Pregled – Preoblikovanje zdravstva z umetno inteligenco

Umetna inteligenca (UI) na novo opredeljuje izvajanje zdravstvenih storitev s povečevanjem natančnosti diagnostike, personalizacijo zdravljenj in izboljšanjem operativne učinkovitosti. Bolnišnice in klinike vse hitreje uvajajo orodja UI – raziskava iz leta 2024 je pokazala, da 79 % zdravstvenih organizacij uporablja UI, pri čemer dosežejo donosnost v nekaj več kot enem letu (prinesejo 3,20 $ na vsak vložen dolar) grandviewresearch.com. Ključni dejavniki so eksplozija medicinskih podatkov (iz elektronskih zdravstvenih kartonov, slikovne diagnostike, nosljivih naprav, genomike) ter prizadevanje za boljše izide zdravljenja. Algoritmi UI lahko hitro analizirajo obsežne zbirke podatkov za podporo kliničnim odločitvam, zaznavajo vzorce, ki jih ljudje lahko spregledajo, ter avtomatizirajo rutinska opravila. To prihaja v ključnem obdobju: svet se sooča z naraščajočim pomanjkanjem zdravstvenega kadra (ocenjeno na primanjkljaj 11 milijonov do leta 2030 weforum.org), UI pa velja za orodje, ki lahko to vrzel pomaga premostiti s podporo osebju in širjenjem dostopa do oskrbe. Na splošno vpeljava UI v zdravstvu premika industrijo k bolj proaktivni, na podatkih temelječi oskrbi in izboljšuje tako učinkovitost kot kakovost oskrbe pacientov.

Ključna področja uporabe UI v zdravstvu

Vpliv UI zajema celoten spekter zdravstvene oskrbe. Spodaj so ključna področja uporabe, kjer UI prinaša pomembne spremembe:

Diagnostika in zgodnje odkrivanje bolezni

UI revolucionira diagnostiko bolezni, saj zaznava subtilne znake in vzorce, ki so pogosto nevidni za zdravnike. Modeli strojnega učenja lahko analizirajo simptome, laboratorijske izvide in celo genomske podatke, da prepoznajo ogrožene paciente za bolezni, kot so srčna obolenja ali diabetes še pred pojavom simptomov, kar omogoča hitrejše ukrepanje willowtreeapps.com weforum.org. Na primer, AstraZeneca je razvila model UI na podlagi podatkov 500.000 pacientov, ki je z veliko zanesljivostjo napovedal pojav bolezni več let vnaprej weforum.org. V praksi sistemi za podporo odločanju, ki temeljijo na UI, pomagajo zdravnikom pri diferencialni diagnostiki, zmanjšujejo diagnostične napake in pospešujejo zdravljenje. Z brskanjem po zdravstvenih kartotekah in medicinski literaturi lahko UI tudi predlaga možne diagnoze ali priporočila za personalizirano zdravljenje. Tak prediktiven in prilagojen pristop k diagnostiki obeta boljše izide z zgodnejšim odkrivanjem bolezni in prilagajanjem terapije vsakemu posamezniku.

Analiza medicinskih slik

Ena najbolj razvitih aplikacij UI je medicinska slikovna diagnostika, kjer algoritmi globokega učenja razlagajo slike z izjemno natančnostjo. Orodja UI so že v uporabi za branje radioloških slik (rentgenske slike, CT, MRI) in patoloških preparatov ter služijo kot drugi par oči za zdravnike. Na primer, pri oskrbi možganske kapi je programska oprema UI bila »dvakrat natančnejša« od človeških strokovnjakov pri prepoznavanju poškodb zaradi kapi na CT posnetkih možganov weforum.org – in je celo lahko določila čas nastanka kapi, kar je ključno za pravočasno zdravljenje. UI je prav tako presegla zdravnike pri zaznavanju zlomov in lezij: urgentni zdravniki spregledajo približno 10 % zlomov, a presejalni pregledi z UI pomagajo zaznati tudi skrite poškodbe weforum.org. Podobno je orodje, predstavljeno pred kratkim, identificiralo 64 % epileptičnih možganskih lezij, ki so ušle radiologom, z natančno analizo MRI posnetkov weforum.org. Ti primeri potrjujejo sposobnost UI, da izboljša natančnost slikovne diagnostike ter poveča doslednost in hitrost. V praksi UI za analizo slik daje prednost kritičnim ugotovitvam (npr. krvavitve ali tumorji), da jih radiologi pregledajo najprej, kar pospeši diagnoze in odločitve o zdravljenju. Veliko takšnih rešitev že uspeva premagovati regulativne zahteve; FDA je do danes odobrila skoraj 1.000 z UI podprtih medicinskih naprav za slikovno diagnostiko (predvsem na področju radiologije in kardiologije) news-medical.net. Z zmanjševanjem napak in obremenitev zaposlenih UI krepi zanesljivost in učinkovitost diagnostike.

Personalizirana medicina in napovedovanje tveganj

UI je spodbujevalec precizne medicine in omogoča prehod iz enotnega pristopa v resnično personalizirano obravnavo. Napredni algoritmi lahko združujejo genetske podatke, zdravstveno zgodovino, življenjski slog in celo socialna določila zdravja posameznika za prilagajanje terapevtskih načrtov willowtreeapps.com. Modeli strojnega učenja lahko na primer analizirajo genomske podatke in napovejo, kako bo bolnik odziven na določeno zdravljenje raka, kar zdravnikom pomaga izbrati najučinkovitejšo in najmanj toksično terapijo. UI se uporablja tudi za razvrščanje pacientov glede na tveganja: z analizo elektronskih zdravstvenih kartotek (EHR) in drugih podatkov lahko UI identificira paciente, kjer grozi ponovna hospitalizacija ali poslabšanje bolezni ter pravočasno ukrepa gminsights.com. Zdravstveni sistemi te zmogljivosti že izkoriščajo – na primer, analitika z UI lahko označi paciente, ki potrebujejo proaktivno intervencijo, kot so prilagoditev terapije ali zgodnejši pregled, da preprečijo zaplete. Prilagojena priporočila veljajo tudi za vsakodnevno zdravje: UI lahko priporoči individualizirane prehranske načrte, vadbene režime ali preventivne preglede glede na profil posameznika. V bistvu personalizirana medicina z UI pomeni, da pravi pacient dobi pravo ukrepanje ob pravem času, kar izboljša izide in lahko zmanjša stroške z izogibanjem neučinkovitim terapijam.

Razvoj in odkrivanje zdravil

UI močno pospešuje odkrivanje in razvoj zdravil. Tradicionalno je zagotavljanje novega zdravila na trg dolgotrajen in drag proces – pogosto več kot desetletje in milijarde dolarjev. UI to spreminja tako, da hitro analizira kemične in genomske podatke za iskanje obetavnih kandidatov in napovedovanje njihovega vedenja. Posebej generativni modeli UI, kot je DeepMind-ov AlphaFold (napovedan leta 2023), lahko v nekaj urah natančno napove strukture beljakovin, kar je bil prej večmesečni izziv za znanstvenike gminsights.com. Ta preboj je odprl nova obzorja za zdravljenje bolezni, kot sta Alzheimerjeva in nekatere vrste raka, saj razkrije, kako se beljakovine – pogoste tarče zdravil – zvijajo in obnašajo gminsights.com. Platforme UI uporabljajo tudi za presejanje milijonov kemijskih spojin glede njihove učinkovitosti proti določeni bolezni, s čimer drastično zožijo krog potencialnih kandidatov. Med dosežki izstopa primer, ko je prvo z UI odkritje zdravilo pričelo s kliničnimi preizkušanji pri ljudeh leta 2023 za redko pljučno bolezen, potem ko je sistem UI identificiral novo molekulo in jo iz zasnove pripeljal do II. faze kliničnih testiranj insilico.com. Farmacevtska podjetja in zagonska podjetja uporabljajo te rešitve za krajšanje raziskovalno-razvojnega cikla: modeli strojnega učenja optimizirajo vodilne spojine, predlagajo nove kombinacije zdravil ter zgodaj predvidevajo toksičnost oziroma stranske učinke, kar zmanjšuje tvegane in drage pozne odpovedi v razvoju. Z UI postaja odkrivanje zdravil na podatkih temelječ, računalniški proces, kar obeta hitrejši in cenovno dostopnejši prihod novih terapij do bolnikov.

Robotika v kirurgiji in avtomatizacija

V operacijskih dvoranah UI izboljšuje robotsko kirurgijo in podporo pri kirurških odločitvah. Kirurški roboti (kot je sistem da Vinci in novejši roboti z UI) že pomagajo kirurgom pri izvajanju zahtevnih posegov z večjo natančnostjo in manj invazivno. UI gre še korak dlje in nudi sprotno vodenje in avtomatizacijo: algoritmi računalniškega vida denimo analizirajo video iz endoskopske kamere, prepoznajo anatomske strukture ali tumorje ter pomagajo kirurgu pri varnejšem gibanju po telesu. V nekaterih primerih lahko roboti, ki jih nadzira UI, opravijo ponavljajoča ali izjemno natančna opravila z večjo stabilnostjo od ljudi. Robotske operacije so v vzponu povsod po svetu – države, kot je Kitajska, hitro uvajajo sisteme za robotsko kirurgijo z UI pri posegih od ortopedije do onkologije grandviewresearch.com. Ti sistemi se učijo iz obsežnih kirurških podatkov; sčasoma bodo morda lahko predlagali optimalne kirurške načrte ali celo samostojno izvajali posamezne dele operacij pod nadzorom. Rezultat so pogosto krajši časi okrevanja in manj zapletov za paciente. Čeprav je popolnoma samostojna kirurgija še eksperimentalna, UI že deluje kot kopilot kirurgom in izboljšuje izide v nevrokirurgiji, kardiologiji in ginekologiji. Nadaljnje povezovanje UI in robotike – v kombinaciji s strokovnostjo kirurga – bo dodatno povečalo natančnost operacij in varnost pacientov.

