Огляд – Трансформація охорони здоров’я за допомогою ШІ

Штучний інтелект (ШІ) переосмислює надання медичних послуг, підвищуючи точність діагностики, персоналізуючи лікування та підвищуючи ефективність роботи. Лікарні та клініки активно впроваджують інструменти ШІ — дослідження 2024 року показало, що 79% медичних організацій використовують ШІ, а повернення інвестицій досягається трохи більше ніж через рік (отримуючи $3,20 на кожен вкладений $1) grandviewresearch.com. До ключових драйверів відноситься вибухове зростання медичних даних (електронні медичні записи, зображення, носимі пристрої, геноміка) та потреба у покращенні пацієнтських результатів. Алгоритми ШІ здатні швидко аналізувати ці величезні масиви даних для підтримки клінічних рішень, виявлення шаблонів, які людина може пропустити, та автоматизації рутинних задач. Це відбувається у критичний момент: світ стикається зі зростаючим дефіцитом медичних кадрів (оцінка — нестача 11 мільйонів спеціалістів до 2030 року weforum.org), і ШІ розглядається як інструмент для подолання цього розриву шляхом підсилення персоналу та розширення доступу до меддогляду. Загалом впровадження ШІ в охороні здоров’я рухає галузь у бік більш проактивної, керованої даними медицини, підвищуючи як ефективність, так і якість догляду за пацієнтом.

Ключові сфери застосування ШІ у медицині

Вплив ШІ охоплює весь спектр медичних послуг. Нижче подано основні сфери застосування, де ШІ спричиняє значні зміни:

Діагностика та раннє виявлення захворювань

ШІ революціонізує діагностику захворювань завдяки виявленню тонких ознак і шаблонів, які часто залишаються непомітними для клініцистів. Моделі машинного навчання можуть аналізувати симптоми, результати лабораторних тестів та навіть геномні дані, щоб виявити пацієнтів із високим ризиком розвитку, наприклад, серцевих захворювань або діабету ще до появи симптомів, що дозволяє здійснювати раннє втручання willowtreeapps.com weforum.org. Наприклад, компанія AstraZeneca розробила модель ШІ на основі даних 500 000 пацієнтів, яка могла передбачити розвиток хвороб за кілька років до їх прояву з високою точністю weforum.org. На практиці системи підтримки прийняття клінічних рішень на основі ШІ допомагають лікарям у диференціальній діагностиці, зменшуючи діагностичні помилки та пришвидшуючи лікування. Аналізуючи пацієнтські записи та медичну літературу, ШІ також може пропонувати можливі діагнози чи рекомендувати персоналізовані схеми лікування. Такий прогностичний і персоналізований підхід до діагностики обіцяє покращення результатів за рахунок раннього виявлення хвороб і добору індивідуальних терапій.

Аналіз медичних зображень

Одна з найрозвинутіших сфер застосування ШІ — це медична візуалізація, де алгоритми глибокого навчання здатні інтерпретувати знімки з надзвичайною точністю. Інструменти ШІ вже використовуються для читання рентгенівських знімків, КТ, МРТ і гістологічних зрізів — як другі “очі” для клініцистів. Наприклад, у невідкладній допомозі при інсультах програмне забезпечення на основі ШІ виявилось “вдвічі точнішим” від людських експертів при визначенні уражень мозку на КТ-знімках weforum.org — і навіть могло визначити час настання інсульту, що критично для своєчасної допомоги. ШІ перевершує лікарів і у виявленні переломів та ушкоджень: лікарі не помічають близько 10% переломів, тоді як скринінг із використанням ШІ дозволяє виявити ці приховані травми weforum.org. Крім того, один із сучасних інструментів визначив 64% епілепто-асоційованих уражень мозку, які пропустили радіологи, ретельно аналізуючи МРТ-знімки weforum.org. Ці приклади підтверджують спроможність ШІ покращувати діагностику за медичними зображеннями — підвищуючи точність, сталість та швидкість. На практиці, аналіз зображень із використанням ШІ дозволяє наголошувати критичні знахідки (наприклад, крововиливи чи пухлини) для оперативного розгляду радіологом, що призводить до швидших діагнозів та рішень щодо лікування. Багато таких рішень вже проходять регуляторне схвалення: ФДА вже схвалила майже 1 000 медичних пристроїв з підтримкою ШІ для аналізу зображень (переважно у радіології і кардіології) news-medical.net. Зменшуючи навантаження та ймовірність людських помилок, ШІ підвищує надійність і ефективність діагностики.

