient e-mailem žádá o termín.

2. AI zpracuje

   Model e-mail přečte, pochopí, najde volno ve vašem kalendáři a připraví rezervaci i odpověď.

3. Akce

   Buď se odpověď odešle rovnou, nebo ji nejprve zkontrolujete a potvrdíte. Doporučujeme spíš tu druhou variantu. AI se totiž může splést a vy o tom na rozdíl od něj víte.

Slouží k tomu nástroje jako Make.com Otevře se v novém okně, n8n Otevře se v novém okně nebo Zapier Otevře se v novém okně. Za zmínku stojí n8n, který si můžete pro vlastní potřebu zdarma provozovat lokálně, takže případná data ze zdravotnické dokumentace nejsou předávána třetí straně.

Nejlépe se automatizace uplatní právě u administrativy, tedy u té práce, ve které si málokdo libuje.

Dvě AI funkce speciálně pro fyzioterapeuty

Umělou inteligenci máme zabudovanou i v RehaTabu, a to rovnou ve dvou funkcích.

AI souhrny dokumentace

Pacient přichází po roce, vy si ho vůbec nepamatujete a jeho karta má desítky dlouhých zápisů. RehaTab vám celou kartu shrne do přehledného textu rozděleného na stav vyžadující rehabilitaci, průběh léčby, klíčové body z anamnézy a kontraindikace.

Stejným způsobem si můžete nechat shrnout libovolné období, ve kterém za vámi pacient docházel (třeba celý červen), a použít vytvořený souhrn jako základ pro závěrečnou zprávu. Souhrn jen lehce doladíte a máte hotovo.

AI telefonní ústředna

Zvedat telefon během terapie často prostě nejde. Co kdyby jej však za vás zvednul někdo jiný? Třeba AI. Funguje to tak, že pokud pacient zavolá, přehraje se mu váš vzkaz, on nadiktuje, co potřebuje, a RehaTab hovor automaticky přepíše do textu a spáruje s kartotékou. Vy tak vidíte, kdo volal, kdy a co chtěl.

Odpadá tím celé to nekonečné pinkání zmeškaných hovorů tam a zpátky. Když pacient jen oznamuje, že je nemocný, tak stačí jednoduše odpovědět SMSkou odeslanou přímo z RehaTabu. Vše funguje samozřejmě i mimo pracovní dobu.

Pět kroků, které můžete udělat hned

Nezačínejte se vším najednou. Klidně si vyberte jediný krok.

1. Vyzkoušejte placenou verzi jednoho modelu na měsíc

   Je jedno kterého. Měsíc placené verze je nejrychlejší způsob, jak zjistit, jestli vám nástroj opravdu sedí.

2. Používejte techniku role, kontextu a mantinelů

   Rozdíl v kvalitě odpovědí poznáte okamžitě.

3. Nikdy nedávejte data pacientů do veřejné AI

4. Zaveďte jeden nástroj, který vám ušetří čas

   Klidně jen shrnovač e-mailů v Gmailu.

5. Vystupte o úroveň výš na pyramidě

   Od asistenta k integraci, od integrace k agentovi.

Nejčastější otázky