Virtualni negovalni asistenti in nadzor pacientov

Virtualni negovalni asistenti – klepetalni roboti ali glasovni asistenti na osnovi umetne inteligence – se pojavljajo kot podpora pacientom in zdravstvenim ekipam. Ti “digitalni medicinski bratje in sestre” lahko sledujejo simptomom pacientov, nudijo osnovne zdravstvene nasvete in pomagajo pri upoštevanju načrtov oskrbe. Na primer, aplikacije za pametne telefone, kot sta Babylon Health in Ada Health, uporabljajo umetno inteligenco za interakcijo s pacienti, postavljanje vprašanj o simptomih ter podajo triažno oceno ali zdravstvene informacije gminsights.com. Pacienti tako dobijo takojšnje odgovore na pogosta zdravstvena vprašanja in napotke, ali naj obiščejo zdravnika, kar izboljša dostopnost do oskrbe in zmanjša nepotrebne obiske ambulant. Bolnišnice vpeljujejo tudi virtualne asistente za preverjanje pacientov po odpustu: bot z umetno inteligenco lahko pokliče pacienta in ga vpraša, ali jemlje predpisana zdravila oziroma doživlja stranske učinke ter obvesti medicinske sestre, če je potrebna intervencija. V kliničnih okoljih glasovni asistenti na osnovi umetne inteligence (pogosto z uporabo obdelave naravnega jezika) pomagajo pri zapisovanju interakcij s pacienti in iskanju informacij ter so digitalni zapisnikar ali pomočnik za medicinske sestre. To je še posebej dragoceno v obdobju pomanjkanja zdravstvenega kadra. Poleg tega sistemi za spremljanje na osnovi umetne inteligence v realnem času sledijo vitalnim znakom pacienta (preko nosljivih naprav ali sobnih senzorjev) in lahko opozorijo osebje na zgodnje znake težav, kot so možnost sepse ali povečano tveganje za padec, tudi izven rednega delovnika. Ti virtualni negovalni pripomočki učinkovito razširjajo doseg zdravstvenih ponudnikov in nudijo stalno, 24/7 spremljanje in podporo. Čeprav ne nadomeščajo človeških medicinskih sester, obvladujejo rutinske poizvedbe in nadzor, s čimer sproščajo čas za strokovnjake, da se posvetijo zahtevnejšim primerom.

Optimizacija bolnišničnega dela in administracije

Poleg neposredne zdravstvene oskrbe umetna inteligenca pospešuje bolnišnične procese in delovne tokove v ozadju. Zdravstvo obsega veliko administrativnih nalog – od razporejanja, obračunavanja, dokumentacije pa do upravljanja dobavne verige – ki jih lahko umetna inteligenca opravlja hitreje in učinkoviteje. Na primer, napovedni algoritmi lahko predvidijo število prihodov pacientov (npr. pričakovanje navalov na urgence ali sezonskih izbruhov bolezni), kar omogoča boljše razporejanje kadra in bolniških postelj grandviewresearch.com. Vodilne bolnišnice, kot je Cleveland Clinic, so vpeljale središča za nadzor z umetno inteligenco, ki v realnem času analizirajo podatke za optimizacijo bolnišničnih tokov: po uvedbi nadzornega centra z umetno inteligenco je Cleveland Clinic dosegla 7% povečanje dnevnih sprejemov s prenosom pacientov s pametnim in hitrejšim usmerjanjem pacientov na proste postelje willowtreeapps.com. Orodja za razporejanje z umetno inteligenco pomagajo prav tako pri krajšanju čakalnih dob in odpravljanju ozkih grl – s pomočjo analize podatkov o naročilih in vzorcih neudeležbe lahko dinamično prilagajajo urnike ali pošiljajo opomnike pacientom. Na administrativnem področju algoritmi za obdelavo naravnega jezika (NLP, kot je Dragon Medical od Nuance, zdaj razširjen z GPT-4) lahko samodejno ustvarjajo klinične zapiske in urejajo dokumentacijo, kar zdravnikom prihrani ure papirnatega dela na teden willowtreeapps.com. Tudi obravnava zahtevkov in upravljanje finančnega toka postajata avtomatizirana z umetno inteligenco, ki zaznava napake kodiranja ali odkriva goljufije v zahtevkih. Dobavne verige v bolnišnicah dosegajo prednosti, saj umetna inteligenca napove porabo zdravil in materiala ter tako preprečuje pomanjkanja. Skratka, umetna inteligenca pomaga zdravstvenim organizacijam delovati kot dobro usklajen stroj – povečuje učinkovitost, zmanjšuje administrativne stroške in omogoča, da se zdravniki več posvetijo pacientom namesto papirjem.

Globalna napoved trga (2025–2030)

Trg umetne inteligence v zdravstvu doživlja eksplozivno rast in naj bi se hitro povečeval vse do leta 2030. Velikost trga naj bi se v prihodnjih letih večkratno povečala, saj umetna inteligenca prodira med zdravstvene izvajalce, zavarovalnice in farmacevtska podjetja po vsem svetu.

Velikost trga in napoved rasti

Leta 2024 je bila globalni trg umetne inteligence v zdravstvu ocenjen na približno 26–27 milijard dolarjev grandviewresearch.com. Do 2025 naj bi dosegel približno 32–37 milijard dolarjev, nato pa rast še pospešila. Različne tržne analize napovedujejo, da bo do leta 2030 vrednost trga znašala od 110 do več kot 180 milijard dolarjev, kar pomeni letne stopnje rasti okoli 35–40 % (CAGR) marketsandmarkets.com grandviewresearch.com. Ena od analiz predvideva rast okoli 38,6 % CAGR – iz približno 21,7 milijarde v letu 2025 na 110,6 milijarde dolarjev do 2030 marketsandmarkets.com. Druga napoved je še bolj optimistična, s ciljem, da trg doseže 187,7 milijarde dolarjev do 2030 (kar je skoraj sedemkrat več kot leta 2024) grandviewresearch.com. Ne glede na razlike v absolutnih vrednostih se vsi analitiki strinjajo glede robustne rasti: sektor umetne inteligence v zdravstvu se bo povečal 5–10 krat v tem desetletju. To rast spodbujajo naraščajoče naložbe, tehnološki napredek in vedno širši spekter uporabe umetne inteligence v zdravstvu.

Za ponazoritev tega trenda rasti spodaj povzemamo približno globalno napoved med letoma 2025 in 2030:

Leto	Globalni trg umetne inteligence v zdravstvu (USD)	Letna rast v primerjavi s predhodnim letom
2024	~26,5 milijarde $ (osnovno leto) grandviewresearch.com	–
2025	~32–34 milijarde $ (napoved)	~25 % 📈 (ocena)
2026	~45–50 milijard $ (napoved)	~40 % 📈 (ocena)
2028	~80–100 milijard $ (napoved)	~35–40 % 📈 (ocena)
2030	150–200+ milijard $ (napoved)	– (skupno ~35–40% CAGR)

Tabela: Napovedi globalnega trga umetne inteligence v zdravstvu, 2024–2030. Vse vrednosti so približne; dejanske napovedi se razlikujejo glede na vir marketsandmarkets.com grandviewresearch.com.

Kot je razvidno zgoraj, je rast trga eksponentna. Proti koncu 2020-ih se bo rast lahko še pospešila, saj bo umetna inteligenca postala standard delovnih tokov v zdravstvu, nove aplikacije (kot je generativna umetna inteligenca) pa bodo ustvarile dodatno vrednost. Do leta 2030 bodo tehnologije umetne inteligence – od diagnostike do upravljanja bolnišnic – ustvarjale več kot 100 milijard dolarjev letnega prometa in bodo trdno vpete v svetovno zdravstvo.

Segmentacija po uporabi

Po vrsti uporabe umetna inteligenca v zdravstvu pokriva različne segmente, kjer so nekatera področja deležna več naložb in prinašajo več prihodkov kot druga:

• Medicinsko slikanje in diagnostika: Trenutno največji segment uporabe umetne inteligence zaradi velikega povpraševanja po umetni inteligenci pri analizi slik in podpori diagnostičnemu odločanju. Leta 2023 je bil ta segment vrednoten na več kot 7,4 milijarde $, kar dominira trgu gminsights.com. Tukaj vodijo orodja za radiologijo in patologijo na osnovi umetne inteligence (npr. prepoznavanje slik za odkrivanje tumorjev). Prevladovanje segmenta prikazuje jasno donosnost zaradi večje natančnosti in učinkovitosti diagnostike. Segment naj bi še naprej hitro rastel, saj bo vedno več bolnišnic uvajalo umetno inteligenco za interpretacijo slik, prav tako pa se povečuje število odobritev diagnostičnih naprav z umetno inteligenco (npr. FDA).
• Raziskave in razvoj zdravil: Hitro rastoč segment, kjer farmacevtska in biotehniška podjetja uporabljajo umetno inteligenco za identificiranje tarč, načrtovanje novih molekul in optimizacijo kliničnih preskušanj. Čeprav je danes segment manjši kot slikanje, hitro raste, saj se uspehi množijo (npr. z umetno inteligenco zasnovana zdravila vstopajo v klinična testiranja in se sklepajo velika partnerstva med tehnološkimi podjetji in farmacijo gminsights.com). Modeli generativne umetne inteligence so ključni pospeševalnik, ki lahko bistveno skrajšajo razvoj novih zdravil.
• Upravljanje bolnišničnih procesov in administracija: Rešitve umetne inteligence za razporejanje, upravljanje kapacitet in avtomatizacijo administrativnih nalog sestavljajo pomemben segment. Pogosto imenovan kot “upravljanje zdravstvenih procesov”, ta segment vključuje umetno inteligenco za analizo elektronskih zdravstvenih kartotek, optimizacijo obračunavanja in urnikov kadra/opravil. Segment raste skladno s potrebo po večji učinkovitosti; številni zdravstveni sistemi vlagajo v nadzorne centre in administrativne bote z umetno inteligenco za zniževanje stroškov.
• Virtualni asistenti in vključevanje pacientov: Sem sodijo klepetalni roboti za vprašanja pacientov, virtualni zdravstveni svetovalci in aplikacije za preverjanje simptomov. Gre za razvijajoč se segment, kjer so podjetja, kot je Babylon Health, že prodrla gminsights.com. Z večjo osredotočenostjo pacientov na svojo zdravstveno izkušnjo bo vedno več interakcij z umetno inteligenco namenjenih triaži, rezervaciji terminov in osnovnemu medicinskemu svetovanju. Ta segment vključuje tudi umetno inteligenco, ki jo uporabljajo kliničarji v obliki virtualnih asistentov za dokumentacijo ali medicinska vprašanja (npr. glasovni asistenti v ordinacijah).
• Oddaljeno spremljanje in telezdravje: Orodja za oddaljeno spremljanje pacientov (RPM) in platforme za telemedicino na osnovi umetne inteligence tvorijo naslednjo rastno kategorijo. Te rešitve analizirajo podatke z nosljivih in domačih naprav ter pomagajo pri vodenju kroničnih bolezni oziroma okrevanju po posegih. Zaradi razmaha telezdravja po pandemiji integracija umetne inteligence za oddaljeno oskrbo (npr. napoved, katere video obiske je treba stopnjevati, analiza podatkov, ki jih zbirajo pacienti sami) predstavlja področje visoke rasti.
• Kibernetska varnost in ostalo: Umetna inteligenca v zdravstvu segajo tudi na področja, kot je varnost podatkov (za zaznavanje vdorov ali nepravilnosti v bolnišničnih omrežjih) ter operativna področja, kot je dobavna veriga (umetna inteligenca za upravljanje zalog). Čeprav imajo manjši tržni delež so ti “drugi” primeri temelj za celosten sistem zdravstva, voden z umetno inteligenco.