Персоналізована медицина і прогнозування ризиків

ШІ є каталізатором прецизійної медицини, дозволяючи перейти від універсального підходу до по-справжньому персоналізованої допомоги. Сучасні алгоритми можуть інтегрувати генетику, медичну історію, спосіб життя та навіть соціальні фактори, щоб підбирати індивідуальні плани лікування willowtreeapps.com. Наприклад, моделі машинного навчання аналізують геномні дані для прогнозування реакції пацієнта на певну онкотерапію, допомагаючи лікарям обирати найефективніше і найменш токсичне лікування. ШІ також використовується для стратифікації пацієнтів за ризиком: досліджуючи електронні медичні записи та інші дані, ШІ визначає, які пацієнти ймовірно будуть повторно госпіталізовані або схильні до загострення стану, що дозволяє вчасно втрутитися gminsights.com. Медичні системи вже використовують такі можливості — наприклад, аналітика на базі ШІ може відмічати пацієнтів, яким потрібне проактивне втручання: корекція препаратів чи раніше призначене контрольне обстеження для запобігання ускладненням. Персоналізовані рекомендації стосуються також щоденного життя: ШІ здатен радити індивідуальні плани харчування, фізичної активності або профілактичних скринінгів залежно від характеристик людини. Таким чином, персоналізована медицина на базі ШІ дозволяє правильному пацієнту отримати правильне втручання у правильний час, що підвищує ефективність лікування та допомагає уникати зайвих затрат.

Пошук та розробка лікарських засобів

ШІ суттєво прискорює відкриття та розробку ліків. Традиційно поява нового препарату на ринку займає роки та коштує мільярди доларів. ШІ трансформує цей процес, швидко аналізуючи хімічні та геномні дані для виявлення перспективних кандидатів та прогнозування їх властивостей. Особливо примітні моделі генеративного ШІ, як-от AlphaFold від DeepMind (анонсована у 2023) може точно передбачати структури білків за години — те, на що раніше вчені витрачали місяці gminsights.com. Це відкриття проклало шлях до нових підходів лікування хвороби Альцгеймера, онкології, завдяки розумінню того, як білки — основні мішені ліків — складаються й функціонують gminsights.com. Платформи ШІ вже допомагають скринувати мільйони хімічних сполук для пошуку найперспективніших кандидатів проти певних захворювань, відсіюючи найменш перспективні. Один із проривів: перше лікарський засіб, створений за допомогою ШІ, у 2023 році дійшов до випробувань на людях для рідкісної легеневої хвороби — ШІ визначив нову молекулу і провів її шлях від дизайну до другої фази клінічних досліджень insilico.com. Фармацевтичні компанії та стартапи використовують ці інструменти для скорочення циклів R&D: моделі машинного навчання оптимізують кандидатні сполуки, пропонують нові комбінації ліків, прогнозують токсичність чи побічні ефекти на ранніх етапах, даючи змогу уникнути дорогих невдач наприкінці розробки. Із ШІ процес створення ліків поступово перетворюється на керований даними, “in silico” процес, що пришвидшує появу нових терапій і зменшує їхню вартість для пацієнтів.

