Jak Polacy leczą się z Google? I co na to AI? [Raport analityczny]

Przeanalizowaliśmy 45 861 fraz związanych ze zdrowiem, które generują łącznie ponad 3,38 miliona wyszukiwań każdego miesiąca. Sprawdziliśmy, o co Polacy pytają Google, czego szukają w domowych apteczkach i sprawdzamy, dlaczego rewolucja AI w medycynie może być równie ciekawa, co niebezpieczna.

81 do 1: Wolimy herbatę z miodem niż wizytę w gabinecie?

Gdyby na podstawie zapytań w Google stworzyć profil przeciętnego pacjenta, byłaby to osoba, która do gabinetu lekarskiego idzie w ostateczności. Z naszych danych wynika, że na jedno zapytanie typu „kiedy iść do lekarza” przypada aż 81 wyszukiwań domowych sposobów na dolegliwości. Pytania o konsultację lekarską czy wezwanie pogotowia stanowią zaledwie 0,4% wszystkich analizowanych zapytań (niespełna 14 tys. miesięcznie).

Kiedy w końcu pytamy, czy to czas na specjalistę? Przede wszystkim wtedy, gdy chodzi o najmłodszych – najczęstsze zapytania dotyczą ropiejącego oka u niemowlęcia, gorączki u dzieci oraz powikłań po ukąszeniach owadów. Gdy chodzi o nas samych, dominują domowe kuracje.

Dolegliwości, o które pytamy Google

W kategorii domowych sposobów bezapelacyjnym liderem jest ból gardła – szukamy na niego ratunku ponad 27 tysięcy razy w miesiącu (w grudniu ta liczba szybuje do ponad 36 tysięcy). To ponad dwa razy więcej niż na ból żołądka (13 269) czy kaszel (12 980).

Jednak wyszukiwarka pełni też rolę dyskretnego powiernika. W czołówce najczęściej wyszukiwanych dolegliwości królują problemy przewlekłe i wstydliwe:

• Kurzajki – 7 580 wyszukiwań miesięcznie,
• Hemoroidy – 7 357 wyszukiwań miesięcznie,
• Grzybica paznokcia – 6 740 wyszukiwań miesięcznie.

To dolegliwości, z którymi pacjenci często krępują się pójść do lekarza w początkowym stadium, szukając domowych remediów na własną rękę.

Zdrowotny kalendarz Polaka, czyli: co i kiedy nas boli?

Nasze dolegliwości mają zaskakująco precyzyjny rytm biologiczno-kalendarzowy. Aż 11 z 12 miesięcy w roku ma swoją własną, charakterystyczną dolegliwość, która osiąga wtedy roczny szczyt zapytań:

• Styczeń: Ból żołądka – 14 310 zapytań
• Marzec: Ból głowy – 6 470 zapytań
• Kwiecień: Ból pięty – 3 580 zapytań
• Czerwiec: Oparzenia – 5 740 zapytań
• Lipiec: Opuchnięte nogi – 13 620 zapytań
• Sierpień: Kurzajki – 8 560 zapytań
• Wrzesień: Katar – 14 490 zapytań
• Listopad: Zgaga – 13 170 zapytań
• Grudzień: Ból gardła – 36 520 zapytań

Wynik badania w dłoni i: „Co oznacza mój wynik?”

Aż 6 na 10 pytań z obszaru samodzielnej diagnostyki (ponad 101 tysięcy miesięcznie!) zaczyna się od schematu: „co oznacza + parametr”.

To obraz typowej sytuacji pacjenta: odbieramy wyniki badań krwi z portalu pacjenta w piątkowy wieczór, a wizytę u lekarza mamy za dwa tygodnie. Zamiast czekać, wklejamy parametry w Google. Najczęściej sprawdzamy:

• Puls i tętno (12 480),
• GGTP – enzym wątrobowy (5 750),
• Ciśnienie krwi (5 158),
• ALAT (4 780),
• Wskaźniki morfologii: RDW, MCV/MCH, oraz parametry nerkowe eGFR.

O co najczęściej pytamy Google?

Jednym z najbardziej uderzających wniosków raportu jest skala zapytań o dawkowanie leków. O ile obecność na podium bezapelacyjnych liderów leków bez recepty – ibuprofenu (61 230) i paracetamolu (55 830) – nikogo nie dziwi, o tyle kolejne pozycje budzą niepokój.

Ponad 100 tysięcy zapytań miesięcznie dotyczy dawkowania leków przeciwbakteryjnych (w tym furazydyny – 32 420, amoksycyliny – 17 550 i nifuroksazydu – 11 610).

Ponad 151 tysięcy zapytań dotyczy dawkowania leków, które w Polsce wydawane są wyłącznie lub częściowo na receptę (Rp) – takich jak hydroksyzyna (12 590), semaglutyd / leki inkretynowe (ponad 13 tys. łącznie), ketoprofen czy silne antybiotyki (klindamycyna, azytromycyna).

