03/11/2026
👁️AI widzi. AI rozumuje. AI działa. A co zostaje fizjoterapeucie?
Tak prowokacyjne pytanie stawiają Bernard Liew, Cameron Black i Deborah Falla w artykule redakcyjnym opublikowanym 27 października 2026 roku w Musculoskeletal Science and Practice. Jeszcze niedawno sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia kojarzyła się przede wszystkim z klasyfikacją obrazów i przewidywaniem wyników leczenia. Dziś systemy generatywne potrafią prowadzić rozmowę, analizować informacje kliniczne, proponować postępowanie i wspierać monitorowanie rehabilitacji. Nie oznacza to, że wykonują te zadania równie dobrze jak wykwalifikowany klinicysta. Oznacza jednak, że coraz trudniej uzasadniać wyjątkowość fizjoterapii samym katalogiem czynności, które wykonuje fizjoterapeuta.
Przez lata budowaliśmy naukową wiarygodność zawodu wokół pomiarów, standaryzacji, algorytmów postępowania i obiektywizacji decyzji klinicznych. Słusznie, bo bez metodologicznej dyscypliny trudno mówić o praktyce opartej na dowodach. Jest w tym jednak pewien paradoks. Im więcej elementów naszej pracy potrafimy opisać jako powtarzalny proces oparty na danych, tym więcej z nich potencjalnie nadaje się do automatyzacji. Nie jest to argument przeciwko EBM ani standaryzacji. To raczej powód, by przestać utożsamiać profesjonalizm z wyłącznością na wykonywanie określonych czynności.
Pojawia się też mniej wygodne pytanie o autonomię zawodową. Czy bronimy jej dlatego, że zapewnia pacjentowi bezpieczeństwo i jakość opieki, czy czasem dlatego, że chroni naszą pozycję na rynku świadczeń zdrowotnych? Jeśli technologia rzeczywiście pozwoli części pacjentów uzyskać porównywalną, bezpieczną pomoc szybciej i taniej, sam argument, że powinna ją świadczyć osoba z prawem wykonywania zawodu, może okazać się niewystarczający. Jednocześnie niższy koszt świadczenia nie jest dowodem jego skuteczności, a interes ekonomiczny dostawcy technologii nie musi być tożsamy z interesem pacjenta. Aktualne przeglądy badań nad AI w rehabilitacji wskazują na obiecujące zastosowania, ale również na problemy z walidacją zewnętrzną, bezpieczeństwem i przenoszeniem wyników do codziennej praktyki.
Najbardziej niepokoi mnie inny scenariusz: fizjoterapeuta pozostaje formalnie odpowiedzialny za decyzję, ale coraz większa część jej uzasadnienia powstaje poza jego rzeczywistą kontrolą. Algorytm przedstawia rekomendację, klinicysta ją akceptuje, a odpowiedzialność nadal spoczywa na człowieku. Tylko czy zatwierdzenie decyzji jest równoznaczne z jej samodzielnym podjęciem? I czy nadzór człowieka ma rzeczywistą wartość, jeśli nie potrafi on krytycznie ocenić działania systemu? To już nie tylko pytanie o kompetencje cyfrowe, lecz o granice autonomii klinicznej, odpowiedzialności i zaufania.
Nie kupuję ani opowieści o rychłym końcu fizjoterapii, ani uspokajającego przekonania, że człowieka nie da się zastąpić, ponieważ ma empatię. Oba stanowiska są zbyt wygodne. Wartość fizjoterapii powinna wynikać z jej rzeczywistego wkładu w zdrowie, funkcjonowanie i autonomię pacjenta, a nie z przekonania o niezastępowalności naszej profesji. Być może więc pytanie nie brzmi, co pozostanie fizjoterapeucie, kiedy AI nauczy się wykonywać część jego pracy. Znacznie ważniejsze jest to, jaką wartość będziemy potrafili wykazać, gdy przestaniemy być jedynymi, którzy mogą tę pracę wykonywać.
Fizjo bez iluzji
Literatura:
1. Liew BXW, Black C, Falla D. A[I] see. A[I]reason. A[I]act. What is left for the physiotherapist? Musculoskeletal Science and Practice. 2026. https://doi.org/10.1016/j.msksp.2026.103677
2. Nicholls DA. When algorithms don’t care: physiotherapy and the post-professional turn. Physiotherapy Theory and Practice. 2026. https://doi.org/10.1080/09593985.2026.2718438
3. Artificial intelligence in rehabilitation: a review of clinical effectiveness, real-world performance, safety, and equity across modalities and settings. Frontiers in Digital Health. 2026. https://doi.org/10.3389/fdgth.2026.1737957