AI v českém zdravotnictví: Příležitosti, výzvy a realita
V lednu 2026 zveřejnilo Ministerstvo zdravotnictví ČR výsledky dosud nejkomplexnějšího Národního průzkumu využívání AI ve zdravotnictví. Čísla překvapila i optimisty: 67,6 % zdravotnických zařízení v Česku umělou inteligenci aktivně využívá nebo testuje. V radiologii je to dokonce 82,9 %.
Na první pohled skvělá zpráva. Česko předběhlo řadu západoevropských zemí. Jenže pod povrchem se skrývají hlubší otázky. Většina nasazení je omezena na pilotní projekty v několika velkých nemocnicích. Malá a středně velká zdravotnická zařízení nemají rozpočet, odborníky ani infrastrukturu. Interoperabilita systémů je v plenkách. A EU AI Act, který od srpna 2026 klasifikuje většinu lékařských AI systémů jako vysoce rizikové, přidá další vrstvu složitosti.
Tento článek je kompletním průvodcem stavem AI v českém zdravotnictví — od radiologie a kardiologie přes české startupy až po regulaci, etiku a realistický výhled do budoucnosti. S daty, jmény a konkrétními příklady.
1. Stav AI v českém zdravotnictví: Od experimentu k rutině
Ještě v roce 2022 bylo nasazení AI v českých nemocnicích raritou. Jednotky zařízení testovaly software pro analýzu rentgenových snímků, většina lékařů o umělé inteligenci věděla jen z médií. O dva roky později je situace zásadně odlišná.
Národní průzkum MZ ČR z roku 2026 — 105 respondentů ze zdravotnických zařízení ve všech krajích ČR — odhalil několik klíčových trendů:
- 67,6 % zařízení AI aktivně využívá nebo testuje
- 45,7 % respondentů vnímá přínosy AI jako významné, zejména v diagnostice a efektivitě
- AI se šíří i do menších zařízení — následná péče, rehabilitace, psychiatrie
- Odborníci se shodují na potřebě systematického, koordinovaného a strategického přístupu
Výsledky průzkumu poslouží jako základ pro ministerskou strategii dalšího rozvoje AI ve zdravotnictví, zaměřenou na efektivnější implementaci a vzdělávání zdravotnického personálu.
Podle dat ČSÚ využívá v Česku generativní AI 13 % firem — oproti průměru EU 9 %. Ve zdravotnictví je adopce ještě vyšší. Česká republika se v rámci EU řadí mezi lídry v implementaci AI do klinické praxe, zejména díky silné radiologické komunitě a aktivním startupům jako Carebot a Kardi AI.
Kde všude AI v českých nemocnicích funguje
Mapa využití AI v českém zdravotnictví je překvapivě široká. Nejde jen o jednu nemocnici nebo jeden obor — AI proniká do desítek procesů napříč celým systémem:
Radiologie a zobrazovací metody — jasný lídr adopce. AI analyzuje RTG, CT, MRI a mamografické snímky. Ve 23 specializovaných iktových centrech pomáhá AI s urgentní diagnostikou mozkové mrtvice, kde každá minuta rozhoduje. V nemocnici AGEL Nový Jičín vedlo nasazení AI k vyhodnocování mamogramů ke zvýšení záchytu nádorů o 5 %.
Kardiologie — startup Kardi AI vyvinul systém kontinuálního monitorování EKG s detekcí arytmií 6× přesnější než standardní 24hodinový Holter. Klinické testy probíhají ve FN Ostrava a FN Olomouc, komerční nasazení se plánuje na konec roku 2026.
Magnetická rezonance — ve FN Motol zabudovali AI přímo do MRI přístroje. Výsledek: vyšetřovací sekvence trvá 2 minuty 19 sekund místo původních 4+ minut. Více vyšetření, kratší čekací doby, rychlejší návratnost investice. Stejnou technologii nasazuje i nemocnice v Kyjově.
Administrativa a dokumentace — generativní AI pomáhá lékařům s přepisy, zápisy ze vyšetření a plánováním péče. Klinický burnout u lékařů po zavedení AI dokumentačních nástrojů klesá z 51,9 % na 38,8 % (globální data).
Epidemiologie a veřejné zdraví — nemocnice AGEL provozuje 14 AI projektů od čtení dokumentace přes vyhodnocování epidemiologických dat po AI asistovanou diagnostiku napříč CT, RTG i MRI.
