A mesterséges intelligencia alkalmazása az egészségügyben: előnyök, kihívások és felelősségi kérdések = The application of artificial intelligence in healthcare: benefits, challenges, and issues of responsibility

Pásztor, Ibolya and Papp, Annamária and Bíró, Klára and Bányai, Gábor and Papp, Zoltán (2026) A mesterséges intelligencia alkalmazása az egészségügyben: előnyök, kihívások és felelősségi kérdések = The application of artificial intelligence in healthcare: benefits, challenges, and issues of responsibility. ORVOSI HETILAP, 167 (27). pp. 1079-1087. ISSN 0030-6002

Preview

Text 650-article-p1079.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (291kB) | Preview

Abstract

Bevezetés és célkitűzés: A mesterséges intelligencia egyre meghatározóbb szerepet tölt be az egészségügyben, különösen a diagnosztika, a döntéstámogatás, a személyre szabott medicina, a robotika, az adminisztráció és az orvosképzés területén. A mesterséges intelligencia klinikai alkalmazása ugyanakkor nemcsak technológiai lehetőségeket, hanem etikai, adatvédelmi és jogi kihívásokat is felvet. Tanulmányunk célja a mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazásainak fő előnyeit és kockázatait integráltan áttekinteni, különös tekintettel a felelősségi kérdésekre. Módszer: Interdiszciplináris, narratív jellegű kritikai irodalmi áttekintést végeztünk. A feldolgozott tudományos és szabályozási forrásokat tartalomelemzés, tematikus elemzés és kritikai diskurzuselemzés segítségével értékeltük, az orvosszakmai, etikai, jogi és adatvédelmi szempontok összekapcsolásával. Eredmények: A vizsgált szakirodalom alapján a mesterséges intelligencia javíthatja a diagnosztikai pontosságot, támogathatja a személyre szabott döntéshozatalt, csökkentheti az adminisztratív terheket, hozzájárulhat az ellátáshoz való hozzáférés javításához, valamint új lehetőségeket teremthet a robotika és az orvosképzés területén. Ugyanakkor az algoritmikus torzítás, a feketedoboz-jellegből fakadó átláthatatlanság, az adatvédelmi és kiberbiztonsági kockázatok, továbbá a társadalmi elfogadás bizonytalanságai jelentős akadályokat képeznek. Legfontosabb megállapításunk, hogy e tényezők a klinikai felelősség kérdésében összegződnek, miközben a hagyományos, orvosközpontú felelősségi modell egyre kevésbé elegendő. Következtetés: A mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazása csak integrált, felelősség-központú megközelítés mellett lehet fenntartható és legitim. A fejlesztők, az egészségügyi intézmények és a klinikusok közötti felelősségi viszonyok újragondolása, valamint az átláthatóság, az emberi kontroll, a betegautonómia és az adatvédelem intézményi garanciáinak megerősítése a biztonságos mesterséges intelligencia bevezetésének alapvető feltétele. Orv Hetil. 2026; 167(27): 1079–1087. | Introduction and objective: Artificial intelligence is playing an increasingly important role in healthcare, particularly in diagnostics, clinical decision support, personalized medicine, robotics, administration, and medical education. At the same time, the clinical use of artificial intelligence raises not only technological opportunities but also ethical, data protection, and legal challenges. The aim of our study was to provide an integrated overview of the main benefits and risks of artificial intelligence applications in healthcare, with particular emphasis on liability-related issues. Method: We conducted an interdisciplinary, narrative critical review of the literature. Scientific and regulatory sources were analyzed using content analysis, thematic analysis, and critical discourse analysis, with the integration of clinical, ethical, legal, and data protection perspectives. Results: Based on the reviewed literature, artificial intelligence may improve diagnostic accuracy, support personalized decision-making, reduce administrative burden, contribute to better access to care, and create new opportunities in robotics and medical education. However, algorithmic bias, the lack of transparency resulting from the “black box” nature of many artificial intelligence systems, data protection and cybersecurity risks, as well as uncertainties related to social acceptance, represent major challenges. Our most important finding is that these issues converge in the question of clinical liability, while the traditional physician-centered model of responsibility appears increasingly insufficient.

Actions (login required)

Edit Item