Роботизована хірургія та автоматизація

У операційній ШІ покращує роботизовану хірургію і підтримку хірургічних рішень. Хірургічні роботи (як система da Vinci та новіші моделі з підтримкою ШІ) вже допомагають хірургам виконувати складні втручання з більшою точністю і мінімальною інвазивністю. ШІ йде далі, надаючи підказки та елементи автоматизації в реальному часі: наприклад, алгоритми комп’ютерного зору аналізують відео з ендоскопічної камери й ідентифікують анатомічні структури або пухлини, допомагаючи хірургу безпечніше орієнтуватися. В окремих випадках роботи з керуванням ШІ можуть виконувати повторювані чи надзвичайно делікатні дії з точністю, недосяжною людині. Кількість операцій із роботою асистентів у світі зростає — такі країни, як Китай, стрімко впроваджують системи з ШІ для ортопедії, онкології тощо grandviewresearch.com. Ці системи навчаються на масивах даних про хірургію; згодом вони зможуть пропонувати оптимальні плани операцій або навіть виконувати окремі етапи втручань самостійно під наглядом. Результатом часто стають швидше відновлення та менше ускладнень у пацієнтів. Хоча повністю автономна хірургія поки що експериментальна, ШІ вже виступає “копілотом” для хірургів, покращуючи результати в нейрохірургії, кардіології та гінекології. Подальша інтеграція ШІ в робототехніку разом з людським досвідом обіцяє ще більше підвищити точність операцій і безпеку пацієнтів.

Віртуальні помічники медсестер і моніторинг пацієнтів

Віртуальні помічники медсестер — чат-боти чи голосові асистенти на базі ШІ — з’являються на підтримку пацієнтів і команд медиків. Ці “цифрові медсестри” можуть відстежувати симптоми пацієнтів, надавати базові медичні поради та забезпечувати дотримання плану лікування. Наприклад, додатки для смартфонів, такі як Babylon Health та Ada Health, використовують ШІ для взаємодії з пацієнтами, розпитування про симптоми та надання порад щодо тріажу чи медичної інформації gminsights.com. Пацієнти миттєво отримують відповіді на типові питання та поради, чи варто звернутися до лікаря, що покращує доступ до медичної допомоги та зменшує кількість непотрібних візитів у клініки. Лікарні також впроваджують віртуальних помічників для перевірки стану пацієнтів після виписки: бот на базі ШІ може зателефонувати пацієнту, поцікавитися, чи приймає він ліки, чи має побічні ефекти, і сповістити медичний персонал, якщо потрібне втручання. У клінічних умовах голосові помічники ШІ (зазвичай з використанням обробки природної мови) допомагають фіксувати взаємодії з пацієнтами та отримувати інформацію, виконуючи роль цифрового секретаря чи асистента для медсестер. Це особливо цінно за умов дефіциту медперсоналу. Крім того, системи моніторингу на базі ШІ відстежують життєві показники пацієнтів у реальному часі (через носявані пристрої чи кімнатні сенсори) й можуть сигналізувати персоналу про ранні ознаки проблем, такі як можливий сепсис чи ризик падіння, навіть поза робочими годинами. Ці віртуальні інструменти суттєво розширюють можливості медичного обслуговування, забезпечуючи цілодобовий моніторинг і підтримку. Хоча вони не замінюють справжніх медсестер, вони беруть на себе типові питання й рутинний контроль, звільняючи час медиків для більш складної допомоги.

Оптимізація робочих процесів і адміністрування лікарень

Окрім безпосередньої допомоги пацієнтам, ШІ оптимізує операції та робочі процеси в лікарнях “за лаштунками”. Медична галузь включає чимало адміністративних завдань — планування, виставлення рахунків, ведення документації, управління постачанням — які ШІ може виконувати ефективніше. Наприклад, прогнозні алгоритми можуть передбачати обсяг госпіталізацій (наприклад, очікувати піки в приймальних відділеннях чи сезонні сплески захворюваності), дозволяючи краще розподіляти персонал і лікарняні ліжка grandviewresearch.com. Провідні лікарні, такі як Cleveland Clinic, впровадили командні центри на базі ШІ, які аналізують дані в реальному часі для оптимізації потоку пацієнтів: після запуску ШІ “центру управління” Cleveland Clinic підвищила щоденний обсяг госпітальних переводів на 7% завдяки швидшому розподілу пацієнтів по вільних ліжках willowtreeapps.com. Інструменти планування на базі ШІ також дозволяють скорочувати черги та “вузькі місця” — аналізуючи дані про записи на прийом та історію пропусків, вони динамічно коригують графіки або надсилають нагадування пацієнтам. На адміністративному рівні алгоритми з обробки природної мови (NLP, наприклад, Dragon Medical від Nuance, зараз з GPT-4) можуть автоматично генерувати клінічні нотатки та вести документацію, економлячи медикам години паперової роботи щотижня willowtreeapps.com. Обробка страхових випадків і управління доходами теж автоматизуються: ШІ може виявляти кодові помилки та підозрілі заявки. Навіть ланцюжки постачань лікарень стають ефективнішими: ШІ прогнозує використання медикаментів і витратних матеріалів, запобігаючи дефіциту. Отже, ШІ допомагає медичним установам працювати “як годинник”: підвищує ефективність, скорочує адміністративні витрати й дозволяє лікарям більше часу приділяти пацієнтам, а не паперам.

