2026. január 1. óta az EESZT hivatalosan adhat AI-döntéstámogatást — ki vette észre?

Mit szabad mostantól — és hogyan?

A szabály a betűjében óvatosabb, mint amilyennek elsőre hangzik. A döntéstámogatás úgy működik, hogy az orvos beküldi a beteg adatait, a rendszer pedig javaslatot küld vissza — közben az EESZT a betegnek a rendszerben tárolt egyéb adataiba is belenézhet, hogy a javaslat teljesebb legyen, de erre a törvény szigorú feltételt szab: a felhasználás „kizárólag automatikusan, emberi közbeavatkozás nélkül valósulhat meg". Vagyis a kórtörténetet a gép láthatja, ember nem. A beteg adatait és a javaslatot az EESZT csak addig kezelheti, amíg a választ vissza nem küldte az orvosnak, a rendszernek pedig garantálnia kell az adatok bizalmasságát, sértetlenségét és rendelkezésre állását, és meg kell felelnie a kiberbiztonsági követelményeknek (Eüak. 35/O. § (7)–(10) bekezdés).

Ugyanez a törvény egy másik kaput is kinyitott: külön fejezetet kapott az „egészségügyi adatvagyon-hasznosítás", amelynek keretében — anonimizált formában, úgynevezett biztonságos feldolgozási környezetben, engedélyhez kötve — az EESZT adatai fejlesztési célra is felhasználhatók, beleértve az MI-algoritmusok betanítását, tesztelését és értékelését (Eüak. 35/A. § (4) bekezdés). Csakhogy itt a jogalkotó beépített egy féket is: az adatvagyon-fejezet a törvénybe iktatott 37/A. § szerint csak egy későbbi kormányrendeletben kijelölt naptól alkalmazandó. A döntéstámogatásnál nincs ilyen fék. Az elvben azonnal élesíthető.

Papíron vagy a rendelőben?

Elvben. A törvény szerint a szolgáltatás az üzemeltető honlapján „közzétett szolgáltatási körben" nyújtható, közzétett szolgáltatási körnek azonban egyelőre nem látni nyilvánosan elérhető nyomát. Ami fut, az még pilot szakaszban van — de ebből van már pár.

Az iEESZT, az „intelligens EESZT" pilotja a NEAK finanszírozási adatait kapcsolja össze az EESZT klinikai adataival: az orvos egy kattintásra látja a teljes betegéletutat, a rendszer pedig előre jelez kockázatokat — elmaradt kontrollvizsgálatot, veszélyes gyógyszerkölcsönhatást. A Semmelweis Sürgősségi Klinikán pedig a XUND algoritmusa dolgozik: az érkező beteg önkéntes digitális kérdőívet tölt ki, a rendszer azonnal kiértékeli, és javaslatot tesz a betegútra. A 2022-es előkutatásban 300 beteg vett részt, a folytatás akár 6000 főre bővülhet. A projekt jelenleg a klinikai validáció és a közös kutatási publikációk fázisában tart: az algoritmus hatékonyságát, valamint a betegek navigációjában és a tünetértékelésben nyújtott segítségét tesztelik, a szigorú orvosi szoftver (MDR) előírások betartása mellett.

A HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet modellje már a NEAK BNO-kódjain és adatain dolgozik, és a kutatók szerint a hagyományos szűrési módszerek hatékonyságának két-háromszorosa is elérhető lenne.

A tágabb kép is magyarázza a sietséget. Az EESZT-be naponta nagyjából 800 ezer e-recept és 300 ezer orvosi dokumentum érkezik. A Nemzeti Szívinfarktus Regiszter szerint 2024-ben 13,4 ezer igazolt infarktus történt, és a kezelt betegek 16 százaléka — 2115 ember — nem élte túl az első kórházi felvételt követő fél évet, pedig a távmonitorozás akár felére csökkenthetné a halálozást. Ma tíz magyar szívbetegből alig egynél van ilyen eszköz.

Az adat tehát rendelkezésre áll, a technológia is készen van — a hiányzó láncszem eddig a jogi keret volt.

Ha az algoritmus téved, ki felel?

És ez a valódi kérdés. Az Orvosi Hetilap egyik júliusi tanulmánya szerint a kizárólag az orvosra épülő felelősségi modell egyre kevésbé tartható: többszereplős rendszer kell, ahol a fejlesztő, az intézmény és a klinikus felelősségi köre elválik. A dilemma ott éleződik ki, hogy az AI formálisan csak ajánl, a döntést az orvos mondja ki — de egy nagy pontosságú rendszer véleménye erősen húzza az emberi döntést. Ha az algoritmus téved, és az orvos követte, melyik pillanatban hibázott az ember?

A hatóságok jelenlegi válasza egyértelmű — és éppen ezért kényelmetlen. Az Egészségügyi Tudományos Tanács állásfoglalása szerint az MI alkalmazása nem mentesíti az orvost a döntés személyes felelőssége alól — a gép csak ajánl, dönteni ember dönt. A NAIH pedig azt hangsúlyozza, hogy diagnosztikai célra kizárólag zárt, belső hálózaton futó rendszer javasolt; a nyilvános chatbotoknak az orvoslásban nincs helyük. Panasz MI okozta egészségkárosodás miatt eddig nem érkezett. A Magyar Orvosi Kamara nyilvános állásfoglalásának nincs nyoma, ami a „ki vette észre?" kérdésre is egyfajta válasz lehet.

És marad a jogászok kedvenc rémálma: a GDPR szerint a beteg kérheti adatai törlését, de egy már betanított modellből az adat lenyomata a legtöbb esetben nem távolítható el. A tárhelyről törölhető — a modell „emlékezetéből" nem igazán. Erre ma sem magyar, sem uniós szinten nincs megnyugtató válasz, tudva, hogy betanított modellből adatot törölni nagyjából olyan, mint kivenni a tojást a kész palacsintából.

Brüsszel órája is ketyeg

Az uniós AI-rendelet az egészségügyi mesterséges intelligenciát jellemzően magas kockázatú rendszerként kezeli, és az erre vonatkozó szigorú követelmények 2026 augusztusától alkalmazandók; a magyar végrehajtási törvény (2025. évi LXXV. tv.) már hatályos. A magyar egészségügyi AI tehát nem kap türelmi időt: ugyanabban az évben válik jogilag lehetségessé és uniós szinten szigorúan szabályozottá. Ez akár szerencsés együttállás is lehet — feltéve, hogy valaki figyeli. A specifikusan egészségügyi MI-stratégia 2026 nyarára várható.

A kapu január elseje óta nyitva áll; a kérdés már csak az, hogy a portásfülkében ül-e valaki.