Naslov i uvod
Američki startup Lotus Health želi biti vaš prvi liječnik: radi 24 sata dnevno, govori oko 50 jezika, ne naplaćuje pregled – i temelji se na umjetnoj inteligenciji. Nedavno je osigurao 35 milijuna dolara svježeg kapitala. Iza bombastične priče krije se ozbiljan eksperiment: može li se primarna zdravstvena zaštita preoblikovati tako da većinu posla odradi AI, a liječnik samo potvrdi odluku?
U nastavku analiziram što Lotus zapravo radi, zašto su investitori spremni platiti „besplatnog AI liječnika“, što to znači za budućnost obiteljske medicine i kakve su implikacije za Hrvatsku, EU i širu regiju jugoistočne Europe.
Vijest ukratko
Kako piše TechCrunch, Lotus Health AI prikupio je 35 milijuna dolara u investicijskoj rundi serije A, koju su vodili fondovi CRV i Kleiner Perkins. Ukupno je tvrtka do sada prikupila 41 milijun dolara. Lotus je pokrenut u svibnju 2024. kao virtualni pružatelj primarne zdravstvene zaštite: dostupan je 0–24, podržava otprilike 50 jezika i trenutačno ne naplaćuje uslugu pacijentima.
Model kombinira vlastiti AI sustav s liječnicima specijalistima. AI vodi razgovor s pacijentom, postavlja pitanja, obrađuje povijest bolesti i predlaže plan liječenja. Liječnici, većinom povezani s velikim američkim ustanovama, zatim pregledaju i odobre dijagnoze, recepte, laboratorijske nalaze i uputnice. Tvrtka ima licencu za rad u svih 50 saveznih država SAD‑a i tvrdi da na taj način može obraditi oko deset puta više pacijenata od klasične ordinacije, uz preglede od 15 minuta.
Za hitna stanja Lotus pacijente upućuje na hitnu službu ili najbliži hitni centar, a u slučajevima kada je potreban fizikalni pregled, preusmjerava ih na liječnika uživo. TechCrunch navodi da Lotus djeluje u sve gušćoj skupini startupa koji razvijaju „AI doktore“, među kojima je i Lightspeed‑podržani Doctronic. Tvrtka zasad ne monetizira uslugu; spominju se buduće pretplate ili sponzorirani sadržaj.
Zašto je to važno
Lotus pomiče granicu između onoga što smatramo medicinskim poslom i onoga što je „samo softver“.
Tko može profitirati?
- Pacijenti u sustavima s manjkom liječnika obiteljske medicine dobivaju brz, besplatan pristup bez listi čekanja – poseban plus za ljude koji slabije govore lokalni jezik.
- Osiguravatelji i države vide potencijalno jeftiniji način da zbrinu velike količine jednostavnih slučajeva.
- Startupi i VC fondovi dobivaju „AI‑native“ model koji ne ovisi linearno o zapošljavanju dodatnih liječnika.
Tko se može naći pod pritiskom?
- Klasične ambulante, ako im značajan dio „lakših“ slučajeva ode u digitalne kanale.
- Prva generacija telemedicine, koja je uglavnom digitalizirala naručivanje i video pozive, ali nije dirnula samu logiku rada ordinacije.
Kritično pitanje ipak nisu tehnologija ni skalabilnost, nego poticaji i povjerenje. Danas u hrvatskom kontekstu pacijent razumno vjeruje da liječnik u domu zdravlja prvenstveno radi u njegovu korist, jer ga plaća HZZO. Kod AI liječnika financiranog rizičnim kapitalom, logika je drukčija: prvo eksplozivan rast, tek kasnije monetizacija.
Ako se tvrtka odluči za sponzorirani sadržaj, otvara se opasno siva zona: hoće li preporučeni lijek, laboratorij ili privatna klinika uvijek biti najbolji izbor za pacijenta – ili za oglašivača? Pretplate su transparentnije, ali tada „besplatni“ AI liječnik postaje još jedan sloj nejednakosti u pristupu zdravlju.
Šira slika
Lotus nije izoliran slučaj, već dio šireg trenda u digitalnom zdravstvu.
1. Od generičkih chatbotova do specijaliziranih AI usluga.
Mnogi već danas pitaju ChatGPT ili slične alate za zdravstvene savjete. Lotus to ponašanje formalizira u licenciranu zdravstvenu ustanovu sa zdravstvenim kartonom, osiguranjem od odgovornosti i propisanim procedurama. Sličan pomak vidimo u pravu, računovodstvu ili korisničkoj podršci: opća AI ustupa mjesto uslugama koje su „zaključane“ u određenu domenu, uz ljudski nadzor.
2. Drugi val telemedicine.
Prvi val je bio nužan, ali ograničen: ista logika rada, samo preko video poziva. Drugi val ide dublje – AI radi predtrijažu, piše bilješke, predlaže dijagnoze, a liječnik nadzire više slučajeva paralelno.
Već imamo upozoravajuće primjere. Britanski Babylon Health, koji je obećavao AI‑potpomognutu primarnu zaštitu, spektakularno je propao. Glavni razlozi: neodrživ poslovni model, problemi s povjerenjem i prevelika razlika između marketinga i stvarnih mogućnosti tehnologije.
