Po lekturze będziesz wiedzieć

  • Dlaczego darmowe konto, bezpłatny okres próbny, otwarty EDM i otwartowagowy model medyczny nie są zamiennikami.
  • Co polska placówka może sprawdzić na danych syntetycznych, zanim rozpocznie analizę prawną i techniczną.
  • Które koszty wracają w postaci hostingu, konfiguracji, integracji, walidacji i pracy personelu.
  • Gdzie AI może przygotować wynik testu, a człowiek musi zatwierdzić zakres danych, ocenę jakości i decyzję o dalszym użyciu.

Jeśli budżet licencyjny na rozpoznanie wynosi zero, decyzja nie brzmi „które darmowe AI wdrożyć?”, tylko „który rodzaj testu chcemy przeprowadzić?”. ChatGPT Health, OpenEMR, MedGemma i Heidi mają wspólną etykietę „free” tylko na poziomie pierwszego rachunku. Służą innym użytkownikom, działają na innych warunkach i przenoszą koszt w inne miejsce.

W tym porównaniu EDM (elektroniczna dokumentacja medyczna) oznacza system i dokumenty uczestniczące w procesie placówki, a otwarty model (model udostępniony do uruchomienia we własnym środowisku na warunkach licencji) nie oznacza gotowej aplikacji klinicznej. Ta różnica jest ważna od pierwszego dnia: bezpłatny kod może wymagać serwera i administratora, a darmowe konto może nie dawać umowy, integracji ani trybu właściwego dla podmiotu leczniczego.

Stan ofert sprawdzono 29 lipca 2026 r. Wniosek dla polskiej placówki jest prosty: na etapie rozpoznania używaj wyłącznie scenariuszy syntetycznych, bez danych pozwalających rozpoznać pacjenta. AI może wygenerować lub ocenić wynik testowy, ale manager, lekarz, IOD i osoba techniczna zatwierdzają odpowiednio cel, treść, dane i środowisko. To analiza operacyjna, nie porada prawna ani medyczna.

Krótka rekomendacja

  • Do testu ogólnej jakości odpowiedzi: konto ChatGPT Free, lecz tylko na sztucznych pytaniach administracyjnych; ChatGPT Health jest obecnie wdrażany dla dorosłych użytkowników w USA, nie jako system placówki w Polsce.
  • Do obejrzenia procesu EDM: OpenEMR 8.2 w odizolowanym środowisku demonstracyjnym; kod jest bezpłatny, ale lokalizacja, utrzymanie i integracja z polskim systemem e‑zdrowie P1 nie pojawiają się gratis.
  • Do eksperymentu zespołu technicznego: MedGemma 1.5 na danych syntetycznych; to model otwartowagowy dla budujących aplikacje, nie aplikacja dla rejestracji lub lekarza.
  • Do testu szkicu dokumentacji: Heidi Free albo 14-dniowy trial na fikcyjnych wizytach; dopiero później można ocenić umowę, retencję, zgodę, role stron i rzeczywistą integrację z używanym EDM.
  • Nie znaleziono bezpłatnego, produkcyjnego EDM z wbudowanym AI, którego publiczna dokumentacja potwierdzałaby gotowość do polskich wymogów i danych pacjenta bez dalszej konfiguracji, umów oraz walidacji.

Cztery etykiety „za darmo”, cztery różne testy

Poniższa kolejność nie jest rankingiem „najlepszej sztucznej inteligencji”. To ranking użyteczności na etapie bez danych pacjenta. Wyżej jest opcja, która pozwala tanio odpowiedzieć na konkretne pytanie i równie łatwo zatrzymać eksperyment.