Світовий прогноз ринку (2025–2030)

Ринок ШІ в охороні здоров’я зараз демонструє стрімке зростання і прогнозується його швидка експансія до 2030 року. Обсяг ринку, за прогнозами, виросте в кілька разів у найближчі роки, оскільки впровадження ШІ поглиблюється серед постачальників, страхових компаній та фармацевтичних фірм по всьому світу.

Обсяг ринку та перспективи зростання

У 2024 році світовий ринок ШІ в медицині оцінювався приблизно в $26–27 мільярдів grandviewresearch.com. До 2025 року очікується, що він досягне близько $32–37 мільярдів — а потім темпи зростання прискоряться. Різні прогнозні оцінки вказують, що до 2030 року ринок сягне від $110 мільярдів до понад $180 мільярдів по всьому світу, що відповідає середньорічним темпам зростання на рівні 35–40% (CAGR) marketsandmarkets.com grandviewresearch.com. Наприклад, один з аналізів прогнозує зростання на ~38,6% CAGR — з близько $21,7 мільярда у 2025 до $110,6 мільярда у 2030 marketsandmarkets.com. Інший прогноз, навпаки, оцінює ще вищу траєкторію: обсяг може зрости до $187,7 мільярда у 2030 (майже у 7 разів більше, ніж у 2024-му) grandviewresearch.com. Незважаючи на різницю в абсолютних цифрах, усі аналітики погоджуються щодо вибухового зростання: сегмент ШІ у сфері охорони здоров’я зросте у 5–10 разів за це десятиліття. Це зростання підживлюється інвестиціями, технологічним поступом і масштабуванням застосувань ШІ в медицині.

Щоб ілюструвати тенденцію, нижче наведено табличний підсумок (орієнтовно) щодо глобальної динаміки з 2025 по 2030 рр.:

Рік	Світовий ринок ШІ в медицині (USD)	Річне зростання
2024	~$26,5 мільярда (базовий рік) grandviewresearch.com	–
2025	~$32–34 мільярди (прогноз)	~25% 📈 (оцінка)
2026	~$45–50 мільярдів (прогноз)	~40% 📈 (оцінка)
2028	~$80–100 мільярдів (прогноз)	~35–40% 📈 (оцінка)
2030	$150–200+ мільярдів (прогноз)	– (кумулятивне ~35–40% CAGR)

Таблиця: Світові прогнози обсягу ринку ШІ в медицині, 2024–2030. Всі дані — орієнтовні, конкретні прогнози різняться залежно від джерела marketsandmarkets.com grandviewresearch.com.

Як видно вище, ринок зростає експоненційно. Темпи можуть ще швидше прискоритися наприкінці 2020-х років, адже ШІ стане стандартом у біомедичних процесах, а нові застосування (як-от генеративний ШІ) додадуть цінності. До 2030 року технології ШІ — від діагностики до управління лікарнями — перетворяться на бізнес із щорічним обігом понад $100 мільярдів, що глибоко інтегрується у світову систему охорони здоров’я.

