Pacientům nevadí, že je oslovil algoritmus. Víc je to ale ani nepřesvědčí

✅ Peer-reviewed · Publikováno říjen 2026 · Data sbírána 2021 a 2022 (studie 1 období neuvádí) · Nature Human Behaviour

Když pacient dostane zprávu, že patří k lidem s vysokým rizikem komplikací z chřipky, nechá se o něco častěji očkovat. Když se navíc dozví, že jeho riziko vyhodnotil algoritmus, nezmění se nic. Nepřibude nedůvěra, ale ani ochota. Ukazují to tři randomizované terénní experimenty týmu z amerického zdravotnického systému Geisinger a MIT, které 5. října vyšly v Nature Human Behaviour.

Co studie zjistila

Výzkumníci oslovili přes 90 tisíc pacientů. Model strojového učení od firmy Medial EarlySign z elektronických zdravotních záznamů vybral ty, kterým hrozí nejvyšší riziko komplikací z chřipky. Část z nich pak dostala zprávu, že je riziková, a výzvu k očkování.

Efekt byl malý, ale konzistentní. Proti pacientům, kteří dostali jen obecnou připomínku k očkování, se proočkovanost zvýšila o 1,1 až 1,4 procentního bodu, relativně o 3,3 až 5,4 procenta. Proti pacientům, kteří žádnou zprávu nedostali, šlo o 1,7 až 3,5 bodu, relativně o 3,3 až 14,7 procenta. Výchozí úroveň přitom klesala: v kontrolní skupině bez zprávy se nechalo očkovat 50,8 procenta pacientů v první studii, 31,5 procenta ve druhé a 23,8 procenta ve třetí.

Vizualizace: FAIN News na základě dat z Rosenbaum a kol. (2026), Nature Human Behaviour.

Pro debatu o AI je ale důležitější druhé zjištění. Ve druhé a třetí studii dostali rizikoví pacienti tři varianty zprávy. Jedna výslovně uváděla, že riziko určil počítačový algoritmus, druhá odkazovala na zdravotní záznamy a třetí neuváděla žádné vysvětlení. Očkování bylo ve všech variantách podobné a nepomohlo ani vysvětlení, proč je pacient rizikový. Autoři z toho vyvozují, že pacienti v této reálné situaci nejsou vůči použití algoritmu „ani averzní, ani za něj vděční“.

Jak to zjistili

Všechny tři studie byly preregistrované na ClinicalTrials.gov (například studie 2) a probíhaly přímo v provozu zdravotnického systému, ne v laboratoři. Ve druhé studii bylo zhruba 42 tisíc pacientů rozdělených do pěti ramen: bez zprávy, s obecnou připomínkou a ve třech variantách zprávy o vysokém riziku. Intervence běžela od září do listopadu 2021. Třetí studie se zhruba 39 tisíci pacienty měla stejná ramena a proběhla v září a říjnu 2022. Výsledkem nebyl deklarovaný úmysl, ale skutečné očkování podle zdravotních záznamů.

Proč je to důležité

Debata o nasazování AI ve zdravotnictví a veřejné správě často vychází z laboratorních zjištění o algorithm aversion: když lidem řekneme, že rozhodoval algoritmus, přestanou instituci důvěřovat. Tato studie nabízí terénní protipříklad. V běžné zdravotní komunikaci informace o algoritmu účinnost zprávy nesnížila. Argument „když použití algoritmu přiznáme, lidé zprávu ignorují“ tu v datech oporu nemá. Pro instituce, které transparentnost o použití AI řeší, je to užitečný signál.

Zároveň studie střízlivě ukazuje, co personalizovaná AI komunikace zmůže. Efekty o jeden až tři procentní body jsou malé. Zpráva se ale dá poslat desítkám tisíc lidí téměř zadarmo, takže i malý efekt může znamenat stovky očkovaných navíc. Transparentnost ani vysvětlitelnost ale samy o sobě účinnost nezvyšují.

Limity a otevřené otázky

Všechny studie proběhly v jediném zdravotnickém systému v Pensylvánii a měřily jen jedno chování, očkování proti chřipce. Rozhodnutí s nízkými sázkami se může chovat jinak než například diagnóza nebo léčba navržená algoritmem. Nelze vyloučit ani to, že krátkou zmínku o algoritmu část pacientů prostě nezaregistrovala. Geisinger za výpočet rizikových skóre platil firmě Medial EarlySign, jiné střety zájmů autoři neuvádějí. Data a kód jsou veřejně na OSF.

Mezi sběrem dat a publikací uplynulo 47 až 59 měsíců. Rukopis redakce obdržela v září 2023 a přijat byl až v září 2026. Všechna data navíc pocházejí z doby před spuštěním ChatGPT v listopadu 2022. Od té doby se veřejná zkušenost s AI i to, co si lidé pod slovem „algoritmus“ představují, výrazně změnily. Zda by pacienti dnes reagovali stejně, studie říct nemůže. U první studie navíc text období sběru dat neuvádí.