Miejsce i opcjaCo jest bezpłatneDopuszczalny test bez danych pacjentaIntegracja z polskim EDM
1. ChatGPT Free / zapowiedź HealthDostęp do planu Free; Health ruszył 23.07.2026 dla dorosłych w USA także w FreeKlasyfikacja fikcyjnych pytań administracyjnych, porównanie odpowiedzi z zatwierdzoną bazą wiedzyBrak potwierdzonej ścieżki dla polskiej placówki; Health jest produktem użytkownika, nie EDM placówki
2. Heidi Free / trial Clinician lub PracticePlan Free oraz 14 dni wyższych planów; zakres funkcji zależy od planu i regionuSzkic notatki z fikcyjnej konsultacji, test szablonów i liczby korektPełny dostęp do integracji z EHR (systemem dokumentacji medycznej) jest funkcją planu Practice i zależy od partnera; polską integrację trzeba potwierdzić osobno
3. OpenEMR 8.2Kod na licencji open source i samodzielne uruchomienieMapa pól, ról i obiegu fikcyjnej dokumentacji w osobnym środowiskuOficjalne materiały opisują amerykańską certyfikację i standardy interoperacyjności; nie potwierdzają gotowej integracji z P1 dla Polski
4. MedGemma 1.5 4BWagi modelu na warunkach licencji Google Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) oraz kod towarzyszącyOcena ekstrakcji z fikcyjnego raportu i test powtarzalności na kontrolowanym zbiorzeBrak gotowego połączenia; potrzebna jest własna aplikacja, mapowanie i walidacja

Druga bramka dotyczy kosztu i momentu przerwania:

OpcjaKoszt ukrytyWarunek stop
ChatGPT Free / HealthPrzygotowanie zestawu testowego, kontrola odpowiedzi, brak procesu zespołowego i integracjiModel sugeruje poradę kliniczną, dopowiada brakujące fakty albo funkcja nie jest dostępna w Polsce
Heidi Free / trialKonfiguracja szablonów, przegląd prywatności, zgody, umowa, migracja po trialuBrak jasnej odpowiedzi o rolach, retencji, regionie danych lub używanym polskim systemie
OpenEMR 8.2Hosting, aktualizacje, kopie, bezpieczeństwo, konfiguracja, lokalizacja i wsparcieNikt nie bierze odpowiedzialności za utrzymanie albo zespół myli certyfikację USA z gotowością w Polsce
MedGemma 1.5 4BSprzęt lub chmura, wdrożenie, zabezpieczenia, ewaluacja, monitoring i kompetencje uczenia maszynowegoBrak zespołu technicznego, brak zestawu walidacyjnego albo próba użycia bazowego wyniku jako decyzji klinicznej

Pierwsze miejsce nie daje prawa do produkcji. Oznacza jedynie, że najłatwiej sprawdzić ogólny mechanizm klasyfikacji na neutralnym materiale i równie szybko zamknąć kartę przeglądarki. Gdy celem jest dokumentacja lub analiza medyczna, nawet najlepszy wynik na dziesięciu fikcyjnych przykładach nie potwierdza bezpieczeństwa dla pacjenta.

Co dokładnie można sprawdzić w każdej opcji

ChatGPT Free i ChatGPT Health: test języka, nie środowiska placówki

OpenAI ogłosiło 23 lipca 2026 r. wdrażanie Health w ChatGPT dla zalogowanych użytkowników od 18. roku życia w USA, na webie i iOS, także w planie Free. Centrum pomocy doprecyzowuje, że Health nie jest przeznaczony do użycia klinicznego przez podmiot podlegający amerykańskim przepisom dla podmiotów medycznych i nie oferuje BAA (amerykańskiej umowy powierzenia danych zdrowotnych). Dla polskiego managera najważniejsza informacja jest jeszcze prostsza: to nie jest potwierdzenie dostępności ani zgodności procesu placówki w Polsce.

Zwykłe konto Free może wystarczyć do sprawdzenia, czy model poprawnie rozróżnia dziesięć fikcyjnych pytań: prośbę o zmianę terminu, pytanie o godziny, prośbę o fakturę oraz komunikat, który ma trafić do człowieka. Nie testuj kopii maili, transkryptów ani dokumentów prawdziwych pacjentów. Wynik porównuj z odpowiedzią zatwierdzoną przez placówkę, a nie z tym, czy brzmi uprzejmie.

Heidi: gotowy interfejs nie skraca analizy odpowiedzialności

Według aktualnej strony planów Heidi Free obejmuje m.in. transkrypcję i notatki na standardowych szablonach, a plany Clinician i Practice mają 14-dniowy trial. Pełne integracje z systemami dokumentacji medycznej są przypisane do Practice; dostępność lżejszych integracji zależy od partnera. To najbliższa z porównywanych opcji do testu codziennego szkicu, ale trial funkcji nie jest trialem całej odpowiedzialności placówki.