Сегментація за типами застосувань

За типами застосування ШІ в медицині охоплює низку напрямів: деякі з них опиняються у фокусі інвесторів та приносять більше прибутків, аніж інші:

Медична візуалізація та діагностика: На сьогодні це найбільший сегмент застосування ШІ завдяки високому попиту на аналіз знімків та підтримку діагностичних рішень. У 2023 році цей сегмент був оцінений більш ніж у $7,4 мільярда, домінуючи на ринку gminsights.com. Тут лідирують інструменти для радіології/патології на ШІ, як описано вище (наприклад, розпізнавання зображень для виявлення пухлин). Висока частка пояснюється очевидною економічною вигодою від підвищення точності й ефективності діагностики. Очікується, що сегмент зберігатиме стрімке зростання з розширенням впровадження ШІ в лікарнях та зростанням кількості дозволів для апаратури на основі ШІ.
Пошук і розробка ліків: Динамічно зростаючий сегмент, у якому фармацевтичні й біотехнологічні компанії використовують ШІ для пошуку мішеней, дизайну молекул та оптимізації клінічних досліджень. Хоча зараз сегмент менший за розмірами, ніж медична візуалізація, він швидко розвивається: вже є ліки, спроєктовані ШІ, що входять у клінічні випробування, та великі партнерства ІТ- і фарм-компаній gminsights.com. Ключову роль тут відіграють генеративні моделі ШІ, які можуть скоротити розробку препаратів на роки.
Адміністрування лікарень і оптимізація процесів: Рішення ШІ для планування, управління потужностями й автоматизації адміністративної роботи утворюють ще один великий сегмент. Інколи це називають “управлінням медичними процесами”: тут — аналітика EHR, оптимізація рахунків, складання графіків. Сегмент зростає через пошук ефективності; багато закладів впроваджують ШІ-центри управління й адміністративних ботів для скорочення витрат.
Віртуальні асистенти та залучення пацієнтів: Сюди входять чат-боти для відповідей на питання пацієнтів, віртуальні “коучі” та додатки з перевірки симптомів. Це новий сегмент, у якому Babylon Health відчутно просунулася gminsights.com. Із зростанням споживацького впливу пацієнти дедалі частіше користуються інструментами ШІ для тріажу, запису на прийом та базових порад. Сюди належить і використання асистентів медиками — наприклад, голосові помічники в кабінеті лікаря.
Віддалений моніторинг і телемедицина: Інструменти дистанційного моніторингу пацієнтів (RPM) та платформи телемедицини на базі ШІ входять до ще одного зростаючого напряму. Ці рішення аналізують дані з носимих і домашніх пристроїв для ведення хронічних пацієнтів чи тих, хто одужує після операції. Завдяки буму телемедицини під час пандемії впровадження ШІ для віддаленої допомоги (прогнозування потреби в очній консультації, аналіз даних пацієнта) — сегмент швидкого зростання.
Кібербезпека й інше: ШІ в медицині охоплює і напрями захисту даних (виявлення зломів, аномалій у мережах лікарень) та операційну діяльність, зокрема управління запасами. Хоча ці напрямки менші за обсягами ринку, вони важливі для формування цілісної цифрової екосистеми.

За поточною часткою доходу, лідерує застосування ШІ у медичній візуалізації/діагностиці (близько чверті-третини від усіх надходжень у медицині ШІ) biospace.com gminsights.com. Але інші напрями — пошук ліків, віртуальна допомога — швидко “наздоганяють” завдяки вищим темпам приросту. Очікується, що до 2030 року структура застосувань стане більш різноманітною: діагностика залишиться ключовою сферою, а нові напрямки (як-от клінічна підтримка рішень і інструменти персоналізованої медицини на основі ШІ) будуть нарощувати частку.

Сегментація за регіонами

Географічно впровадження ШІ в охороні здоров’я різниться, але Північна Америка наразі домінує на ринку за обсягом доходів, тоді як Азіатсько-Тихоокеанський регіон демонструє найшвидше зростання. У таблиці нижче представлено розподіл ринку за регіонами:

Регіон	Розмір ринку 2023	Розмір ринку 2030 (прогноз)	Примітки
Північна Америка	~13 млрд доларів (≈59% частка) openandaffordable.com	$90–100+ млрд (найбільший)	США – найбільший єдиний ринок ШІ у сфері охорони здоров’я. Зростання зумовлене розвиненою ІТ-інфраструктурою, високими витратами на медицину і екосистемою технологічних інновацій. У 2024 р. на Північну Америку припадало ~54% світового доходу від ШІ в медицині grandviewresearch.com. Основні напрями впровадження — діагностика, управління лікарнями та хмарні AI-сервіси.
Європа	~6 млрд доларів (≈26% частка)	~50 млрд доларів openandaffordable.com	Стрімке зростання в ЄС завдяки підтримуючій політиці та R&D. Лідерами є Велика Британія й Німеччина (наприклад, інвестиції NHS у ШІ для медичної допомоги grandviewresearch.com). Очікуване зростання в Європі ~35% CAGR openandaffordable.com. До 2030 року Європа досягне ~$50 млрд із широким використанням ШІ у візуалізації, сортуванні пацієнтів та адмініструванні охорони здоров’я.
Азія–Тихоокеанський регіон	~3 млрд доларів (≈13% частка)	~30–40 млрд доларів (найшвидше зростання)	APAC — найшвидше зростаючий регіон із ~40%+ CAGR openandaffordable.com, стимулюється великим населенням та урядовими ініціативами. Головні рушії — Китай та Японія: Китай швидко впроваджує ШІ для діагностики та роботизованих операцій grandviewresearch.com, Японія — для догляду за літніми й розвиває роботи світового рівня gminsights.com. Інвестиції та стартапи в Індії, Південній Кореї та Південно-Східній Азії також сприяють зростанню APAC.
Латинська Америка і Близький Схід/Африка	<1 млрд доларів (мінімально)	~5–10 млрд доларів (разом)	Латинська Америка та Близький Схід/Африка мають невелику частку ринку ШІ в медицині (кілька відсотків). Є зростання завдяки підвищенню обізнаності і пілотним програмам, але впровадження стримується інфраструктурою і фінансуванням. До 2030 року очікується збільшення застосування ШІ для телемедицини і громадського здоров’я, хоч і з низької стартової бази.

Таблиця: ринок ШІ у сфері охорони здоров’я за регіонами – поточний розмір і прогноз на 2030 рік. NA = Північна Америка; Europe; APAC = Азія-Тихоокеанський регіон; MEA = Близький Схід і Африка. (Джерела: дані ринкової частки за 2023/24 grandviewresearch.com openandaffordable.com; проєкція Європи на 2030 openandaffordable.com; темпи зростання APAC openandaffordable.com.)

Як видно, Північна Америка є беззаперечним лідером ринку сьогодні, охоплює приблизно половину чи більше світових витрат на ШІ у сфері охорони здоров’я grandviewresearch.com. Особливо це стосується США завдяки великим медичним витратам і ранньому впровадженню нових технологій. Перевага Північної Америки зумовлена поєднанням чинників: розвинута цифрова інфраструктура, велика база даних у сфері охорони здоров’я, потужне венчурне фінансування й підтримка уряду (наприклад, відносна прозорість процедур реєстрації медичних AI-рішень у FDA).

Європа — другий за розміром регіон. Країни, як Велика Британія, Німеччина та Франція, активно вкладають у медичний ШІ. NHS Великої Британії запустила спеціальні гранти на AI (зокрема, £36 млн для 38 AI-проєктів для поліпшення діагностики) grandviewresearch.com. Регуляторний підхід ЄС (буде описано нижче) також дає поштовх довірі до AI. Ринок AI у сфері охорони здоров’я Європи зберігатиме високий темп (~35% на рік) і перевищить $50 млрд до 2030 року openandaffordable.com, із широким впровадженням у діагностиці, менеджменті лікарень, телемедицині з AI.

Азія-Тихоокеанський регіон (APAC), хоча наразі займає меншу частину ринку, зростає найшвидше. Його частка значно збільшиться до 2030 року. Ключові чинники: чисельне старіюче населення (як у Японії, що передбачає необхідність AI для догляду за літніми gminsights.com), урядові стратегії (Китай – національні плани з впровадження AI у медицині), зростання технологічної екосистеми в Індії та Сінгапурі. Китай вже у 2024 тримав найбільшу частку APAC, зосереджуючи сили на AI в медичній візуалізації та AI-направлюваній хірургії grandviewresearch.com. Очікуване зростання APAC — ~40% CAGR openandaffordable.com, поступово скорочуватиме відставання від Західних ринків. До 2030 року APAC може досягти п’ятої частини світових витрат на AI у медицині.