Mapa AI v českém zdravotnictví: Kde se AI skutečně používá
2. České AI zdravotnické startupy: Kdo mění pravidla hry
Jedním z největších překvapení české AI scény je kvalita zdravotnických startupů. Nejde o copy-cat projekty převzaté ze zahraničí — jde o originální technologie, testované v českých nemocnicích, s certifikacemi a reálnými klinickými výsledky.
Carebot — „třetí oko" českých radiologů
Carebot je pravděpodobně nejvýznamnější český healthtech startup v oblasti AI. Založený s misí pomáhat lékařům odhalit nálezy, které by jinak mohly uniknout. V roce 2026 představil nové portfolio Horizon by Carebot — jedno z nejkomplexnějších AI řešení pro nemocnice celosvětově.
Klíčová fakta:
- Certifikovaný zdravotnický prostředek (CE) pro analýzu RTG hrudníku, fraktur, mamografii a vybrané CT aplikace
- Ve spolupráci se skupinou AGEL (největší poskytovatel zdravotní péče ve střední Evropě) analyzuje téměř milion snímků ročně
- Klinická studie v AGEL Nový Jičín prokázala zvýšení záchytu nádorů prsu o 5 % při mamografickém screeningu
- Testuje ho desítky nemocnic po celém Česku a Slovensku
- Nezávislé studie ukazují, že AI nástroje mohou zvýšit detekci nádorů o více než 10 % — každý desátý případ by bez AI mohl uniknout (zároveň ale JAMA studie z dubna 2026 upozorňuje na limity u diferenciální diagnózy bez kompletních dat)
„AI ve zdravotnictví není o nahrazení lékařů. Je to o tom, dát jim superschopnosti — vidět to, co lidské oko přehlédne, a rozhodovat se rychleji, když jde o minuty."
— Carebot, vize společnosti
Kardi AI — revoluce v kardiologii z Česka
Kardi AI řeší jeden z nejzákeřnějších problémů kardiologie: sporadické srdeční arytmie, které se projeví jen občas a tradiční 24hodinový Holter monitor je často nezachytí. Řešení? Hrudní pás pro dlouhodobé monitorování s AI analýzou v reálném čase.
Výsledky jsou pozoruhodné:
- Detekce arytmií 6× vyšší než standardní 24hodinový Holter
- U uživatelů dosahuje záchyt arytmií až 29 % (oproti cca 5 % u konvenčního monitoringu)
- Klinická studie dokončena v červenci 2025 ve FN Ostrava a FN Olomouc — 1 190 měření, 120 pacientů
- Celkem získáno 3,45 milionu EUR od investorů (včetně kola 1,1 mil. EUR v dubnu 2025)
- Spolupráce s více než 20 nemocnicemi a 130 kardiology
- Komerční nasazení plánováno na rok 2026, Series A v přípravě
Další čeští hráči
Aireen — detekce diabetické retinopatie z fundus fotografií. Umožňuje screening bez oftalmologa, čímž zpřístupňuje prevenci oslepení pacientům s cukrovkou v regionálních zařízeních.
MAIA — radiologická AI řešení pro pokročilou analýzu zobrazovacích dat.
STYRAX — prediktivní analytika ve zdravotnictví, pojišťovnictví a právu.
České AI startupy ve zdravotnictví: Přehled
| Startup | Oblast | Technologie | Stav | Klíčový výsledek |
|---|---|---|---|---|
| Carebot | Radiologie | AI analýza RTG, CT, mamografie | CE certifikace, produkce | ~1 mil. snímků/rok, +5 % záchyt nádorů |
| Kardi AI | Kardiologie | Hrudní pás + AI ECG monitoring | Klinické testy dokončeny | 6× lepší detekce arytmií vs Holter |
| Aireen | Oftalmologie | AI screening diabetické retinopatie | Testování v praxi | Prevence oslepení bez specialisty |
| MAIA | Radiologie | Pokročilá analýza zobrazovacích dat | Nasazení v nemocnicích | Podpora radiologické diagnostiky |
| STYRAX | Prediktivní analytika | AI insights pro zdravotnictví + pojišťovny | Komerční produkt | Predikce rizik a automatizace |
3. Globální kontext: AI ve zdravotnictví ve světě a kde stojí Česko
Abychom pochopili, kam české zdravotnictví směřuje, musíme se podívat na globální trendy. A ty jsou — jedním slovem — explozivní.
