Sztuczna inteligencja po raz pierwszy wącha raka jajnika we krwi z dokładnością 97%, a system DeepRare pokonuje doświadczonych lekarzy w diagnozowaniu rzadkich chorób – dwa przełomowe badania opublikowane w lutym 2026 roku zmieniają oblicze medycyny.
Miliony kobiet bez skutecznego badania przesiewowego – do teraz
Rak jajnika to jeden z najgroźniejszych nowotworów kobiecych. Rocznie diagnozuje się go u ponad 300 000 kobiet na całym świecie. Przy diagnozie w stadium III lub IV szanse przeżycia pięciu lat wynoszą zaledwie 20–30%. Problem jest prosty i brutalny: nie istnieje żadne powszechnie dostępne, wiarygodne badanie przesiewowe. Dostępne testy oparte na biomarkerach, takich jak CA-125, mają zbyt niską czułość i swoistość, by skutecznie wychwytywać chorobę we wczesnym stadium. Tradycyjne badania obrazowe są drogie i dostępne dopiero przy podejrzeniu choroby. Efekt: większość pacjentek trafia do lekarza zbyt późno.
Jens Eriksson, adiunkt Politechniki Linköping i dyrektor techniczny firmy VOC Diagnostics AB, mówi wprost: „W przeciwieństwie do raka piersi, nie istnieje dziś wiarygodna metoda przesiewowa raka jajnika. Nasze badanie jest pierwszym krokiem, żeby to zmienić.” AI diagnostyka raka wkracza właśnie w tę lukę z przełomowym rozwiązaniem – i robi to z wynikami, których środowisko medyczne nie widziało dotąd nigdy. Możliwy link wewnętrzny: jak AI zmienia onkologię w Polsce
Elektroniczny nos: 32 sensory, kropla krwi, 10 minut
Zespół badaczy z Politechniki Linköping i firmy VOC Diagnostics AB zbudował urządzenie, które dosłownie wącha krew. Elektroniczny nos to matryca 32 sensorów wykrywających lotne związki organiczne (VOC) emitowane przez plazmę krwi. Różne nowotwory emitują różne substancje – każdy ma swój chemiczny podpis zapachowy. Zamiast szukać jednego biomarkera, algorytm uczenia maszynowego analizuje cały wachlarz sygnałów jednocześnie.
Wyniki opublikowane w czasopiśmie Advanced Intelligent Systems są uderzające. W badaniu na próbkach z biobanku model osiągnął 97,2% dokładność, 97,1% czułość i 97,3% swoistość. Gdy wyniki zagregowano na poziomie pacjenta przy użyciu algorytmu głosowania większościowego, skuteczność wyniosła 100%. Badanie trwa zaledwie 10 minut i jest tanie w produkcji – sensory użyte w prototypie to dostępne na rynku komponenty. Co kluczowe: system rozróżnia nie tylko zdrowe osoby od chorych, ale potrafi też wskazać stadium zaawansowania raka – z dokładnością 93% dla stadium I w porównaniu ze stadiami II–IV. Możliwy link wewnętrzny: nieinwazyjna diagnostyka nowotworów
DeepRare: AI, które diagnozuje rzadkie choroby lepiej niż lekarze
Niemal równolegle, 17 lutego 2026 roku, prestiżowe pismo Nature opublikowało badanie z Shanghai Jiao Tong University. Naukowcy stworzyli system DeepRare – wieloagentowy model oparty na dużym modelu językowym, zintegrowany z ponad 40 wyspecjalizowanymi narzędziami diagnostycznymi. Zadanie systemu: diagnozowanie chorób rzadkich – schorzeń dotykających mniej niż 1 na 2000 osób, których łącznie zidentyfikowano ponad 10 000 rodzajów. Przeciętny pacjent z chorobą rzadką czeka na właściwą diagnozę 5–7 lat.
Test był bezwzględny: DeepRare zmierzył się twarzą w twarz z pięcioma doświadczonymi lekarzami, każdy z ponad dekadą praktyki. Obaj dostali te same dane – te same objawy, tę samą genetykę. Wynik? AI trafnie zdiagnozowało chorobę za pierwszym razem w 64,4% przypadków. Lekarze osiągnęli 54,6%. Co równie ważne, lekarze zgodzili się z logiką rozumowania AI w 95,4% przypadków. System nie jest czarną skrzynką – pokazuje pełny łańcuch rozumowania. Przeszukuje globalne bazy wiedzy medycznej, analizuje warianty genetyczne, weryfikuje hipotezy diagnostyczne krok po kroku. Od lipca 2025 roku DeepRare działa na platformie diagnostycznej dostępnej dla ponad 600 instytucji medycznych na całym świecie.
Co to oznacza dla polskiego pacjenta i systemu ochrony zdrowia?
Polska zajmuje jedno z ostatnich miejsc w UE pod względem wczesnego wykrywania raka jajnika. Przeżywalność polskich pacjentek jest niższa od średniej europejskiej. Elektroniczny nos mógłby tę statystykę odwrócić. Przy kosztach testu niższych niż standardowe badania laboratoryjne i czasie analizy wynoszącym 10 minut, technologia nadaje się do masowych badań przesiewowych – nawet w przychodniach POZ.
Eriksson ze szwedzkiego VOC Diagnostics zapowiada: „Liczymy, że w ciągu trzech lat technologia trafi do klinicznych protokołów przesiewowych.” Polskie środowisko onkologiczne już od kilku lat postuluje rozszerzenie programów przesiewowych o testy genetyczne dla grup ryzyka. Elektroniczny nos mógłby stać się alternatywą tańszą i szybszą. Dla systemu NFZ to potencjalne oszczędności – leczenie raka w stadium I jest wielokrotnie tańsze niż w stadium IV.
DeepRare z kolei otwiera drzwi dla polskich pacjentów z chorobami rzadkimi. System jest już dostępny online dla zarejestrowanych instytucji. Polskie szpitale kliniczne i ośrodki genetyki medycznej mogą korzystać z niego jako wsparcia diagnostycznego – bez zastępowania lekarza, ale skracając diagnozę z lat do tygodni. Możliwy link wewnętrzny: AI w polskich szpitalach – gdzie jesteśmy
Podsumowanie
- Elektroniczny nos VOC Diagnostics wykrywa raka jajnika we krwi z dokładnością 97% (100% na poziomie pacjenta) w zaledwie 10 minut
- System nie szuka jednego biomarkera – analizuje cały chemiczny podpis krwi i rozróżnia stadium choroby z dokładnością 93%
- DeepRare opublikowany w Nature diagnozuje rzadkie choroby lepiej niż doświadczeni lekarze: 64,4% vs 54,6% przy pierwszej próbie, działa w 600 instytucjach na świecie
- Dla polskiego pacjenta i NFZ: masowe przesiewy raka jajnika mogą stać się realne w ciągu 3 lat, a skrócenie diagnostyki rzadkich chorób z lat do tygodni – już teraz
📌 Źródła
- Electronic nose detects ovarian cancer with 97% accuracy – ThinkPol
- AI-boosted electronic nose detects ovarian cancer – EurekAlert
- AI nose detects ovarian cancer early – FemTech World
- DeepRare outperforms doctors in rare disease diagnosis – The Next Web
- DeepRare: agentic system for rare disease diagnosis – Nature
- Earlier Ovarian Cancer Detection with eNose – AZO Sensors