Kar zadeva današnji prihodek, segment medicinskega slikanja in diagnostike jasno vodi (s približno četrtino do tretjino vseh globalnih prihodkov umetne inteligence v zdravstvu) biospace.com gminsights.com. Toda tudi drugi segmenti, kot sta raziskave zdravil in virtualna oskrba, hitro dohitevajo zaradi višjih stopenj rasti. Do leta 2030 lahko pričakujemo bolj raznoliko strukturo uporabe, pri čemer bo diagnostika ostala temeljni steber, nova področja (kot sta klinična podpora odločanju z umetno inteligenco in pripomočki za personalizirano medicino) pa bodo hitro povečevala svoj delež.

Segmentacija po regijah

Geografsko gledano se uporaba umetne inteligence v zdravstvu razlikuje, vendar Severna Amerika trenutno prevladuje na trgu po prihodkih, medtem ko je v regiji Azija-Pacifik pričakovana najhitrejša rast. Spodnja tabela prikazuje trg po regijah:

Regija	Velikost trga 2023	Velikost trga 2030 (napoved)	Opombe
Severna Amerika	~13 milijard USD (≈59% delež) openandaffordable.com	90–100+ milijard USD (največji)	ZDA predstavljajo največji posamezen trg za AI v zdravstvu. Rast poganjata napredna IT infrastruktura, visoka poraba za zdravstvo in inovacijski ekosistem. Severna Amerika je leta 2024 predstavljala ~54% svetovnih prihodkov od AI v zdravstvu grandviewresearch.com. Velik porast uporabe AI pri diagnostiki, bolnišničnih operacijah in storitev AI v oblaku.
Evropa	~6 milijard USD (≈26% delež)	~50 milijard USD openandaffordable.com	Močna rast v EU zaradi podpornih politik in R&R. Vodilni državi pri uvajanju sta Združeno kraljestvo in Nemčija (npr. britanski NHS vlaga v AI za oskrbo bolnikov grandviewresearch.com). Evropa naj bi rasla s CAGR okoli 35% openandaffordable.com. Do leta 2030 naj bi bil trg v Evropi vreden ~50 milijard USD z razširjeno uporabo AI pri slikanju, triaži in upravljanju zdravstva.
Azija-Pacifik	~3 milijarde USD (≈13% delež)	~30–40 milijard USD (najhitreje rastoč)	APAC je najhitreje rastoča regija s CAGR ~40%+ openandaffordable.com, kar je posledica velikih populacij in vladnih pobud. Ključna nosilca sta Kitajska in Japonska – Kitajska hitro uvaja AI za diagnostiko in robotsko podprto kirurgijo grandviewresearch.com, medtem ko Japonska uporablja AI za oskrbo starejših in ima vodilne robotske programe na svetu gminsights.com. Naložbe in startupi v Indiji, Južni Koreji in jugovzhodni Aziji dodatno prispevajo k rasti APAC.
Latinska Amerika & Bližnji vzhod/Afrika	<1 milijarda USD (minimalno)	~5–10 milijard USD (skupaj)	Latinska Amerika in Bližnji vzhod/Afrika trenutno predstavljata le majhen delež (le nekaj odstotkov) trga AI v zdravstvu. Rast obstaja zaradi večje ozaveščenosti in pilotnih projektov, vendar je uvajanje počasnejše zaradi omejene infrastrukture in financiranja. Do leta 2030 naj bi se v teh regijah povečala uporaba AI v telemedicini in javnozdravstvenih pobudah, čeprav iz zelo nizke izhodiščne točke.

Tabela: Trg umetne inteligence v zdravstvu po regijah – trenutna velikost v primerjavi s projekcijo za 2030. NA = Severna Amerika; Evropa; APAC = Azija-Pacifik; MEA = Bližnji vzhod in Afrika. (Viri: tržni deleži 2023/24 grandviewresearch.com openandaffordable.com; evropska projekcija za 2030 openandaffordable.com; stopnja rasti APAC openandaffordable.com.)

Kot je razvidno, Severna Amerika je danes jasen vodilni trg, saj predstavlja približno polovico ali več svetovne porabe za AI v zdravstvu grandviewresearch.com. Zlasti ZDA so gonilna sila zaradi velikih izdatkov za zdravstvo in zgodnjega uvajanja novih tehnologij. Prevlado Severne Amerike lahko pripišemo kombinaciji dejavnikov: dobro razviti digitalni zdravstveni infrastrukturi, obilici zdravstvenih podatkov, močnemu tveganemu kapitalu in podpori vlade (npr. FDA-jeve relativno jasne poti za odobritev AI v medicini).

Evropa je druga največja regija. Države kot so Združeno kraljestvo, Nemčija in Francija veliko vlagajo v AI v zdravstvu. Britanski nacionalni zdravstveni sistem (NHS) je zagnal namenske programe financiranja AI (na primer, 36 milijonov funtov naložb v 38 projektov AI za izboljšanje diagnostike) grandviewresearch.com. Regulativno okolje EU (o katerem bo več kasneje) prav tako vzpostavlja smernice, ki bodo morda povečale zaupanje v AI rešitve. Pričakuje se, da bo evropski trg AI v zdravstvu ohranil visoko rast (~35% letno) in presegel 50 milijard USD do leta 2030 openandaffordable.com, z razširjeno uporabo pri diagnostičnem slikanju, bolnišničnem upravljanju in AI-podprti telemedicini.

Azija-Pacifik (APAC), čeprav danes predstavlja manjši delež trga,  najočitneje raste. Pričakuje se, da se bo delež APAC do leta 2030 občutno povečal. Ključni dejavniki so starajoče se prebivalstvo (npr. Japonska potrebuje AI za oskrbo starejših in izboljšanje učinkovitosti gminsights.com), inovacije, ki jih vodi država (nacionalne strategije Kitajske za AI v medicini), in cvetoče tehnološko okolje v državah, kot sta Indija in Singapur. Kitajska je imela že leta 2024 največji tržni delež v APAC, kar je rezultat implementacije AI na področjih, kot sta medicinsko slikanje in AI-vodene operacije grandviewresearch.com. Skupno naj bi APAC dosegal CAGR okoli 40% openandaffordable.com in postopoma zapiral razliko z zahodnimi trgi. Do leta 2030 bi lahko Azija-Pacifik predstavljal približno petino svetovne porabe za AI v zdravstvu.

Na koncu Latinska Amerika in Bližnji vzhod/Afrika (MEA) trenutno precej zaostajata in predstavljata le nekaj odstotkov trga. V teh regijah so izzivi kot omejena infrastruktura in manjše investicije v AI. Kljub temu obstajajo žarišča napredka (na primer AI startupi v zdravstvu v Izraelu in ZAE ali AI javnozdravstveni projekti v Braziliji). Ko bodo globalne rešitve AI postale cenovno dostopnejše in dokazane, se pričakuje, da bo uporaba v LatAm in MEA  stalno naraščala do leta 2030, predvsem v telemedicini (za doseganje oddaljenih območij) ter za dopolnjevanje pomanjkanja medicinskega osebja z orodji umetne inteligence.

Povzetek:  svetovni razmah AI v zdravstvu bodo v absolutnih številkah vodile ZDA,  a vse regije bodo rasle zelo hitro. Do leta 2030 bo AI običajen del zdravstvenih sistemov po vsem svetu, čeprav se bodo zrelost in obseg uporabe regijsko razlikovali.

Konkurenčno okolje

Konkurenčno okolje za umetno inteligenco v zdravstvu je zelo dinamično, v njem pa sodelujejo tehnološki velikani, uveljavljena zdravstvena podjetja in inovativni startupi. Dirka za tržni delež in intelektualno lastnino je v zadnjih letih povzročila številne združitve, prevzeme in naložbe.

Glavna podjetja in ponudniki

Velika multinacionalna podjetja močno vlagajo v AI za zdravstvo ter izkoriščajo svoje vire za razvoj in implementacijo rešitev v velikem obsegu. Pomembni igralci so tradicionalna tehnološka podjetja, proizvajalci medicinske opreme in IT podjetja:

• Microsoft (ZDA): Vodilna sila, še posebej po prevzemu podjetja Nuance Communications za 19,7 milijarde USD leta 2022 fiercehealthcare.com. Microsoft nudi storitve AI v oblaku prek Azure Health, prek Nuance pa ponuja AI-podprto klinično dokumentacijo (prepoznavanje govora in nov GPT-4–podprt DAX Express za digitalno beleženje), ki zmanjšuje administrativna bremena zdravnikov. Platforme Microsofta omogočajo bolnišnicam uporabo strojnega učenja za vse – od medicinskega slikanja do spletne komunikacije s pacienti.
• Google (ZDA): Preko Google Health in DeepMind Google razvija AI za medicinske raziskave in klinično uporabo. Prvi je razvil algoritme za presejanje diabetične retinopatije in dela na generativnih AI modelih kot je Med-PaLM za odgovarjanje na medicinska vprašanja. Google Cloud Healthcare API in AI orodja podpirajo številne digitalnozdravstvene aplikacije. (Posebej velja omeniti DeepMindov preboj AlphaFold pri napovedovanju proteinske strukture gminsights.com, ki je postal temeljno orodje pri razvoju zdravil po svetu.)
• IBM (ZDA) / Merative: IBM je bil med prvimi z Watson Health, kjer je AI uporabljal pri diagnostiki raka in klinični podpori odločanju. Leta 2022 je IBM te zdravstvene dejavnosti prenesel v novo podjetje Merative, a še naprej razvija AI v zdravstvu. Merative (nekdanji IBM Watson Health) ponuja rešitve kot je Merge za AI v slikovni diagnostiki in analitične platforme za populacijsko zdravje ter klinične vpoglede.
• Amazon Web Services (ZDA): AWS nudi oblačno infrastrukturo za številne AI implementacije v zdravstvu in ponuja specializirane storitve (npr. Amazon HealthLake za povezovanje podatkov ter Amazon Comprehend Medical za obdelavo kliničnih besedil). Amazonov prevzem PillPacka in lansiranje Amazon Clinic kažeta na njihov interes za uporabo AI v farmaciji in telemedicini. Čeprav AWS ni direktno zdravstveno podjetje, omogoča neštetim ponudnikom in startupom razvoj AI rešitev v velikem merilu.
• Siemens Healthineers (Nemčija): Velik proizvajalec medicinskih naprav in slikovne opreme, Siemens je vključil AI v številne izdelke (npr. MRI in CT z AI-podporo, programska oprema za podporo odločanju v diagnostiki). Orodja AI-Rad Companion in AI-Pathway Companion pomagajo radiologom in onkologom pri interpretaciji slik in načrtovanju zdravljenja. Siemens Healthineers sodeluje z bolnišnicami pri uporabi AI algoritmov za optimizacijo delovnih tokov in razvija digitalne dvojnike v zdravstvu.
• Philips (Nizozemska): Še en vodilni svetovni ponudnik zdravstvenih tehnologij, ki uporablja AI v sistemih za spremljanje bolnikov, v terapiji z medicinskimi slikami in rešitvah za radiologijo. Platforma HealthSuite AI in programska oprema za slikovno diagnostiko uporabljata strojno učenje za npr. analizo ultrazvočnih slik in prepoznavanje urgentnih primerov. Philips se osredotoča na integrirane rešitve (od bolnišnice do doma), kjer AI povezuje podatke vseh naprav in izboljšuje koordinacijo oskrbe.
• GE HealthCare (ZDA): (Pred kratkim preoblikovana v samostojno podjetje.) GE vgrajuje AI v ultrazvoke, rentgene in aparate za intenzivno nego. Platforma Edison omogoča izvajanje AI algoritmov za analizo slik in klinične procese. GE uporablja AI tudi za spremljanje delovanja aparatov in napovedovanje vzdrževanja (pomembno v bolnišnicah). Sodelujejo s startupi na področju AI, da v GE-jevo opremo vgrajujejo najnovejše algoritme.
• Medtronic (ZDA): Največji proizvajalec medicinskih pripomočkov za kardiologijo, nevrologijo in sladkorno bolezen; AI vključuje v svoje naprave. Npr. algoritmi Medtronic izboljšujejo natančnost inzulinskih črpalk in naprav za neprekinjeno merjenje glukoze. Pri kirurgiji so prevzeli robotsko platformo Hugo RAS in razvijajo AI za navigacijo in vodiče pri operacijah. Prav tako uporabljajo AI za daljinsko spremljanje bolnikov z vgrajenimi napravami.
• Epic Systems (ZDA): Največji ponudnik elektronskih zdravstvenih evidenc (EHR) v ameriških bolnišnicah, Epic je vgradil funkcije AI v svojo programsko opremo (npr. moduli za zgodnje opozarjanje na sepso, ki zdravnike opozorijo na možno poslabšanje bolnikov). Raziskovalna baza Cosmos (združuje zapise milijonov pacientov) se uporablja za učenje napovednih modelov. Epic sodeluje tudi z Microsoftom, da vključi funkcionalnost GPT v EHR, denimo za samodejne osnutke odgovorov na paciente.
• Oracle Cerner (ZDA): Po Oraclovem prevzemu Cernerja (enega vodilnih ponudnikov EHR) leta 2022 Oracle vnaša AI in analitiko v Cernerjeve sisteme prek svoje oblačne tehnologije. Cilj je ustvariti “kliničnega digitalnega asistenta” in z AI avtomatizirati administrativna opravila. Oracle se osredotoča na interoperabilnost podatkov in populacijsko zdravje, pri čemer AI uporablja za obdelavo velikih baz zdravstvenih podatkov iz različnih sistemov.
• Nvidia (ZDA): Čeprav ni ponudnik zdravstvenih storitev, ima Nvidia ogromen vpliv, saj dobavlja strojno opremo (GPU) in AI platforme (kot je NVIDIA Clara), ki so osnova številnih AI implementacij v zdravstvu. Nvidia neposredno sodeluje z bolnišnicami in raziskovalci pri optimizaciji modelov globokega učenja za medicinsko slikanje, simulacije v razvoju zdravil in drugo. Njeni čipi in programska oprema predstavljajo hrbtenico za treniranje/strokovno uporabo AI v kliničnem okolju (npr. delovne postaje v radiologiji).