Na fikcyjnej rozmowie można zmierzyć kompletność szkicu, liczbę korekt lekarza i czas potrzebny na przeniesienie wyniku do kopii testowej. Przed realną wizytą trzeba osobno sprawdzić podstawę przetwarzania, umowę, lokalizację i retencję danych, procedurę zgody, uprawnienia, usuwanie oraz integrację z konkretnym systemem używanym w Polsce. Deklaracja dostawcy o zgodności z RODO jest ważnym wejściem do oceny, nie decyzją za administratora danych.

OpenEMR 8.2: bezpłatny kod, płatna odpowiedzialność operacyjna

OpenEMR 8.2 został wydany 8 lipca 2026 r. i jest dostępny jako bezpłatne oprogramowanie open source. Oficjalna strona wsparcia sama wskazuje jednak, że samodzielny wariant wymaga wiedzy IT do zapewnienia bezpieczeństwa, niezawodności i kopii zapasowych. Wydanie ma dokumentację interfejsów technicznych i funkcje zgodne z amerykańskim ekosystemem, ale amerykańska certyfikacja ONC (Office of the National Coordinator for Health Information Technology) nie potwierdza integracji z polskim systemem P1.

W polskiej placówce OpenEMR może być laboratorium do obejrzenia ról, formularzy, logów i przepływu dokumentu. Nie traktuj go jako gotowej alternatywy dla obecnego EDM tylko dlatego, że instalator działa. Centrum e‑Zdrowia opisuje P1 jako krajowy system obejmujący indeksy EDM, zdarzenia medyczne i wymianę dokumentacji. Połączenie z tym środowiskiem jest osobnym projektem integracyjnym. Pomaga tu wcześniejsza mapa integracji AI w placówce, bo pokazuje, dlaczego EDM powinien pojawić się później niż test prostego procesu.

MedGemma 1.5: komponent dla programisty, nie darmowy „lekarz AI”

Google opisuje MedGemma jako rodzinę modeli dla twórców aplikacji. W dokumentacji HAI-DEF pada ważne rozróżnienie: modele są open-weight, a nie open source, użytkownik musi je wdrożyć we własnym środowisku i odpowiada za ocenę na swoim zadaniu. Sama pamięć potrzebna na wagi wariantu 4B zaczyna się orientacyjnie od kilku gigabajtów, a środowisko uruchomieniowe, pamięć robocza i równoległe zapytania zwiększają wymagania.

Dobry test bez danych pacjenta to na przykład ekstrakcja pięciu pól z dziesięciu całkowicie fikcyjnych raportów. Człowiek sprawdza każde pole, odnotowuje pominięcia i nie przenosi rezultatu do dokumentacji. Jeśli placówka nie ma osoby, która potrafi uruchomić model, zabezpieczyć punkt dostępu do modelu, wersjonować konfigurację i powtórzyć walidację po zmianie, „darmowe wagi” nie są najtańszą opcją. Najpierw warto uporządkować minimalny stack AI bez własnego IT, zamiast dokładać komponent wymagający własnej obsługi.

Cena licencji to najmniejszy rachunek

Koszt ukryty zaczyna się tam, gdzie kończy się demo. Trzeba przygotować scenariusze, ustalić oczekiwany wynik, nadać role, przejrzeć umowy, skonfigurować środowisko, policzyć korekty i opisać warunek wyłączenia. Sam rachunek, jednak nie pokazuje kosztu konfiguracji.

Dla usługi SaaS (gotowego oprogramowania online) koszt wraca w płatnym planie zespołowym, integracji, wsparciu i pracy nad zgodnością. Dla OpenEMR wraca w hostingu, aktualizacjach, kopiach, zabezpieczeniach i dostosowaniu do polskiego procesu. Dla MedGemma wraca w sprzęcie, kompetencjach, testach i utrzymaniu aplikacji. Zero złotych za licencję nie jest błędem; błędem jest wpisanie zera w całym wierszu kosztów.

Manager nie musi od razu znać architektury. Powinien jednak uzyskać pięć odpowiedzi: kto utrzymuje środowisko, kto ma dostęp do danych, co trafia do logów, kto ocenia wynik i jak wyłączamy test. Jeżeli któregokolwiek właściciela brakuje, projekt jest darmowy tylko dlatego, że rachunek jeszcze nie przyszedł.