Čísla, která mluví sama za sebe
Podle průzkumu NVIDIA State of AI in Healthcare 2026, 70 % zdravotnických organizací celosvětově již aktivně nasazuje AI — nárůst z 63 % v roce 2024. Ale nejde jen o adopci. Jde o reálný návrat investice:
- 85 % manažerů říká, že AI zvyšuje příjmy jejich organizace
- 80 % hlásí snížení nákladů
- 57 % medtech firem měří konkrétní ROI z AI v radiologii
- 85 % plánuje letos zvýšit výdaje na AI, z toho 46 % o více než 10 %
Globální adopce AI ve zdravotnictví: Růst 2020–2026
Velikost trhu
Globální trh AI ve zdravotnictví dosahuje 21,66 miliardy USD v roce 2025 a do roku 2030 poroste na 110,6 miliardy USD (CAGR 38,6 %). Segment AI v radiologii sám o sobě představuje 794 milionů USD a do roku 2035 vyroste na 7,2 miliardy USD.
Pro kontext: celosvětově se ročně provede 3,6 miliardy zobrazovacích vyšetření (WHO). Radiologie tvoří 76 % všech FDA-schválených AI zdravotnických prostředků. Důvod je zřejmý — obrazová data jsou pro AI přirozeným vstupem, výsledky jsou měřitelné a radiologů je celosvětový nedostatek.
Radiologie není náhodou obor s nejvyšší AI adopcí. Kombinuje tři faktory: (1) standardizované obrazové vstupy, které AI dokáže zpracovávat excelentně, (2) chronický nedostatek radiologů v celé Evropě, a (3) měřitelné výstupy — buď AI nádor najde, nebo ne. Na rozdíl od generativní AI v administrativě je tu jasné „ground truth" pro hodnocení kvality.
Dopady na pacienty
Nejdůležitější otázka: zlepšuje AI reálně péči o pacienty? Data říkají ano:
- Nemocnice s AI hlásí 42% snížení diagnostických chyb
- Prediktivní analytika dosahuje až 50% snížení rehospitalizací
- AI v onkologii zvyšuje záchyt nádorů o 10+ % — každý desátý případ by bez AI prošel
- V iktových centrech AI zkracuje čas od symptomů k diagnóze o desítky minut — u mozkové mrtvice doslova zachraňuje mozek
4. Bariéry: Co brzdí AI v českém zdravotnictví
Navzdory pozitivním číslům stojí české zdravotnictví před systémovými překážkami, které nelze vyřešit jen nákupem dalšího softwaru.
Šest hlavních bariér adopce AI v českém zdravotnictví
Interoperabilita — hlavní bolest
České zdravotnictví trpí fragmentací informačních systémů. Nemocnice používají desítky různých NIS (nemocničních informačních systémů), které spolu komunikují minimálně. Legendární projekt IZIP — první pokus o elektronický zdravotní záznam v ČR — skončil fiaskem.
Nyní se situace mění. Do května 2026 by měl být dokončen projekt eHealth interoperability s rozpočtem 178 milionů Kč, který má vytvořit společné standardy pro elektronické zdravotnictví. Od roku 2026 by měl fungovat systém elektronických žádanek (lab, zobrazovací metody, specialisté), který nahradí papírové formuláře.
Česko v oblasti eHealth maturity zaznamenalo nárůst o 26 bodů mezi lety 2023–2024 (EU Digital Decade). Ale stále zaostáváme za skandinávskými zeměmi nebo Estonskem.
Projekt IZIP (Internetový Zdravotní Informační Portál) měl být průlomem českého eHealth. Skončil jako miliardové fiasko. Hlavní lekce: technologie bez systémového přístupu, správné governance a buy-in od lékařů je předem odsouzena k neúspěchu. Stejné riziko hrozí i u AI — proto je ministerská strategie a koordinace tak důležitá.
Financování a úhrady
AI diagnostické nástroje stojí typicky stovky tisíc až miliony Kč ročně. Pro velké fakultní nemocnice je to zvládnutelné. Pro okresní nemocnici nebo ambulantního specialistu nikoliv.