To je le nekaj največjih igralcev – drugi vključujejo Johnson & Johnson (AI v robotski kirurgiji in razvoju zdravil), Cognizant (IT storitve za zdravstvo in AI), Veradigm (Allscripts) in Athenahealth (AI v zdravstvenih IT rešitvah), pa tudi Intel, Microsoft, Google ipd. Po eni tržni analizi glavni igralci v AI zdravstvu vključujejo Philips, Microsoft, Siemens Healthineers, NVIDIA, Epic, GE Healthcare, Medtronic, Oracle, Merative (IBM), Google, Johnson & Johnson in Amazon Web Services ter še mnoge druge marketsandmarkets.com. Vsa ta podjetja vlagajo v AI bodisi s svojim razvojem, prek partnerstev ali prevzemov, da okrepijo svojo ponudbo v zdravstvu.

Konkurenca se zaostruje: ti uveljavljeni akterji pogosto sodelujejo z manjšimi AI startupi ali jih prevzemajo, da pridobijo najsodobnejše zmogljivosti. Poleg Microsoftovega nakupa podjetja Nuance je npr. Johnson & Johnson leta 2019 prevzel podjetje Auris Health za AI kirurgijo, Roche je prevzel onkološko podjetje za umetno inteligenco Flatiron Health, Philips pa je prevzel PathAI-jeva orodja za patološko slikanje – vsi ti koraki so namenjeni krepitvi AI portfeljev. Veliki ponudniki EHR, kot sta Epic in Cerner, sodelujejo z velikimi tehnološkimi podjetji (Microsoft, Amazon) pri vgradnji AI v svoje platforme, s čimer zabrisujejo meje med sektorji. Tehnološki velikani (Microsoft, Google, Amazon, IBM) prinašajo strokovno znanje s področja oblaka in umetne inteligence, medtem ko zdravstvena podjetja (Siemens, Philips, GE, Medtronic) dodajajo klinično strokovnost in bazo strank – vse pogosteje sodelujejo pri ustvarjanju integriranih AI rešitev.

Spodaj je pregledna tabela izbranih vodilnih akterjev in primeri njihovih ponudb umetne inteligence na področju zdravstva:

Podjetje	Sedež	Osredotočenost/ponudba AI v zdravstvu
Microsoft	ZDA (Redmond, WA)	Infrastruktura v oblaku (Azure) za zdravstveno AI; prevzem podjetja Nuance za klinično dokumentacijo z umetno inteligenco (npr. Dragon Medical ambientni zapisovalnik) fiercehealthcare.com; razvoj orodij na osnovi GPT-4 za zdravnike.
Google (Alphabet)	ZDA (Mountain View, CA)	Raziskave AI (DeepMind) za diagnostiko in odkrivanje zdravil (npr. AlphaFold zlaganje proteinov gminsights.com); zdravstvene iniciative kot Google Health za medicinsko AI (npr. AI za pregled mrežnice) in AI podprta telemedicina/fitnes (integracija Fitbit).
IBM / Merative	ZDA (Armonk, NY)	AI platforme za klinično podporo odločanju in analitiko slik (IBM Watson Health, zdaj Merative); NLP za vpogled v EHR; analitika populacijskega zdravja z AI.
Siemens Healthineers	Nemčija (Erlangen)	Slikovne medicinske naprave z umetno inteligenco (AI-podprti MRI/CT skenerji); AI programska oprema za radiologijo (AI-Rad Companion) in načrtovanje terapij; digitalni dvojčki in napovedna analitika v bolnišničnih operacijah.
Philips	Nizozemska (Amsterdam)	AI v spremljanju pacientov in slikanju (IntelliSpace AI potek dela za radiologijo); telemedicinske rešitve z AI triažo; analitika v intenzivni oskrbi (npr. napovedovanje poslabšanja pacienta na intenzivni).
NVIDIA	ZDA (Santa Clara, CA)	Vodilna AI strojna oprema (GPU-ji) in razvijalec zdravstvenih AI okvirjev (Clara platforma), ki omogočajo medicinsko slikanje, analizo genomov in simulacije za odkrivanje zdravil; partnerstva z bolnišnicami za pospeševanje učenja modelov.
Epic Systems	ZDA (Verona, WI)	Elektronski zdravstveni zapisi z vgrajeno AI (napovedni modeli za sepso, ponovne sprejeme itd.); podatkovno omrežje Cosmos za strojno učenje; integracija glasovnih pomočnikov in generativne AI za zdravnike znotraj EHR.
GE HealthCare	ZDA (Chicago, IL)	Slikanje z AI (ultrazvok, rentgen) s sprotno analizo; Edison AI platforma s podporo algoritmom tretjih oseb; AI za vzdrževanje opreme in optimizacijo bolnišničnih delovnih tokov (npr. analitika nadzornih centrov).
Medtronic	ZDA (Minneapolis, MN)	AI v medicinskih napravah (pametne inzulinske črpalke s predikcijo glukoze; AI usmerjeni sistemi za kolonoskopijo); kirurški AI preko robotike (Hugo RAS sistem) in razširjene resničnosti; rešitve za oddaljeno spremljanje z AI opozorili.
Johnson & Johnson	ZDA (New Brunswick, NJ)	Uporaba AI pri farmacevtskem R&R (na podatkih temelječe odkrivanje zdravil in načrtovanje kliničnih raziskav) in kirurgiji (robot Ottava v razvoju, strojno učenje za kirurško pomoč); uporablja AI tudi v proizvodnji in programih za podporo pacientom.

Preglednica: Izbrani glavni igralci na področju AI v zdravstvu in njihove ključne ponudbe. (To je reprezentativen vzorec – v tej panogi je aktivnih še veliko drugih podjetij marketsandmarkets.com.)

Ti vodilni v industriji nenehno širijo svoje AI zmogljivosti. Konkurenca se pogosto vrti okoli zagotavljanja strateških partnerstev (npr. bolnišnični sistemi v partnerstvu s tehnološkim podjetjem za razvoj AI) in diferenciacije z lastniškimi podatki. Podjetja, ki obvladujejo velike zdravstvene nabore podatkov (na primer ponudniki EHR ali podjetja za medicinsko slikanje), imajo prednost pri učenju AI modelov. Medtem pa podjetja, ki skrbijo za oblak in polprevodnike, zagotavljajo, da ostajajo hrbtenica za potrebe računalništva v AI.

Startupi, trendi financiranja in nedavne združitve/pridobitve

Poleg velikih igralcev startupi predstavljajo živahen in ključen del AI ekosistema v zdravstvu. Ti startupi se pogosto osredotočajo na nišne inovacije – kot so AI za poteke dela v radiologiji (npr. Aidoc), AI za oblikovanje zdravil (npr. Insilico Medicine, Exscientia), AI chatbot za duševno zdravje (npr. Woebot) ali AI za patologijo (npr. Paige). Investitorji so v te projekte vložili milijarde, kar umetno inteligenco v zdravstvu uvršča med najbolj vroča področja tveganega kapitala.