Checklista testu: dziesięć syntetycznych przypadków

Zestaw testowy powinien być ręcznie napisany i całkowicie fikcyjny. UODO w materiale z 16 czerwca 2026 r. wskazuje dane syntetyczne jako narzędzie ochrony prywatności, ale równocześnie przypomina o testach reidentyfikacji i rozliczalności. Dlatego „syntetyczny” nie może znaczyć „prawdziwy rekord po usunięciu nazwiska”.

Przygotuj dziesięć przypadków w jednym procesie:

  1. Zdefiniuj jedno zadanie, np. klasyfikację administracyjnego pytania albo szkic fikcyjnej notatki.
  2. Napisz przykłady od zera; nie przerabiaj eksportu z EDM i nie kopiuj charakterystycznych historii.
  3. Ustal oczekiwany wynik oraz trzy błędy krytyczne przed uruchomieniem narzędzia.
  4. Dwie osoby niezależnie zaznaczają poprawki; przy treści klinicznej jedną z nich musi być uprawniony specjalista.
  5. Zapisz liczbę korekt, czas konfiguracji, liczbę przypadków odrzuconych i powód każdego zatrzymania.

Wynik testu powinien mieć cztery liczby: zero realnych rekordów, czas konfiguracji w godzinach, liczbę korekt na dziesięć przypadków oraz liczbę opcji, które przeszły wszystkie bramki. Nie przeliczaj tego od razu na zwrot z inwestycji. Najpierw sprawdź, czy narzędzie zachowuje się wystarczająco przewidywalnie, by w ogóle rozpocząć rozmowę o bezpiecznym środowisku.

Kiedy zatrzymać test jeszcze przed integracją

Porównanie robi sie niewygodne dopiero przy danych pacjenta. Wtedy atrakcyjny wynik na sztucznych przykładach zderza się z pytaniami o administratora, procesora, retencję, podwykonawców, lokalizację, logi i podstawę przetwarzania. To nie jest kolejny etap tego samego dema, lecz nowa decyzja organizacyjna.

Rozsądny kierunek to dalsza analiza tylko wtedy, gdy placówka ma właściciela procesu, zatwierdzony cel, udokumentowany przepływ danych i dostawcę gotowego odpowiedzieć na pytania umowne oraz techniczne. Zatrzymaj projekt, gdy:

  • oferta „free” wymaga wgrania realnych danych, aby w ogóle pokazać wartość;
  • dostawca nie potrafi wyjaśnić retencji, podwykonawców i usuwania danych;
  • OpenEMR ma zastąpić polski EDM bez planu P1, lokalizacji, bezpieczeństwa i wsparcia;
  • MedGemma ma wydawać wynik kliniczny bez aplikacji, lokalnej walidacji i nadzoru specjalisty;
  • po trialu nie wiadomo, co stanie się z danymi, integracją, szablonami lub dostępem zespołu;
  • personel poprawia większość wyników, lecz ocena nadal opiera się na „potencjale”.

AI przygotowuje klasyfikację, szkic albo ekstrakcję; człowiek zatwierdza wynik i odpowiada za dalszy krok. Przy dokumentacji i decyzjach klinicznych lekarz nie jest dodatkową warstwą bezpieczeństwa doklejoną na końcu. Jest właścicielem oceny medycznej od początku projektu.

Jedna kartka do decyzji po teście

Po rozpoznaniu każda opcja powinna zmieścić się w jednym wierszu: do jakiego procesu, na jakich danych, w jakim środowisku, z czyją akceptacją, za jaki pełny koszt i z jakim warunkiem stop. Brak odpowiedzi wpisz jako brak, nie jako „do ustalenia po wdrożeniu”.

Jeśli żadna opcja nie przejdzie wszystkich bramek, test nadal spełnił zadanie. Placówka dowiedziała się, że potrzebuje najpierw lepszej bazy wiedzy, integratora, umowy albo właściciela procesu. Najdroższy darmowy test to ten, który po cichu staje się produkcją, zanim ktokolwiek zatwierdzi dane i odpowiedzialność.

Źródła