3. Zdravstvo kao softverska infrastruktura.
Ako je tvrdnja da jedan liječnik može nadzirati čak deset puta više pacijenata uz pomoć AI‑a barem približno točna, mijenja se pitanje na razini sustava. Umjesto „koliko liječnika možemo zaposliti?“, bit će relevantno „kako dizajnirati siguran sustav u kojem mali broj liječnika nadgleda ogroman broj AI‑vođenih slučajeva?“.
U Hrvatskoj i regiji već vidimo naznake: e‑Građani, CEZIH, e‑Recept, telekonzultacije između domova zdravlja i KBC‑ova, AI u radiologiji. Lotus je logičan sljedeći korak – virtualna AI ambulanta kao prva točka kontakta.
Tko kontrolira tu prvu točku, dugoročno kontrolira i smjer kretanja pacijenta kroz sustav: kojem laboratoriju ide, kojeg specijalista vidi, čije lijekove dobiva.
Europski i regionalni kut
Za sada Lotus djeluje samo u SAD‑u, ali njegov model direktno se sudara s europskom regulativom i kulturom zaštite privatnosti.
Prema Aktu o umjetnoj inteligenciji EU (EU AI Act), AI sustavi koji sudjeluju u medicinskom odlučivanju spadaju u kategoriju visokog rizika. To znači stroga pravila o transparentnosti, nadzoru, upravljanju rizicima i kvaliteti podataka. Zamislite „besplatnog AI liječnika“ čiji dio prihoda dolazi od oglašavanja određenih klinika ili lijekova – malo je vjerojatno da bi europski regulatori i liječničke komore to olako prihvatili.
Tu je i GDPR. Zdravstveni podaci su najosjetljivija vrsta osobnih podataka. Svaka namjera da se koriste za treniranje modela, svaki prijenos podataka u SAD ili treće zemlje, mora biti vrlo precizno opravdan i tehnički zaštićen. U državama poput Njemačke ili Austrije, koje su i za Hrvatsku referentne pri kreiranju politika, nepovjerenje prema američkim cloudovima je značajno.
Specifično za Hrvatsku, većina primarne zaštite financira se preko HZZO‑a. Lotus‑u sličan servis morao bi se uklopiti u postojeći okvir: šifre usluga, ugovorne ordinacije, CEZIH, sustav e‑Uputnica i e‑Recepta. U suprotnom bi ostao u domeni samoplaćanja, što automatski ograničava doseg.
U regiji jugoistočne Europe vidimo i priliku: snažna diaspora, kronični manjak stručnjaka u ruralnim područjima i relativno brza digitalizacija (npr. Estonija, ali i primjeri iz Baltika i srednje Europe) stvaraju prostor za lokalne AI‑rješenja. Pitanje je hoćemo li ih graditi mi – ili će nam ih prodavati platforme iz Silicijske doline.
Pogled unaprijed
Sljedećih 2–3 godine bit će presudne za Lotus i slične projekte.
Ključne stvari koje vrijedi pratiti:
Sigurnost i ishodi liječenja. Hoćemo li vidjeti ozbiljne studije koje uspoređuju točnost AI‑vođenih konzultacija s klasičnom praksom? Ili će javni prostor ispuniti tek pojedinačni, ali medijski atraktivni slučajevi pogrešnih dijagnoza i sudskih tužbi?
Stav osiguravatelja i regulatora. U SAD‑u će biti važno hoće li osiguravajuća društva početi plaćati posjete Lotus‑u kao regularne preglede. U Europi, uključujući Hrvatsku, treba pratiti hoće li ministarstva zdravstva i HZZO uopće otvoriti prostor za pilot‑projekte AI‑primarne zaštite.
Konačni poslovni model. Hoće li Lotus završiti na pretplatama, ugovorima s poslodavcima, aranžmanima s osiguravateljima, oglašavanjem – ili kombinacijom svega? Svaka opcija drukčije utječe na jednakost pristupa i na povjerenje javnosti.
Za Hrvatsku i regiju SEE strateško je pitanje: želimo li svjesno oblikovati vlastite AI modele za primarnu zaštitu, u suradnji s javnim zdravstvom, ili ćemo čekati da nam rješenja dođu „u paketu“ s globalnim platformama? Države koje prve otvore regulatorne pješčanike i pilot‑projekte mogle bi postaviti standarde i izgraditi vlastite proizvode.
Zaključak
Lotus Health nije važan samo zato što gradi još jednog „AI doktora“, nego zato što testira koliko se liječničkog rada može pretvoriti u softver – i pod kojim uvjetima. U najboljem scenariju ovakvi sustavi rasterete prenapregnute ambulante i olakšaju pristup zdravstvenoj skrbi. U najgorem, nastaje dvoklasni sustav: automatizirana, komercijalno obojena skrb za većinu i klasični liječnik za manjinu koja to može platiti.
Ključno pitanje za Hrvatsku i Europu glasi: hoćemo li sami dizajnirati i nadzirati „naše“ AI liječnike, ili ćemo dopustiti da pravila igre, podatke i povjerenje pacijenata definiraju drugi?