• Tveganjski kapital: Naložbe v AI startupe v zdravstvu so v porastu. Leta 2024 so startupi na presečišču umetne inteligence in zdravja zbrali več kot 7,5 milijarde $ globalno news.crunchbase.com (čeprav je to nekoliko manj od vrhunca leta 2021). Začetek leta 2025 je prinesel nadaljevanje velikih poslov, kar kaže na trajno zanimanje investitorjev. Nekateri izstopajoči krogi financiranja: Sanfranciški Xaira Therapeutics je leta 2024 za razvoj platforme AI za odkrivanje zdravil zbral rekordnih 1 milijardo $ v seriji A news.crunchbase.com. Drugi startup, Formation Bio, je prejel 372 milijonov $ za uporabo AI pri pospeševanju razvoja zdravil news.crunchbase.com. V začetku 2025 je Innovaccer (ponudnik oblaka s podatki v zdravstvu z AI) prejel 275 milijonov $ v seriji F, Abridge (AI platforma za transkripcijo in povzemanje pogovorov med zdravnikom in pacientom) pa 250 milijonov $ news.crunchbase.com. Med ostale startupe, ki privabljajo velika vlaganja, spadajo Hippocratic AI (gradi generativnega AI “zdravstvenega asistenta”, zbranih 141 milijonov $) in Insilico Medicine (AI-podprta farmacija, 100 milijonov $ v seriji E) news.crunchbase.com. Stalen pritok mega-krogov kaže na zaupanje, da bo AI preoblikovala zdravstvo, investitorji pa stavijo na podjetja z močnimi podatki, dokazanim algoritmom ali strateškimi partnerstvi.
• Izstopi (IPO in prevzemi): Začenjamo opažati, da AI startupi dozorevajo v javna podjetja ali jih prevzemajo večja podjetja. V letu 2024 je podjetje Tempus Labs, AI podjetje za natančno medicino, postalo javno in doseglo vrednotenje okoli 11 milijard $ news.crunchbase.com, kar kaže na optimizem glede njihovih podatkovno podprtih onkoloških rešitev. Po drugi strani, vsi IPO-ji ne dosegajo pričakovanj – npr. AI biotehnološko podjetje Metagenomi je šlo na borzo v 2024, vendar se je delnica slabo odrezala news.crunchbase.com, kar kaže, da bodo javni trgi pozorni na prihodke AI podjetij in ne le na hype. Tudi združitve in prevzemi so izstopali: Velike tehnološke in farmacevtske družbe množično prevzemajo AI startupe, da okrepijo svojo ponudbo. Microsoftov prevzem Nuance (omenjen zgoraj) je izjemen primer, usmerjen na AI v zdravstvu in govorno tehnologijo fiercehealthcare.com. Med zadnjimi posli so še Roche s prevzemom Viewics (AI analitika) in BioNTech s prevzemom InstaDeep (AI za odkrivanje zdravil). Opazili smo tudi konsolidacijo med startupi ali z uveljavljenimi igralci: npr. podjetja za AI v slikanju so se združila ali jih kupili večji proizvajalci opreme, ki želijo vključiti AI funkcionalnosti v svojo ponudbo. Splošni trend je aktivno prevzemanje AI talentov in tehnologij, ki jih uveljavljeni igralci integrirajo v svoje produkte.
• Konkurenca in dinamika: Ob obilici novih vstopajočih je konkurenca ostra v določenih podpodročjih (na primer, ducate startupov ponuja AI analizo radioloških slik). Diferenciacija pogosto temelji na boljši klinični potrditvi, regulativnih dovoljenjih ali ekskluzivnih podatkovnih partnerstvih. Podjetja z dokazi o učinkovitosti v resničnem svetu in FDA odobravanji pridobivajo tržno prednost. Pojavljajo se tudi partnerstva, kjer startup zagotavlja AI tehnologijo, večje podjetje pa distribucijo – primer je sodelovanje Mayo Clinic z diagnostičnimi AI startupi pri so-razvoju orodij ali tehnološka podjetja, ki pospešujejo razvoj AI startupov v zdravstvu. Konkurenca ni le poslovna tekma, ampak tudi boj za talente – izkušeni AI strokovnjaki in zdravniki z AI znanjem so zelo iskani, prevzemi pa so včasih “acqui-hire” za pridobitev specializiranih ekip.

Splošno gledano je konkurenca povzeta kot Velika tehnologija in veliko zdravje proti agilnim startupom, pri čemer med njimi prihaja tudi do precejšnjega sodelovanja. Uveljavljena podjetja ponujajo obseg, zaupanje in tržni dostop, startupi pa prebojne inovacije. Tako je nastal zdrav ekosistem, ki poganja napredek AI v zdravstvu, konkurenca pa spodbuja hiter razvoj algoritmov in aplikacij. Verjetno bomo do leta 2030 videli nekaj konsolidacije (ko bo nekaj platform prevladovalo v določenih nišah, kot sta slikanje ali aplikativna analiza za bolnišnice), a tudi stalne inovacije, saj nove AI tehnike (npr. naslednja generacija generativnih modelov) omogočajo pojav novih igralcev.

Ključni dejavniki trga

Več močnih sil poganja rast umetne inteligence (UI) v zdravstvu. Ti dejavniki trga vključujejo:

• Potreba po zgodnjem odkrivanju in boljših izidih: Poudarek na zgodnejšem odkrivanju bolezni in izboljšanju izidov zdravljenja se povečuje, pri čemer lahko UI pomembno pomaga. UI lahko analizira vzorce v podatkih in zazna bolezni (npr. raka ali srčno-žilne bolezni) v zgodnejši fazi kot tradicionalne metode marketsandmarkets.com. Obljuba UI-podprtega zgodnjega diagnosticiranja in posredovanja – kar vodi do višjih stopenj preživetja in nižjih stroškov zdravljenja – motivira bolnišnice za vlaganje v diagnostična orodja na osnovi UI.
• Eksplozija podatkov v zdravstvu: Količina in kompleksnost zdravstvenih podatkov močno narašča – od elektronskih zdravstvenih kartonov, do genetskih sekvenc, do neprekinjenih tokov podatkov iz nosljivih naprav. Ta “big data” v zdravstvu je zlata jama, če jo analiziramo pravilno. UI in strojno učenje sta edini izvedljivi poti za hitro obdelavo tako obsežnih zbirk podatkov marketsandmarkets.com. Sposobnost UI, da sintetizira informacije in ustvari vpoglede (npr. napoveduje trende hospitalizacij ali prepoznava ogrožene paciente), še spodbuja uporabo UI, saj tradicionalna analitika temu ne more slediti.
• Rastoči stroški zdravstva in pritiski za večjo učinkovitost: Zdravstveni sistemi po svetu se soočajo z znatnimi pritiski na stroške, deloma zaradi staranja prebivalstva in prevalence kroničnih bolezni marketsandmarkets.com. UI velja za rešitev za povečanje produktivnosti – na primer avtomatizacija administrativnih opravil, optimizacija razporejanja in zmanjšanje diagnostičnih napak lahko prinesejo prihranke. Ponudniki zdravstva so pod pritiskom “narediti več z manj”, zato lahko avtomatizacija in podpora pri odločanju na osnovi UI zmanjšata izgube in podvajanja. Ta ekonomski motiv za izboljšanje učinkovitosti je ključni spodbujevalec naložb v UI s strani bolnišnic in zavarovalnic.
• Pomanjkanje zdravstvenega kadra: Kot omenjeno, se po svetu soočamo s pomanjkanjem zdravnikov, medicinskih sester in drugega zdravstvenega osebja – WHO napoveduje primanjkljaj okrog 10–11 milijonov zdravstvenih delavcev do leta 2030 weforum.org. UI lahko okrepi obstoječe kadre z izvajanjem rutinskih nalog in razširjanjem strokovnega znanja. Na primer, virtualni asistenti lahko obvladujejo osnovne poizvedbe pacientov, diagnostična orodja UI pa manjš izkušenemu kadru pomagajo razumevati kompleksne primere. Razkorak med povpraševanjem po zdravstvenih storitvah in zagotavljanjem kadra spodbuja organizacije v zdravstvu k uvedbi UI za ohranjanje ravni storitev z omejenim osebjem.
• Tehnološki napredek in zrelost UI: Nedavni preboji v UI – zlasti na področju globokega učenja in generativne UI – so dramatično izboljšali možnosti, primerne za zdravstvo. Zrelost algoritmov za prepoznavanje slik, razumevanje naravnega jezika in napovedno modeliranje izboljšuje natančnost in zanesljivost rešitev na osnovi UI. Poleg tega so računalništvo v oblaku in specializirana strojna oprema (GPU-ji, TPU-ji) omogočili dostopnost visoko zmogljive UI. Ti tehnološki napredki pomenijo, da je tisto, kar je bilo pred nekaj leti le raziskovalni prototip, danes možno uporabiti v praksi na velikem obsegu, kar spodbuja vodstva zdravstvenih ustanov k uvedbi UI v rutino.
• Podporne vladne in politične pobude: Številne vlade in zdravstveni organi aktivno spodbujajo UI v zdravstvu z financiranjem ter zakonodajo. Na primer, ameriška FDA postopno uvaja smernice za pospešitev odobritev medicinskih naprav na osnovi UI, nacionalni zdravstveni sistemi (UK NHS, kitajski NMPA itd.) pa so zagnali pilotske projekte z UI. Nepovratna sredstva in spodbude za digitalne inovacije zmanjšujejo finančne ovire. Ta politična podpora kaže na zaupanje v koristi UI in pomaga širiti uvedbo z zmanjšanjem regulativne negotovosti grandviewresearch.com grandviewresearch.com.
• Pospešena digitalizacija po pandemiji: Pandemija COVID-19 (2020–2022) je spodbudila hitro digitalizacijo zdravstva, od telemedicine do podatkovno podprtega razporejanja virov. Bila je svojevrstni “ognjeni krst” za številne uporabo UI (npr. orodja UI za presejanje COVID na rentgenskih posnetkih pljuč ali napovedni modeli potreb za enote intenzivne terapije). Pandemija je pokazala vrednost UI v kriznih razmerah in pospešila digitalno preobrazbo. Zdaj zdravstvene organizacije to digitalno zagnanost prenašajo naprej in UI vključujejo v rutinske operacije kot del svoje strategije odpornosti in inovacij grandviewresearch.com.
• Izboljšan ROI in študije uspešnosti: Prve organizacije, ki so uvedle UI v zdravstvu, že poročajo o konkretnih koristih – na primer znižane stopnje ponovne hospitalizacije, hitrejše novačenje za klinične študije ali izboljšano beleženje prihodkov preko kodiranja z UI. Več kot je uspešnih zgodb in primerov ROI v realnem okolju, bolj to prepričuje druge k investicijam. Zdravstvo je previdna dejavnost, zato so dokazi o varnosti in učinkovitosti pomemben spodbujevalec. Vsaka objava ali pilotska študija, ki pokaže, da UI lahko izboljša npr. diagnostično natančnost za X% ali prihrani Y dolarjev, povečuje zalet trga.

Povzetek: zmes klinične potrebe, ekonomskega pritiska in tehnoloških priložnosti spodbuja rast UI v zdravstvu. Konvergenca teh dejavnikov ustvarja ugodno okolje za trajnostno rast uporabe UI v celotnem zdravstvenem sektorju.