Klíčový problém: zdravotní pojišťovny zatím AI diagnostiku specificky nehradí. Lékař použije AI k analýze mamogramu, ale úhrada je stejná, jako by analyzoval snímek sám. To vytváří paradoxní situaci — nemocnice investuje do AI, ale finanční efekt se projeví pouze nepřímo (více vyšetření, méně žalob za přehlédnutou diagnózu, méně opakovaných vyšetření).
Regulatorní dvojkolejnost
Od 2. srpna 2026 vstoupí v plnou účinnost povinnosti EU AI Act pro vysoce rizikové AI systémy. AI ve zdravotnictví — zejména diagnostické systémy — je automaticky klasifikována jako high-risk, pokud spadá pod MDR (Medical Device Regulation) nebo IVDR.
Problém: výrobci musí splňovat požadavky obou regulací současně — EU AI Act i MDR/IVDR. To zahrnuje řízení rizik, transparentnost, kybernetickou bezpečnost, lidský dohled a rozsáhlou technickou dokumentaci. Průmysl tuto duplicitu kritizuje. Evropská komise plánuje harmonizaci do léta 2026, ale do té doby musí výrobci a nemocnice navigovat dva paralelní regulatorní rámce.
EU AI Act vs MDR/IVDR: Požadavky na zdravotnickou AI
| Požadavek | EU AI Act | MDR/IVDR | Překryv |
|---|---|---|---|
| Risk management | AI-specifický systém řízení rizik | ISO 14971 pro zdravotnické prostředky | Značný — ale různé standardy |
| Technická dokumentace | Annex IV — design, validace, testování AI | Annex II/III — klinické hodnocení | Doplňkový — AI Act přidává AI specifika |
| Transparentnost | Instrukce pro uživatele, vysvětlitelnost | Návod k použití (IFU) | AI Act je přísnější |
| Post-market monitoring | Nepřetržitý monitoring AI systému | Vigilance, PSUR, PMS plán | Paralelní požadavky |
| Conformity assessment | Notifikovaná osoba pro high-risk | Notifikovaná osoba pro třídu IIa+ | Stejná notifikovaná osoba může pokrýt obojí |
| Lidský dohled | Povinný — AI nesmí rozhodovat sama | Implicitní — lékař odpovídá za diagnózu | AI Act formalizuje stávající praxi |
| Sankce | Až 35 mil. € / 7 % obratu | Národní sankce dle členského státu | AI Act přidává druhou vrstvu sankcí |
5. Etika a odpovědnost: Kdo nese odpovědnost, když AI udělá chybu?
Představte si: AI systém analyzuje mamogram a označí ho jako negativní — bez nálezu. Lékař se podívá, souhlasí, pacientka odchází. O rok později je diagnostikován pokročilý nádor prsu. Kdo nese odpovědnost?
To je otázka, na kterou české (a evropské) právo teprve hledá odpověď. Současný stav:
- Odpovědnost za diagnózu nese vždy lékař — AI je „poradní hlas", nikoli rozhodovatel
- Výrobce AI odpovídá za bezpečnost a účinnost produktu (MDR)
- Nemocnice odpovídá za správné nasazení, školení a údržbu
- EU AI Act přidává povinnost transparentnosti — uživatel musí vědět, že interaguje s AI
Česká asociace umělé inteligence (ČAUI) ve své příručce AI ve zdravotnictví — první publikaci svého druhu v ČR, rozeslané do všech nemocnic — adresuje klíčové praktické otázky: kdo nese odpovědnost za nesprávné výstupy, jak ověřit spolehlivost nástroje, co musí lékaři dokumentovat a jak rozpoznat, kdy AI skutečně pomáhá versus kdy může zavádět.
„Umělá inteligence navádí lékaře, na co by se měli v diagnóze zaměřit. Nepozná ale všechno. Že by z tohoto procesu vypadl lékař, zatím není možné."
— prof. Lukáš Lambert, přednosta Kliniky zobrazovacích metod FN Motol
Správný model nasazení AI ve zdravotnictví je augmentace, nikoli automatizace. AI funguje jako bezpečnostní síť — „třetí oko", které upozorní na nález, který by lidské oko mohlo přehlédnout. Finální rozhodnutí vždy dělá lékař. Tento model je nejen eticky správný, ale i regulatorně vyžadovaný (EU AI Act — povinný lidský dohled u vysoce rizikových systémů).
