Pacienti léčící se s onkologickými diagnózami se často setkávají s misinformacemi. Tato doporučení k dosud neprokázaným, nebo dokonce vědecky vyvráceným možnostem léčby mohou vést k tomu, že se v jejich prospěch vzdají konvenční léčby. Misinformacím je podle dat z USA vystaveno až 83 % z nemocných, a pokud jim podlehnou, jejich mortalita se kvůli tomu (podle typu karcinomu) zvýší 2/2,5–6× oproti těm, kteří dodržují doporučení svých onkologů.
Místem, kde se onkologičtí pacienti často setkávají s misinformacemi, je internet. Atraktivním zdrojem pro rychlou edukaci se stávají stále častěji služby založené na AI. Tyto chatboty totiž mohou nabídnout dojem konverzace s instantním expertem, který pracuje s nejnovějšími daty a věrohodnými pacientskými testimonialy, konzultaci nabízí okamžitě a kdykoliv během dne. Navíc se s nimi mohou poradit i ti nemocní, kteří se necítí připraveni obrátit se s každým dotazem týkajícím se léčby na svého lékaře.
Chatboty poháněné AI mají však i druhou stranu mince: za sofistikovaným jazykem se může skrývat z hlediska odborné kvality velmi omezené vyjádření. Mohou působit také na emoce čtenáře předstíranou empatií. Pacienti tak do odpovědí mohou vložit více důvěry, než je namístě. Důvěra je přitom při poskytování onkologické léčby zcela zásadní, na základě detailních konverzací s experty dělají nemocní životně důležitá rozhodnutí.
Čím víc chatbot napodobuje profesionála či sympatického přeživšího, tím více se rozšiřuje manipulační potenciál sdělení. Výběr textů, na kterých se umělá inteligence „učí”, přitom není nijak odborně revidován a neexistuje záruka, že AI bude své informace dostatečně často updatovat a bude brát v potaz nejnovější vědecká zjištění.
Úskalí AI v náhradě psychologické a psychiatrické péče ukázala nedávná studie ze Stanfordovy univerzity, v níž výzkumníci simulovali případy konverzace lidí s psychickými obtížemi, kteří se svěřovali ChatuGPT. Ten však ale asi v pětině případů nereagoval z pohledu expertů adekvátně, prohluboval pacientovy bludy a ty, kteří trpěli sebevražednými myšlenkami, neodkázal na odbornou pomoc, ale zcela mechanicky jim nabídl přehled nejvyšších mostů v okolí, z nichž by mohli skočit.
Na druhou stranu pokud je AI využívána střízlivě a dodané výsledky konzultace ověřovány z důvěryhodných zdrojů, může být při edukaci onkologických pacientů velmi přínosná. Například jim zodpoví otázky týkající se biologie karcinomů, standardů léčby i logistiky jejího poskytování, na něž nemusí být v ordinaci dostatek prostoru.
Nejlepším zdrojem odborných informací pro pacienty jsou nepochybně jejich ošetřující lékaři. Může být proto zajímavé doplnit výše popsané principy fungování AI o strategie odborníků působících v oblasti onkologie při vyvracení misinformací. Ty zmapovala nedávno publikovaná studie. Jedná se o výsledky observačního výzkumu skutečných reakcí lékařů, které zazněly v rámci simulovaných rozhovorů s pacientem-hercem přes aplikaci Zoom. Na základě kvalitativní analýzy byl abstrahován model komunikace s pacientem a popsány jeho klíčové pasáže, které vedou k upevnění důvěry mezi lékařem a pacientem. Návodem je možné se inspirovat pro vlastní praxi.
První reakcí na pacientův dotaz týkající se misinformace by mělo být vyjádření pochopení, proč pacient dané téma nadnáší. Lékaři mohou uznat limity svých znalostí a pacientovi například nabídnout, že si zdroj, na který se nemocný ve svém tvrzení odkazuje, detailně projdou. Je důležité, aby pacientovy obavy ohledně správného směru léčby brali vážně a ocenili, že se na ně s dotazem obrátil.
Součástí konverzace by samozřejmě mělo být poučení, které části misinformace jsou správné a zároveň proč je její celkové vyznění nesprávné. Lékaři by měli upřesnit, že se tvrzení nemusí týkat jejich konkrétní diagnózy či individuální situace.
Při sdělování, že se nejedná o správnou informaci, mohou onkologové použít různá explicitní a diplomatická prohlášení podle situace, v níž se pacient nachází, a zároveň by měli osvětlit procesy spojené s léčbou i fungováním vědeckého dokazování, které připouští neustálou aktualizaci úrovně vědění.
Na závěr je vhodné pacientovi poradit, jak v budoucnu s online zdroji při své edukaci pracovat, jak poznat ty, které lze považovat za důvěryhodné, a jak si informace ověřit.
Lékař by se měl vyhnout odsuzování toho, že se pacient snaží si doplnit informace z jiných zdrojů či si je validovat. Edukace pacienta je totiž zásadní pro jeho roli ve spolurozhodování o léčbě, ale orientace v online zdrojích může být velmi náročná i pro zkušeného profesionála.
(pok)
Zdroje:
1. Mullis M. D. et al. Clinician-patient communication about cancer treatment misinformation: the misinformation response model. PEC Innov 2024 Jul 6: 5: 100319, doi: 10.1016/j.pecinn.2024.100319.
2. Moore J., Grabb D., Agnew W. et al. Expressing stigma and inappropriate responses prevents LLMs from safely replacing mental health providers. FAccT '25: Proceedings of the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency: 599–627, doi:10.1145/3715275.3732039.
3. McLean A. L., Hristidis V. Evidence-based analysis of AI chatbots in oncology patient education: implications for trust, perceived realness, and misinformation management. J Cancer Educ 2025 Aug; 40 (4): 482–489, doi: 10.1007/s13187-025-02592-4.