Izzivi in regulatorni vidiki

Kljub obetom prinaša vključevanje UI v zdravstvo pomembne izzive in ovire, ki jih mora panoga rešiti. Poleg tega regulatorji razvijajo nova pravila za zagotavljanje varne in etične uporabe UI v medicinskem kontekstu. Spodaj povzemamo ključne izzive ter trenutno stanje regulative:

Ključni izzivi in ovire

• Zasebnost in varnost podatkov: Zdravstveni podatki so zelo občutljivi, uvedba UI v velikem obsegu pa vzbuja pomisleke o zasebnosti pacientov. Za učenje robustnih modelov UI je pogosto potrebno združevanje velikih zbirk podatkov, a strogi predpisi kot HIPAA (v ZDA) in GDPR (v Evropi) natančno določajo, kako se podatki lahko uporabljajo. Pojavljajo se strahovi pred zlorabami ali uhajanjem podatkov, pridobljenih z UI. V Severni Ameriki so zahteve za zaščito podatkov celo upočasnile nekatere projekte UI – za ohranitev zaupanja so potrebni ukrepi skladnosti in šifriranja wemarketresearch.com. Zagotavljanje odpornosti UI na kibernetske napade (še posebej, če so povezani z bolnišničnimi sistemi ali medicinskimi napravami) je stalen izziv.
• Regulatorna negotovost (odobritev in nadzor): UI se ne prilega tradicionalnim potem za odobritev medicinskih naprav, še posebej če so sistemi UI dinamični (učeči se algoritmi). Podjetja se včasih soočajo z nejasnimi smernicami, ali je njihova programska rešitev UI sploh regulirana kot medicinska naprava. Vendar regulatorji hitro napredujejo (kot je prikazano spodaj). Kljub temu je pomanjkanje standardiziranih regulatornih okvirjev zgodovinsko oviralo nabavo rešitev UI v nekaterih bolnišnicah. Potrebna je tudi jasnost o odgovornosti – če UI predlaga diagnozo, ki vodi do napake, kdo je odgovoren: zdravnik, bolnišnica ali izdelovalec programske opreme?
• Sprejemanje in zaupanje s strani zdravstvenih delavcev: Mnogi zdravstveni delavci so previdni pri zaupanju sistemom UI. Zdravniki so lahko zadržani, če ne razumejo, kako je algoritem do svojega izida prišel (t.i. problem “črne škatle”, zlasti pri globokem učenju). Vzrok za odpor je lahko strah pred tem, da bi UI nadomestil ali razvrednotil njihovo znanje. Potrebno je usposabljanje in menedžment sprememb za večje zaupanje. Poročilo Svetovnega gospodarskega foruma navaja, da je uvedba UI v zdravstvu “pod povprečjem” v primerjavi z drugimi industrijami weforum.org weforum.org, deloma zaradi kulturnih in izobraževalnih ovir. Zdravniki morajo videti UI kot orodje, ki dopolnjuje njihovo strokovno znanje, ne kot grožnjo ali nejasno avtoriteto. Za utrditev zaupanja so nujne preglednost (pojasnljiva UI), dokazi o natančnosti in ustrezno usposabljanje za uporabo izhodnih podatkov UI.
• Kakovost podatkov in pristranskost: Učinkovitost modelov UI je odvisna od kakovosti podatkov, na katerih se učijo. V zdravstvu so podatki pogosto neurejeni (neskladni vnosi v EZZ, artefakti pri slikah) in nereprezentativni. Velik problem je pristranskost algoritmov – če v izvornih podatkih ni raznolikosti, so priporočila UI manj natančna za določene skupine (npr. manjšine ali ženske, ki so bile v kliničnih študijah pogosto premalo zastopane). Zagotavljanje, da so modeli UI učeni na širokih, kakovostnih podatkih in preverjeni v različnih populacijah, je izziv, a nuja. Sicer lahko UI nenamerno poglobi neenakosti (npr. napovedni rezultat, ki dobro deluje za eno demografsko skupino, za drugo pa popolnoma zgreši tveganje). V industriji poteka aktiven razvoj metod za odkrivanje in zmanjševanje pristranskosti v modelih.
• Integracija v delovni proces in interoperabilnost: Uvedba UI ni preprosta plug-and-play rešitev. Bolnišnice pogosto težko vključijo UI orodja v obstoječe IT sisteme in klinične postopke. Integracija z EZZ je na primer tehnično zahtevna, a nujna, če naj UI prinese koristi točno na točki oskrbe. Mnoge startupe s področja UI so se naučile, da brez globoke povezljivosti tudi najboljša rešitev ne bo uporabljena pri zaposlenih z omejenim časom. Doseči interoperabilnost (da UI zajema podatke iz različnih virov in pošilja rezultate v ustrezne vmesnike) je velik izziv, ker je informacijski sistem zdravstva zelo razdrobljen. Tudi postopkovna integracija zahteva reorganizacijo procesov – kdo odreagira na opozorilo UI? Kako se to evidentira? Ti praktični izzivi lahko upočasnijo uvedbo.
• Pomanjkanje strokovnjakov in znanja o UI: Primanjkuje kadra, ki bi obvladal tako UI kot zdravstvo (“dvojezični” kader). Bolnišnice pogosto nimajo dovolj podatkovnih znanstvenikov ali inženirjev za vzpostavitev in vzdrževanje rešitev UI, zlasti manjše ustanove. Poleg tega večina strokovnjakov ni usposobljena za razumevanje izhodov UI ali za vzdrževanje naprav, temelječih na UI. Ta primanjkljaj znanja pomeni, da se številni potencialni uporabniki počutijo nepripravljene za uvedbo UI, kar predstavlja oviro. Zdravstveni sistemi zdaj vlagajo v usposabljanja in uvajajo nove profile (npr. klinični strokovnjak za UI), a pomanjkanje ostaja izziv.
• Stroški in pomisleki glede ROI: Čeprav UI dolgoročno lahko zmanjša stroške, so začetne investicije v tehnologijo in spremembo procesov visoke. Proračuni bolnišnic so pogosto omejeni, zato je potrebna jasna utemeljitev donosa naložbe (ROI). Če je rešitev UI zelo draga ali potrebuje več let za oprijemljive rezultate, se lahko pojavi odpor. Za pridobitev podpore so pogosto potrebne pilotske študije o stroškovni učinkovitosti. Poleg tega nekatere UI rešitve zahtevajo stalne stroške (naročnine, oblačne kapacitete itd.), kar je treba vnaprej načrtovati.
• Etična in pravna vprašanja: Uporaba UI pri zdravstvenih odločitvah odpira etična vprašanja. Na primer, kako zagotoviti informirano soglasje, če pri obravnavi sodeluje UI? Kdo je deležen oskrbe, podprte z UI, in kdo je nima (in se tako lahko poveča neenakost)? Če UI priporoči opustitev določenega zdravljenja na podlagi napovedi izidov, ali je to etično sprejemljivo? O teh dilemah potekajo živahne razprave. Prav tako so pravni okviri glede medicinske napake in UI še vedno nejasni – če UI prispeva k napaki, bodo pravni sistemi morali določiti odgovornost. Dokler ne bodo postavljeni jasni precedensi, bodo nekateri ponudniki previdni.

Povzetek: čeprav so koristi UI privlačne, ti izzivi zahtevajo premišljeno reševanje. Zdravstvena industrija je zaradi varnosti pacientov upravičeno previdna, zato je treba te ovire naslavljati s temeljitim preverjanjem, izobraževanjem in politiko – ne le s samim tehnološkim napredkom.

Zakonodajna pokrajina in premisleki

Regulatorji po vsem svetu se prilagajajo vzponu umetne inteligence v zdravstvu z oblikovanjem smernic za zagotavljanje varnosti in učinkovitosti brez omejevanja inovacij. Do leta 2025 je pregled, kako se oblikuje regulacija:

• Združene države Amerike (FDA): Ameriška agencija za hrano in zdravila (FDA) regulira številne medicinske izdelke na osnovi umetne inteligence, pri čemer jih, če je primerno, obravnava kot programsko opremo kot medicinski pripomoček (SaMD). FDA proaktivno izdaja smernice in celo nove regulatorne okvire za AI/ML. Leta 2021 je FDA objavila akcijski načrt za programsko opremo na osnovi AI/ML, v letih 2022–2024 pa osnutke smernic o prilagajanju algoritmov po odobritvi (saj se AI lahko uči/posodablja) news-medical.net. Pristop FDA se razvija v smeri nadziranja v celotnem življenjskem ciklu, kar pomeni, da želijo spremljati delovanje umetne inteligence skozi čas, ne samo ob enkratni odobritvi news-medical.net news-medical.net. FDA je do konca leta 2024 že odobrila skoraj 1.000 medicinskih naprav na osnovi umetne inteligence (predvsem na področju slikovne diagnostike) news-medical.net, kar kaže, da agencija umetne inteligence ne blokira, temveč jo vključuje v obstoječe poti za odobritev medicinskih naprav. Izziv za FDA je uravnotežiti inovacije z varnostjo pacientov – nakazali so večjo prilagodljivost za orodja AI z nizkim tveganjem, medtem ko se na področjih visokega tveganja (kot je avtonomna diagnoza z umetno inteligenco) osredotočajo na strožji nadzor. FDA sodeluje tudi na mednarodni ravni (preko Mednarodnega foruma regulatorjev medicinskih naprav) za usklajevanje standardov news-medical.net. Na splošno je v ZDA regulatorno okolje za AI v zdravstvu v aktivnem oblikovanju, FDA pa si prizadeva zagotoviti jasnost, da bodo podjetja vedela, kako pridobiti odobritev za izdelke AI in jih kontinuirano spremljati.
• Evropska unija: EU je ubrala širok pristop z Aktom o umetni inteligenci EU, celovito zakonodajo, ki se osredotoča na umetno inteligenco v vseh panogah. Sprejet leta 2024, v celoti veljaven pa bo postal leta 2025; ta zakon bo postavil zahteve za sisteme umetne inteligence, še posebej v občutljivih področjih, kot je zdravstvo pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Zakon uporablja razvrstitev glede na tveganje: sistemi umetne inteligence z »visokim tveganjem« (kar zajema veliko zdravstvenih aplikacij) bodo morali izpolnjevati zahteve po transparentnosti, varnosti in pravičnosti. To pomeni, da bodo evropski razvijalci AI za zdravstvo morali uvesti upravljanje tveganja, voditi revizijske sledi, kjer je mogoče zagotavljati pojasnljivost in se izogibati pristranskim izidom. Zakon prav tako določa obvezne postopke ugotavljanja skladnosti, preden se lahko taka AI trži. Poleg Akta o umetni inteligenci morajo medicinske naprave v EU izpolnjevati tudi Uredbo o medicinskih pripomočkih (MDR); programska oprema se lahko razvrsti kot medicinska naprava, AI pa spada sem, če sprejema klinične odločitve. EU tako ustvarja dvoslojni regulatorni sistem – splošno ureditev AI z dodatnimi zdravstvenimi pravili – za zagotovitev, da je umetna inteligenca varna, transparentna in spoštuje temeljne pravice pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Evropski regulatorji so usmerjeni tako v učinkovitost kot tudi etiko, kar pomeni, da mora AI izdelek ne le dobro delovati, temveč tudi ustrezno ravnati s podatki ter biti vsaj do neke mere pojasnljiv. Tak strog pristop lahko zviša stroške skladnosti za razvijalce AI, vendar je namenjen okrepitvi zaupanja v AI sisteme med zdravniki in pacienti v Evropi.
• Ostale regije: V Aziji države prav tako oblikujejo politike. Kitajska je izdala smernice za umetno inteligenco v medicini in močno vlaga tako v nadzor kot razvoj. Kitajski regulator (NMPA) je odobril že več deset diagnostičnih orodij na osnovi umetne inteligence (predvsem v slikovni diagnostiki), včasih celo hitreje kot zahodne države. Kitajski pristop pogosto vključuje pilotne programe v bolnišnicah in večstopenjsko odobritev za AI programsko opremo, ob močni državni podpori za AI v zdravstvu. Japonska vnaša AI v Akte o farmacevtskih in medicinskih pripomočkih (PMDA) ter je že odobrila uporabo umetne inteligence v diagnostiki slik in patologiji – Japonska običajno uporablja mednarodne standarde (pogosto po vzoru FDA/EU), ima pa tudi svoje pobude za uporabo AI v oskrbi starejših, kar lahko oblikuje unikatne smernice. Kanada in Avstralija se večinoma usklajujeta s pristopi FDA in izdajata lastne osnutke smernic za AI/ML v medicinskih napravah. Združeno kraljestvo (po Brexitu) je sprejelo strategijo regulacije umetne inteligence in Nacionalna zdravstvena služba (NHS) ima kodeks ravnanja za AI, ki daje poudarek transparentnosti algoritmov in zmanjševanju pristranskosti.
• Regulatorni peskovniki in zavezništva: Zavedajoč se, da bi preveč toga regulacija lahko zavirala koristne inovacije, so nekateri regulatorji uvedli »peskovnike« ali pilotne programe, kjer razvijalci umetne inteligence lahko tesno sodelujejo z regulatorji in testirajo sisteme umetne inteligence v nadzorovanem okolju. Na primer, britanski MHRA (Medicines and Healthcare products Regulatory Agency) je imel peskovnik za AI v zdravstvu. Mednarodna zavezništva, kot je Globalno partnerstvo za digitalno zdravje, spodbujajo izmenjavo najboljših praks za regulacijo digitalnega zdravja in umetne inteligence. Svetovna zdravstvena organizacija (WHO) je leta 2021 izdala tudi smernice za etično uporabo umetne inteligence v zdravju, ki sicer niso zakon, a vplivajo na oblikovalce politik po svetu, saj poudarjajo načela transparentnosti, odgovornosti in vključenosti.
• Ključna področja regulacije: Pogoste teme, s katerimi se ukvarjajo regulatorji, vključujejo: zahteve po preverjanju (dokaz, da AI deluje, kot je namenjeno, kar lahko zajema klinične študije ali retrospektivne analize), nadzor po uvedbi na trg (spremljanje delovanja umetne inteligence v resničnem svetu in poročanje o morebitnih škodljivih dogodkih ali slabšanju učinkovitosti) ter upravljanje sprememb (kako upravljati modele umetne inteligence, ki se učijo ali posodabljajo – predlagani »Predhodno določen načrt za nadzor sprememb« FDA omogoča podjetjem, da vnaprej pridobijo odobritev za določene posodobitve algoritmov gtlaw.com). Drugo pomembno področje je klinično nadzorstvo – v številnih jurisdikcijah je zahtevano, da se orodja umetne inteligence uporabljajo pod nadzorom pooblaščenega strokovnjaka, vsaj dokler ni zbranih dovolj dokazov. Zato so skoraj vsa diagnostična AI orodja odobrena kot pomoč in ne kot povsem avtonomni sistemi.
• Etnični in pravni okvirji: Poleg zdravstvene zakonodaje se prilagaja tudi pravni sistem. Na primer: potekajo razprave o posodobitvi zakonov o odgovornosti za napake v zdravstvu, če je vpletena umetna inteligenca, ter o lastništvu podatkov (če je AI trenirana na podatkih pacientov neke bolnišnice, kako se deli koristi?). V nekaterih regijah se posodabljajo zakoni o soglasju, da bi pojasnili, ali morajo biti pacienti obveščeni, ko je pri njihovi oskrbi uporabljena umetna inteligenca (zaradi transparentnosti). Vzpostavljajo se tudi smernice, da bi moral biti odločitev umetne inteligence na zahtevo pacientu pojasnljive, še posebej v kontekstu Akta EU o umetni inteligenci.