GDPR a zdravotnická data
Zdravotnická data spadají pod článek 9 GDPR — zvláštní kategorie osobních údajů s nejpřísnějším režimem ochrany. Pro AI to znamená:
- Trénování modelů na pacientských datech vyžaduje buď explicitní souhlas, nebo výjimku pro vědecký výzkum
- Anonymizace je u zobrazovacích dat extrémně náročná (obličej na CT hlavy, unikátní anatomie)
- Pseudonymizace snižuje riziko, ale nezbaví povinností dle GDPR
- EU plánuje European Health Data Space (EHDS), který má vytvořit právní rámec pro sdílení zdravotnických dat pro výzkum a AI. České zapojení je v přípravě.
6. Budoucnost: Co přijde do roku 2030
Rok 2026 je pro AI ve zdravotnictví inflexním bodem. Technologie je připravena, regulace se formuje, české nemocnice experimentují. Kam to celé míří?
AI ve zdravotnictví: Výhled 2026–2030
Krátkodobě (2026–2027)
Strategie MZ ČR — výsledky Národního průzkumu se stanou základem ministerské strategie pro AI ve zdravotnictví. Očekávejme jasný rámec pro pilotní projekty, vzdělávání a financování.
eHealth infrastruktura — dokončení interoperability standardů a spuštění elektronických žádanek změní způsob, jakým nemocnice komunikují. To je předpoklad pro efektivní nasazení AI — bez sdílených dat nemůže AI fungovat.
Regulatorní jasnost — EU AI Act přinese povinnosti, ale i jistotu. Firmy budou vědět, co musí splnit. Harmonizace s MDR/IVDR (plánovaná na léto 2026) by měla snížit regulatorní zátěž.
HealthAI2026 — mezinárodní konference o AI v medicíně se koná 27.–28. července 2026 v Praze. Česko se prezentuje jako regionální lídr.
Střednědobě (2027–2028)
Úhrady AI diagnostiky pojišťovnami — klíčový průlom, který rozhodne o masové adopci. Pokud pojišťovny začnou hradit AI-asistovanou diagnostiku jako standardní úkon, otevře se trh i pro menší nemocnice.
AI v primární péči — po nemocnicích přijdou ambulance. Praktičtí lékaři budou používat AI pro triage, screening a administrativu. Podle Gartneru bude do roku 2028 60 % AI systémů agentic — schopných autonomnějšího jednání.
European Health Data Space (EHDS) — unijní rámec pro sdílení zdravotnických dat pro výzkum a AI. České zapojení je klíčové pro to, aby české nemocnice mohly trénovat a validovat AI modely na dostatečně velkých datasetech.
Dlouhodobě (2028–2030)
AI jako standard of care — v radiologii se AI stane povinnou součástí diagnostického procesu. Nepoužití AI tam, kde je dostupná a prokázaně zlepšuje diagnostiku, by mohlo být považováno za substandard.
Personalizovaná medicína — kombinace genomiky, AI a elektronických zdravotních záznamů umožní skutečně individualizovanou léčbu. AI bude předpovídat rizika onemocnění dříve, než se projeví symptomy.
Digitální dvojčata pacientů — virtuální modely fyziologie pacienta pro simulaci léčebných postupů a predikci výsledků.
Globální trh AI ve zdravotnictví dosáhne přes 110 miliard USD. Česko má šanci být mezi zeměmi, které z tohoto růstu profitují — ne jen jako uživatel, ale i jako tvůrce technologií.
Paralelně s diagnostikou probíhá revoluce v drug discovery. V roce 2026 je v klinických testech 173+ AI-objevených lékových kandidátů. AI-navržené molekuly dosahují 80–90 % úspěšnosti ve fázi I (oproti 52 % u tradičních metod). Vývoj, který tradičně trvá 10–15 let, AI zkracuje na 1–2 roky. První plně AI-navržený lék by mohl být schválen v letech 2026–2027.