I co na to AI? 95% trafności w teorii, 35% w praktyce

Google nie jest już jedynym „cyfrowym lekarzem”. Pacjenci masowo przenoszą swoje pytania do czatów AI. Jak wynika z oficjalnych danych OpenAI, ponad 5% wszystkich wiadomości wysyłanych do ChatGPT dotyczy zdrowia, a ponad 40 milionów użytkowników na świecie pyta model o dolegliwości każdego dnia.

Tu pojawia się jednak paradoks:
W testach klinicznych na ustrukturyzowanych scenariuszach medycznych chatboty osiągają aż 95% trafności diagnostycznej. Kiedy jednak do klawiatury siada zwykły człowiek, trafność odpowiedzi AI spada do… zaledwie 35%.

Dlaczego? Problemem nie jest sam model językowy, ale sposób, w jaki ludzie opisują swoje objawy. Pacjent pisze: „kłuje mnie pod żebrem i kręci mi się w głowie”, pomijając kluczowe informacje o chorobach przewlekłych, przyjmowanych lekach, ciśnieniu czy czasie trwania bólu. Co więcej, raport zwraca uwagę na rosnące ryzyko prawne i prywatności: pacjenci coraz częściej wklejają do promptów całe wypisy ze szpitala i skany badań laboratoryjnych, nie zdając sobie sprawy, że przesyłają wrażliwe dane medyczne i osobowe do komercyjnych modeli chmurowych.

[Źródła: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13043314/ ; https://cdn.openai.com/pdf/2cb29276-68cd-4ec6-a5f4-c01c5e7a36e9/OpenAI-AI-as-a-Healthcare-Ally-Jan-2026.pdf]

Wnioski dla branży zdrowotnej: E-E-A-T to już nie tylko SEO

Skala zapotrzebowania na wiedzę medyczną online – sięgająca milionów zapytań miesięcznie – to potężny sygnał dla placówek medycznych, sieci aptecznych, laboratoriów i producentów leków.

"Wolumen wyszukiwań dotyczących samodzielnego leczenia i dawkowania leków (blisko 2,25 mln miesięcznie łącznie) pokazuje realną, niezaspokojoną potrzebę informacyjną - ale też rosnące ryzyko dla widoczności organicznej firm z branży zdrowotnej. Przy dynamicznie rosnącym udziale Al Overviews w wynikach wyszukiwania treści eksperckie, oparte na rzetelnych źródłach medycznych, zyskują na znaczeniu podwójnie: budują zaufanie czytelnika i zwiększają szansę na cytowanie przez systemy Al, nawet gdy tradycyjny ruch na stronę spada."

Magdalena Kościółek
SEO Specialist w DevaGroup

Co z tego wynika dla Twojej komunikacji?

Odpowiadaj na realne intencje, a nie tylko hasła encyklopedyczne: Zamiast ogólnego artykułu „Morfologia krwi”, twórz treści tłumaczące: „Co oznacza podwyższone RDW w ciąży – kiedy skonsultować się z lekarzem”.
Buduj autorytet medyczny (E-E-A-T): Publikacje podpisane przez konkretnego lekarza lub farmaceutę z numerem PWZ to dziś większa szansa, by pojawiać się wysoko w wynikach Google oraz w AI Overviews i SearchGPT.
Uwzględniaj sezonowość w harmonogramie publikacji: Nie pisz o opuchniętych nogach w listopadzie. Zaplanuj content o kontuzjach stóp na kwiecień, a o kurzajkach i oparzeniach na początek wakacji.

Metodologia

Raport ma charakter wyłącznie analityczny i nie stanowi porady medycznej. Przedstawia obserwacje dotyczące realiów wyszukiwań i nie ma na celu promowania samoleczenia ani samodzielnego dawkowania leków.
Dane pobraliśmy z narzędzia Senuto, partnera technologicznego raportu, 6 lipca i 10 sierpnia 2026 r. Każda fraza ma własną średnią miesięczną liczbę wyszukiwań z ostatnich 12 miesięcy, a wolumeny zbiorcze to suma tych średnich. Senuto podaje szacunki oparte na modelowaniu danych, a nie bezpośredni licznik zapytań Google.
Przy pomocy modelu językowego Claude Sonnet 5 przypisaliśmy frazy do pięciu grup:

• dawkowanie leków,
• domowe sposoby na dolegliwości,
• problemy grup wrażliwych,
• samodzielna diagnostyka
• pytania o to, kiedy iść do lekarza.

Każdy etap przypisania był weryfikowany ręcznie. Warto pamiętać, że wolumen nie pozwala określić intencji: na podstawie samej treści wyszukiwania nie jesteśmy w stanie określić, czy ktoś zastosował domowy sposób, skonsultował się z lekarzem, czy szukał z ciekawości. Nazwy handlowe leków to wyłącznie element zapytań, a nie rekomendacja.