Povzetek: regulatorno okolje za umetno inteligenco v zdravstvu se hitro razvija, da bi ujelo tehnološki napredek. Regulatorji so na splošno naklonjeni potencialu umetne inteligence, a so povsem usmerjeni v zagotavljanje varnosti pacientov, pravičnosti algoritmov in odgovornosti. Do leta 2025 bodo jasnejša pravila zmanjšala negotovost: podjetja imajo boljša navodila za skladnost, izvajalci pa večjo gotovost, da so odobrena orodja AI skladna z osnovnimi varnostnimi/učinkovitostnimi standardi. Ta regulatorni napredek je pomemben za trg – gradi zaupanje. Dobro reguliran AI ekosistem bo najverjetneje spodbudil razširjeno uporabo, saj bodo izvajalci in pacienti pridobili zaupanje, da so orodja umetne inteligence preverjena in zanesljiva, podobno kot drugi medicinski pripomočki ali zdravila.

Priložnosti in prihodnji trendi

Če pogledamo naprej, obeta preplet umetne inteligence in zdravstva še številnejše prelomne spremembe. Poleg trenutnih uporab pa priložnosti in prihodnji trendi kažejo, kako se bo lahko umetna inteligenca še bolj povezala z drugimi tehnologijami in odprla nova obzorja v medicini. Tukaj je nekaj ključnih trendov za spremljanje do leta 2025 in naprej:

Integracija z nosljivo tehnologijo in IoT napravami za zdravje

Razmah nosljive zdravstvene tehnologije (pametne ure, fitnes sledilci, biološki senzorji) zagotavlja neprekinjen tok realnočasovnih podatkov o pacientu – idealen vir za algoritme umetne inteligence. Trg nosljive tehnologije skokovito raste (napoveduje se rast iz 66 milijard $ v letu 2025 na več kot 500 milijard $ do leta 2033) willowtreeapps.com, kar pomeni, da bodo stotine milijonov uporabnikov nenehno ustvarjale zdravstvene podatke. To ustvarja veliko priložnost za AI v preventivni in personalizirani zdravstveni oskrbi. Na primer: umetna inteligenca lahko nadzoruje srčni utrip, aktivnost in spalne vzorce prek pametne ure ter zazna anomalije, ki lahko napovedujejo zgodnje znake atrijske fibrilacije ali drugih srčnih težav ter tako napoti osebo na pregled še preden pride do akutnega zapleta. Podobno lahko spremembe v zbranih podatkih nosljive naprave napovejo gripo ali COVID še pred prvimi zaznanimi simptomi. Velika tehnološka podjetja in zagonska podjetja razvijajo algoritme umetne inteligence, ki živijo na teh napravah ali v oblaku in nudijo inteligentno vodenje – opominjajo uporabnike na več gibanja, če opazijo upad, ali pa alarmirajo upravljavca oskrbe, če senzor gibanja starejšega pacienta zazna, da se še ni vstal iz postelje. Integracija umetne inteligence z nosljivimi napravami omogoča tudi boljše upravljanje kroničnih bolezni: za diabetike podatki iz kontinuiranih merilnikov glukoze omogočajo umetni inteligenci napovedovanje trendov krvnega sladkorja in prilagajanje odmerkov insulina; za osebe z motnjami v duševnem zdravju lahko nosljivi senzorji beležijo fiziološke znake stresa in sprožijo takojšnjo podporo. Ko bodo postali nosljivi ali za domačo uporabo dostopni vedno bolj natančni medicinski senzorji (kot so EKG, merilci krvnega tlaka, celo prenosni ultrazvoki), bo ključna vloga umetne inteligence analiza poplave podatkov in izpostavljanje tistega, kar je res pomembno za zdravnike. Ta trend zdravstvo potiska v smeri »vedno vklopljenega« modela, kjer ni več epizodičnih pregledov v ambulanti, temveč umetna inteligenca nenehno spremlja zdravje osebe v ozadju. Do leta 2030 si mnogi predstavljajo AI zdravstvenega skrbnika – nenehno analizira podatke senzorjev in skrbi za zdravje uporabnika ter preprečuje hospitalizacije.

Telemedicina in virtualna oskrba, izboljšana z umetno inteligenco

Telezdravje je med pandemijo doživelo množično rast in je zdaj stalnica pri zagotavljanju zdravstvene oskrbe. Naslednja evolucija je telemedicina z umetno inteligenco, kjer ima umetna inteligenca vlogo pri triaži, spremljanju in celo virtualnih pregledih. Ena izmed kratkoročnih priložnosti je uporaba umetne inteligence za predhodno pregledovanje ali triažo pacientov pred virtualnim posvetom: pacienti lahko komunicirajo z AI klepetalnikom, ki zbere simptome in zdravstveno zgodovino, nato pa to povzame za zdravnika – prihrani čas in usmeri teleposvet weforum.org. Z AI podprti preverjevalniki simptomov (integrirani v telezdravstvene platforme) lahko zagotovijo, da se pacienti napotijo na ustrezno raven oskrbe (nujna proti rutinska) oziroma na pravo specialnost. Med video posvetom lahko AI vizualna analiza spremlja pacientov obraz za znake stiske ali analizira njihov govor za namige o nevroloških težavah. Pri oddaljenem spremljanju pacientov, ki je pogosto povezano s telemedicino, lahko umetna inteligenca označi tiste bolnike na domu, ki potrebujejo takojšnjo pozornost, tako da analizira pošiljane podatke. Na primer, AI lahko analizira dnevne meritve krvnega tlaka in telesne teže pri bolnikih s srčnim popuščanjem in opozori medicinsko sestro, če zazna vzorec, ki nakazuje potencialno poslabšanje. To omogoča ponudnikom telemedicine, da ukrepajo zgodaj, prilagodijo zdravila ali pacienta napotijo v bolnišnico, preden pride do krize. Virtualni negovalni asistenti, o katerih je bilo govora že prej, so prav tako del telezdravja – prek klepeta ali telefona lahko skrbijo za nadaljnjo komunikacijo med formalnimi telezdravstvenimi obiski. Na podeželju ali na slabše preskrbljenih območjih lahko umetna inteligenca pomaga splošnim zdravnikom med teleposveti tako, da “prišepne” strokovna priporočila (nekakšen sistem za drugo mnenje v realnem času). Poleg tega lahko AI prevajanje in obdelava naravnega jezika premagata jezikovne ovire pri telezdravstvenih klicih – na primer, angleško govoreči zdravnik lahko učinkovito zdravi bolnika, ki govori le svahili, saj AI v realnem času prevaja medicinski pogovor. Telemedicinske platforme vse bolj vključujejo takšne zmogljivosti umetne inteligence, da izboljšajo kakovost in obseg oddaljene oskrbe. Končni cilj je “inteligentna telezdravstvena oskrba” – virtualna klinika, ki je proaktivna, podatkovno podprta in tako učinkovita kot osebna oskrba za številna stanja, zahvaljujoč podpori umetne inteligence.