České zdravotnictví je v AI překvapivě daleko — 68 % nemocnic s AI, silné startupy, aktivní ČAUI, ministerská strategie v přípravě. Ale propast mezi lídry a zbytkem systému se prohlubuje. Klíčem k úspěchu není technologie — ta existuje. Klíčem je systémový přístup: interoperabilita dat, úhrady pojišťovnami, vzdělávání lékařů a regulatorní jasnost. Bez těchto čtyř pilířů zůstane AI ve zdravotnictví privilegiem fakultních nemocnic, ne standardem péče pro všechny pacienty.
Praktický checklist: Jak AI využít ve vaší praxi / nemocnici
Checklist pro implementaci AI ve zdravotnictví
Fáze 1: Orientace a příprava (měsíce 1–3)
- Prostudujte ČAUI příručku „AI ve zdravotnictví" (zdarma na asociace.ai/zdravotnictvi)
- Zmapujte procesy, kde AI může přinést hodnotu (diagnostika, administrativa, plánování)
- Identifikujte data, která máte k dispozici — a v jakém formátu
- Zjistěte stav vašich IT systémů a jejich připravenost na integraci AI
- Sestavte multidisciplinární tým: lékař + IT + management + právník
Fáze 2: Výběr a pilotní projekt (měsíce 3–6)
- Vyberte jednu oblast s jasně měřitelným dopadem (radiologie je ideální start)
- Ověřte, že vybraný AI nástroj má CE certifikaci pro zdravotnický prostředek
- Proveďte analýzu souladu s GDPR a EU AI Act
- Definujte metriky úspěchu: záchyt nádorů, čas vyšetření, spokojenost lékařů
- Spusťte pilotní projekt s jasně definovaným rozsahem a časovým rámcem
Fáze 3: Evaluace a škálování (měsíce 6–12)
- Vyhodnoťte pilotní projekt podle definovaných metrik
- Sbírejte zpětnou vazbu od lékařů a dalšího personálu
- Dokumentujte procesy a výsledky pro regulatorní účely
- Připravte plán škálování na další oddělení / pracoviště
- Proškolte veškerý relevantní personál (povinnost AI gramotnosti dle EU AI Act)
Fáze 4: Systémové nasazení (rok 2+)
- Integrujte AI do standardních klinických workflow
- Nastavte kontinuální monitoring výkonnosti AI systémů
- Sledujte regulatorní vývoj (EU AI Act, EHDS, české zákony)
- Spolupracujte s ČAUI a dalšími nemocnicemi na sdílení best practices
- Zvažte zapojení do klinických studií a výzkumných projektů s AI
Závěr: Příležitost, kterou si Česko nesmí nechat ujít
AI ve zdravotnictví není sci-fi. V roce 2026 je to realita, která se odehrává v českých nemocnicích — od Motola po Nový Jičín, od Ostravy po Kyjov. České startupy jako Carebot a Kardi AI dokazují, že nemusíme jen importovat zahraniční technologie — umíme je vytvářet.
Ale mezi „68 % nemocnic využívá AI" a „AI systémově zlepšuje zdravotní péči pro všechny pacienty" je obrovská propast. Překonat ji vyžaduje:
- Interoperabilní datovou infrastrukturu — aby AI měla na čem pracovat
- Úhrady od pojišťoven — aby si AI mohly dovolit i menší nemocnice
- Vzdělávání lékařů — aby AI používali správně a důvěřovali jí
- Jasnou regulaci — aby výrobci a nemocnice věděli, co musí splnit
- Etický rámec — aby pacient vždy zůstal v centru rozhodování
Česko má v rukou všechny karty. Otázka není, jestli AI změní české zdravotnictví. Otázka je, jestli tu změnu budeme řídit, nebo se jí jen přizpůsobovat.
A na tu odpověď nemáme moc času.
Zdroje: Ministerstvo zdravotnictví ČR — Národní průzkum AI ve zdravotnictví (2026), ČAUI — příručka AI ve zdravotnictví, NVIDIA State of AI in Healthcare 2026, ČSÚ — statistiky digitalizace firem, Carebot.com, Kardi AI / Radio Prague International / Tech.eu, CzechTrade Offices, ARROWS — AI Act právní analýza, EU AI Act (Nařízení 2024/1689), ČT24 — reportáže z českých nemocnic, WHO — globální zobrazovací statistiky, Fortune Business Insights / Markets and Markets — tržní analýzy AI ve zdravotnictví, PMC/PubMed — klinické studie a review, EU Digital Decade eHealth Indicator Study.