Vendor lock-in na systemach tożsamości, nieprzejrzyste algorytmy AI w diagnostyce, regulacyjne bariery wejścia dla startupów — i jednocześnie ekonomiczny bezsens budowania własnych procesorów.
W debacie o suwerenności technologicznej łatwo popaść w dwie skrajności: naiwny protekcjonizm albo bezkrytyczne uzależnienie od globalnych dostawców. Właściwsza wydaje się jednak zasada globalnych narzędzi i lokalnej kontroli — i to ona powinna wyznaczać sposób myślenia o niezależności technologicznej w sektorze ochrony zdrowia.
Trzy obszary wymagają szczególnej ochrony i pozostania pod ścisłą krajową kontrolą. Pierwszym są systemy ochrony zdrowia i dane medyczne — fundament bezpieczeństwa obywateli. Dokumentacja medyczna, rejestry genetyczne i platformy e-zdrowia muszą funkcjonować w suwerennej chmurze, podlegającej wyłącznie lokalnemu prawu. Algorytmy AI wspierające diagnostykę powinny być transparentne i dostosowane do specyfiki biologicznej oraz etycznej danego społeczeństwa.
Drugi obszar to infrastruktura krytyczna i e-państwo: zarządzanie energią, wodą czy tożsamością cyfrową nie może opierać się na rozwiązaniach typu czarna skrzynka od dostawców spoza obszaru zaufania strategicznego.
Trzecim, coraz pilniejszym wyzwaniem, są lokalne modele językowe (LLM) — bez własnych narzędzi rozumiejących krajowy kontekst kulturowy i prawny ryzykujemy importowanie uprzedzeń zakodowanych w globalnych algorytmach.
Gdzie natomiast zależność od globalnych graczy jest nie tylko akceptowalna, ale wręcz racjonalna? Przede wszystkim w obszarze zaawansowanego sprzętu. Produkcja nowoczesnych procesorów, rezonansów magnetycznych czy robotów chirurgicznych to procesy tak kosztowne i skomplikowane, że budowanie ich od zera na poziomie jednego kraju byłoby ekonomicznym nonsensem. Tu właściwą strategią jest dywersyfikacja dostawców oraz partnerstwa gwarantujące serwis i ciągłość działania nawet w sytuacjach kryzysowych.
Ocena regulacyjna nie jest jednoznaczna. Regulacje takie jak AI Act czy Data Act dają firmom narzędzia ochrony — sprawiają, że rynek przestaje być pasywnym odbiorcą globalnych rozwiązań i zaczyna dyktować warunki operowania w nim. Jednak ten sam pancerz bywa zbyt ciężki. Problemem jest swoisty podatek regulacyjny: koszty certyfikacji i audytów, które dla polskiego startupu stanowią barierę znacznie trudniejszą do pokonania niż dla giganta z Doliny Krzemowej czy dużej krajowej korporacji. Suwerenność technologiczna nie powstanie z samych zakazów i nakazów — wymaga też potężnych inwestycji w lokalną infrastrukturę obliczeniową i rozwój narodowych modeli AI. Tymczasem wciąż brakuje odwagi, by finansować lokalnych graczy, a nie tylko definiować dla nich ramy działania.
Największe obawy w codziennym funkcjonowaniu firm nie dotyczą samego faktu korzystania z zagranicznych rozwiązań, lecz zjawiska cyfrowego uwięzienia — vendor lock-in w obszarach krytycznych. Szczególnie ryzykowne jest oddanie kontroli nad kotwicami zaufania: systemami zarządzania tożsamością, kluczami szyfrującymi i infrastrukturą PKI. Firma, która nie posiada pełnej suwerenności nad tym, kto i na jakich zasadach uzyskuje dostęp do jej zasobów, staje się zakładnikiem dostawcy. Podobny niepokój budzi nieprzejrzystość algorytmów AI — w bankowości i ochronie zdrowia, gdzie każda decyzja musi być audytowalna, poleganie na modelu o nieznanej logice to rosnące ryzyko operacyjne.
Akceptowalnym kompromisem pozostaje natomiast korzystanie z globalnego łańcucha dostaw w zakresie standardowej infrastruktury chmurowej dla procesów niestrategicznych. Model hybrydowy sprawdza się tu najlepiej: warstwa aplikacyjna i dane wrażliwe — w tym dane medyczne pacjentów — pozostają pod lokalną kontrolą, natomiast surowa moc obliczeniowa kupowana jest tam, gdzie jest najtańsza i najwydajniejsza.
Suwerenność w sektorze IT dla medycyny to w 2026 roku przede wszystkim pełna kontrola nad cyfrowym losem pacjenta. Nie oznacza to, że każda firma MedTech musi budować własne serwerownie — to byłaby walka z wiatrakami. Prawdziwa niezależność to zdolność przeniesienia całej platformy między różnymi dostawcami chmury w dowolnym momencie, bez ryzyka utraty integralności danych czy przerwania ciągłości leczenia. Granica rozsądnej niezależności przebiega tam, gdzie technologia staje się powszechną infrastrukturą — podobnie jak prąd czy woda. Globalne standardy wymiany danych medycznych, jak HL7 FHIR, czy obliczeniowa potęga globalnych liderów do trenowania modeli AI to współczesne „rury i kable medycyny”.
Ich budowanie od podstaw na poziomie lokalnym hamowałoby postęp — i właśnie to odróżnia strategiczną suwerenność od technologicznego izolacjonizmu.
Marcin Romanowski — prezes zarządu w Mednow