Generativna umetna inteligenca v kliničnih študijah in raziskavah

Generativna umetna inteligenca – AI, ki zna ustvarjati novo vsebino ali zasnove (kot GPT-4 za besedilo ali generativni modeli za molekule) – bo močno izboljšala klinične raziskave in razvoj zdravil. Ena konkretna priložnost je pri načrtovanju in optimizaciji kliničnih študij. Kot izpostavlja Svetovni gospodarski forum, so klinične študije drage, dolgotrajne in pogosto neuspešne weforum.org weforum.org. Generativna umetna inteligenca lahko denimo predlaga učinkovitejše protokole, simulira izide študij s sintetičnimi podatki ali določi merila upravičenosti pacientov, ki prinesejo zanesljivejše rezultate. Nedavno poročilo je opisalo pet načinov, kako lahko generativna AI preoblikuje študije, od boljšega načrtovanja in izbire lokacij, do rekrutacije pacientov, analize podatkov in celo pri pripravi regulativnih dokumentov weforum.org weforum.org. Generativne modele lahko uporabimo za simulacijo populacij pacientov z določenimi značilnostmi in tako preizkusimo različne scenarije študij (to je ključno za oblikovanje vključujočih in reprezentativnih raziskav). AI lahko analizira neurejena merila upravičenosti v preteklih študijah in ustvari optimizirana merila, ki razširjajo vključevanje brez ogrožanja varnosti ter s tem povečajo vpis pacientov. Pri izvajanju študij lahko AI klepetalniki sodelujejo s sodelujočimi in skrbijo za vztrajnost (opomniki, odgovarjanje na vprašanja ipd.), kar zmanjša osip. Pri podatkih lahko umetna inteligenca samodejno piše dele kliničnih poročil, kar raziskovalcem prihrani čas pri pisanju in zbiranju številk – FDA je ugotovila, da lahko tovrstna orodja skrajšajo pripravo nekaterih regulativnih dokumentov za 30 % ali več drugdiscoverytrends.com. Pri razvoju zdravil se generativna umetna inteligenca uporablja za predlaganje novih molekularnih struktur, ki lahko postanejo zdravila, ali za generiranje sintetičnih podatkov (npr. proteinskih struktur ali izmišljenih pacientov, ki razširijo resnične zbirke ob sočasnem spoštovanju zasebnosti). Prva z umetno inteligenco zasnovana zdravila, ki vstopajo v klinična testiranja (omenjena molekula podjetja Insilico za pljučno fibrozo insilico.com), nakazujejo, kako bodo generativni modeli ustvarjali terapije iz nič. Do leta 2030 lahko pričakujemo, da bo generativna umetna inteligenca standardno orodje v farmacevtskem R&D – od oblikovanja kandidatov za zdravila, napovedovanja interakcij molekula–tarča do ustvarjanja novih hipotez za bolezni. Vse to lahko bistveno skrajša čas in stroške razvoja novih terapij ter pacientom omogoči hitrejši dostop do inovativnih zdravil.

Umetna inteligenca in uporabnik zdravstva: opolnomočeni pacienti

Z višanjem dostopnosti orodij umetne inteligence pacienti vse pogosteje sami uporabljajo AI za zdravje in samopomoč. Že zdaj opažamo uporabniku namenjene preverjevalnike simptomov in AI-zdravstvene aplikacije. Prihodnji trend bo opolnomočeni pacient, ki bo z AI pridobil osebno prilagojena navodila – kot da bi imel “Dr. AI” na pametnem telefonu (seveda z vsemi potrebnimi opozorili, da to ni pravi zdravnik). Veliki jezikovni modeli, prilagojeni medicinskemu znanju (kot hipotetični “ChatGPT Medical” prihodnosti), bi lahko 24/7 odgovarjali na pacientova vprašanja v razumljivem jeziku in krepili zdravstveno pismenost. Dejansko so napori že v teku: nekateri modeli, kot Med-PaLM (Googlov medicinski LLM), ciljajo na strokovni nivo odgovorov. Če jih povežemo z osebnimi zdravstvenimi podatki, lahko pacient prejme individualizirana priporočila. Na primer, AI lahko analizira podatke s pametnih naprav, prehranskih dnevnikov in genetskih informacij ter ponudi dnevno svetovanje: “Včeraj ste imeli previsok krvni sladkor, razmislite o sprehodu po obroku.” Potencial ima tudi na področju podpore duševnemu zdravju: aplikacije z AI “poslušalcem”, ki izvajajo vaje kognitivno-vedenjske terapije ali spremljajo razpoloženje – to je hitro rastoče področje, ki bo z napredkom generativne umetne inteligence postalo še bolj izpopolnjeno in sočutno. Ta AI, usmerjena na pacienta, bo potrebovala regulacijo, da se izogne napačnim informacijam in zagotovi varne nasvete – a če bo prav implementirana, lahko iz pacientov ustvari enakovredne partnerje v zdravstvu. Do leta 2030 bo povprečen človek skoraj tako pogosto uporabljal umetno inteligenco za zdravje, kot danes uporablja Google – pa naj bo to za odločitev, ali simptom potrebuje obisk zdravnika, ali za dnevne nasvete za dobro počutje. Ta trend se navezuje tudi na preventivo: AI, ki ves čas svetuje pacientu, lahko pravočasno zazna izpuste pri jemanju zdravil ali nezdrave navade in tako zmanjša potrebo po reaktivni zdravstveni oskrbi.

Umetna inteligenca v populacijskem zdravju in javnem zdravstvu

V širšem smislu bo umetna inteligenca vse bolj uporabljena za upravljanje populacijskega zdravja – analiza podatkov čez populacije za prepoznavanje trendov, ogroženih skupin in sprejemanje javnozdravstvenih odločitev. Zdravstveni sistemi, ki združujejo podatke tisočev ali milijonov bolnikov, lahko z AI napovedujejo izbruhe (kot so to poskušali pri COVID-19), prepoznavajo skupnosti s porastom kroničnih bolezni in temu primerno razporejajo vire ter personalizirajo ozaveščanje. Na primer, zavarovalnica ali javnozdravstvena agencija lahko z AI napove, katera podskupina prebivalstva je najmanj verjetno, da bo obiskala presejalne preglede za raka, ter jih nato cilja s posebnimi ukrepi. AI lahko optimizira tudi oskrbovalne verige in razdeljevanje virov v javnem zdravstvu (pomembno pri cepljenjih ali nujnih odzivih). V prihodnje bo AI igral ključno vlogo v globalnem zdravju – pomagal bo revnejšim državam pri preskakovanju stopenj, saj bo ponujal diagnostične algoritme tam, kjer primanjkuje zdravnikov, ali pa optimiziral telezdravje na oddaljenih območjih. Morda bomo videli AI “zdravstvene drone”, ki bodo pod nadzorom umetne inteligence dostavljali medicinsko opremo, ali epidemiološke AI modele, ki svetujejo vladam, kako prilagoditi ukrepe lokalnim potrebam. Skratka, če je bila zgodnja AI v zdravstvu zelo osredotočena na pacienta in bolnišnice, je prihodnost AI-pogledanih vpogledov na populacijski ravni za zdravje celotne skupnosti.

Generativna umetna inteligenca za medicinsko znanje in izobraževanje

Druga nastajajoča priložnost je uporaba generativne umetne inteligence za izobraževanje zdravstvenih delavcev in izboljšanje medicinskega izobraževanja. Z umetno inteligenco podprti virtualni pacienti lahko simulirajo širok spekter kliničnih situacij, na katerih lahko študentje medicine ali medicinske sestre vadijo. Ti AI pacienti lahko realno predstavijo simptome, se odzivajo na pogovor in terapije ter prinašajo bogato vadbo brez tveganja za prave bolnike. Poleg tega lahko veliki jezikovni modeli delujejo kot pomočniki na zahtevo ali reference: mladi zdravnik lahko posvetuje AI asistenta za hiter pregled obravnave neznanega stanja (nekako kot napreden, na kontekst navezan “UpToDate” ali Google iskanje). Ker se bodo ti modeli izboljševali in postali zaupanja vredni, bodo lahko omogočili tudi hipno širjenje najnovejšega medicinskega znanja po vsem svetu. Nenehno strokovno izpopolnjevanje bi lahko potekalo z AI: predstavljajte si sistem, ki analizira zdravnikovo prakso in vrzeli v znanju (iz njih zapisnikov ali vprašanj) ter nato proaktivno predlaga usmerjene module za učenje ali raziskovalne članke. Tako prilagojeno izobraževanje lahko zdravnike drži v koraku s čedalje večjim obsegom znanja.

Konvergenca umetne inteligence z drugimi tehnologijami (AR/VR, robotika, genomika)

Na koncu velja omeniti še trend, kako se bo umetna inteligenca združila z drugimi naprednimi tehnologijami in ustvarila povsem nove načine oskrbe. Očala za obogateno resničnost (AR) za kirurge bi na primer lahko projicirala AI-generirane smernice neposredno v kirurgov pogled (npr. označila krvne žile ali tumorje pod tkivom v realnem času). Virtualna resničnost (VR) v kombinaciji z umetno inteligenco bi utegnila služiti pri obvladovanju bolečine ali fizioterapiji – AI bi prilagajal navidezno okolje v skladu s pacientovim stresom. Pri genomiki je AI ključen za razumevanje pomena genetskih variacij; ko bo sekvenciranje genomov rutinsko, bo AI pomagal prilagoditi terapije na molekularni ravni (prava personalizirana medicina). 3D tiskanje in umetna inteligenca bi lahko skupaj ustvarila pacientu prilagojene vsadke ali proteze, ki jih AI algoritmi zasnujejo za popolno prileganje in funkcionalnost. V robotiki zunaj operacijske dvorane: AI-roboti spremljevalci ali eksoskeleti za rehabilitacijo bi lahko postali pogosti, kjer AI prilagaja pomoč glede na napredek pacienta. Zdravstveni objekt prihodnosti bi utegnil biti pametno okolje, kjer IoT senzorji, algoritmi umetne inteligence in robotika brezhibno sodelujejo – npr. bolnišnična soba, kjer AI glasovni asistent komunicira s pacientom, senzorji spremljajo gibanje, robotski pomočnik prinaša predmete in vsi podatki tečejo do AI, ki usklajuje oskrbo z medicinskim osebjem.

Za povzetek, naslednje desetletje v zdravstveni oskrbi bo verjetno zaznamovala globlja integracija umetne inteligence, pametnejša avtomatizacija in širša povezanost podatkov. Integracija z nosljivimi napravami bo prinesla oskrbo v vsakdanje življenje, telemedicina pa bo zaradi umetne inteligence postala pametnejša in bolj interaktivna. Generativna umetna inteligenca bo pospešila inovacije od laboratorija do bolniške postelje. Te priložnosti prinašajo tudi odgovornost za premišljeno uvedbo umetne inteligence – ob zagotavljanju, da so pravičnost, etika in sočutje še naprej v jedru zdravstvene oskrbe. Če bo to dobro izvedeno, bo nadaljnji napredek umetne inteligence v zdravstvu izboljšal zdravstvene izide, demokratiziral medicinsko znanje in naredil zagotavljanje zdravstvene oskrbe trajnostnejše za prihodnje generacije.