Нарешті, Латинська Америка і Близький Схід/Африка (MEA) поки що відстають, складаючи лише кілька відсотків ринку. Причина — нестача інфраструктури та інвестицій у ШІ. Однак уже є прогресивні приклади (наприклад, стартапи в Ізраїлі й ОАЕ, державні проекти зі штучного інтелекту у сфері громадського здоров’я в Бразилії). У міру здешевлення та доведеності ефективності глобальних AI-рішень, впровадження AI у цих регіонах стійко зростатиме до 2030 року, особливо у сфері телемедицини (для охоплення віддалених пацієнтів) і підсилення дефіцитного медперсоналу AI-інструментами.

Підсумовуючи, світовий бум AI в медицині у грошах очолить Північна Америка, але кожен регіон демонструватиме динамічний ріст. До 2030 року AI стане стандартною частиною медичних систем у цілому світі, хоча зрілість і масштаб впровадження відрізнятимуться залежно від регіону.

Конкурентне середовище

Конкурентне поле AI у медицині дуже динамічне – тут поєднуються технологічні гіганти, великі медичні компанії та інноваційні стартапи. Спроба зайняти частку ринку та отримати інтелектуальну власність призводить до значних злиттів, поглинань і раундів інвестицій останніми роками.

Основні компанії та постачальники

Великі транснаціональні корпорації мають великі інтереси у впровадженні ШІ в медицині, використовуючи свої ресурси для розробки та підтримки рішень у глобальному масштабі. Серед гравців – традиційні ІТ-компанії, виробники медичного обладнання, фірми health IT:

Microsoft (США): Один з лідерів, особливо після покупки Nuance Communications за $19.7 млрд у 2022 р. fiercehealthcare.com. Microsoft надає хмарні AI-сервіси Azure Health, а Nuance — AI-системи для автоматизації ведення медичної документації (розпізнавання мовлення та новий GPT-4–базований DAX Express), що зменшує паперову роботу лікарів. Платформи Microsoft допомагають лікарням впроваджувати машинне навчання у медичній візуалізації та залученні пацієнтів.
Google (США): Через Google Health і DeepMind розробляє AI для медичних досліджень і практики. Вперше запропонувала алгоритми для скринінгу діабетичної ретинопатії і створює генеративні AI-моделі, як Med-PaLM для медичних відповідей. Інструменти Google Cloud Healthcare API та AI використовують у різних цифрових медичний проектах. (Прорив DeepMind AlphaFold у моделюванні білків gminsights.com став основою для відкриттів у розробці ліків по всьому світу.)
IBM (США) / Merative: IBM був одним із перших, хто запровадив Watson Health для діагностики онкозахворювань та підтримки рішень лікаря. У 2022 IBM створила окрему компанію Merative, але продовжує R&D у medical AI. Merative (ex-IBM Watson Health) надає продукти, як Merge для AI у медичній візуалізації, аналітику здоров’я населення тощо.
Amazon Web Services (США): AWS забезпечує хмарну інфраструктуру для впровадження ШІ у медицині, серед спеціалізованих сервісів — Amazon HealthLake (для агрегування медичних даних) і Amazon Comprehend Medical (обробка клінічних текстів). Придбання PillPack та запуск Amazon Clinic — ознака інтересу до AI в фармації й телемедицині. AWS — не власне медична компанія, але робить можливим розгортання AI для тисяч постачальників і стартапів.
Siemens Healthineers (Німеччина): Ведучий гравець у сфері медичних пристроїв та візуалізації. Впроваджує AI у свої продукти (наприклад, MRI/CT-сканери з AI, програмне забезпечення для підтримки рішень у діагностиці). Інструменти AI-Rad Companion та AI-Pathway Companion допомагають радіологам та онкологам у аналізі зображень і побудові лікувальних шляхів. Компанія інвестує і в технологію цифрових двійників у медицині.
Philips (Нідерланди): Світовий лідер HealthTech, застосовує AI у моніторингу пацієнтів, інтервенціях під контролем зображення та радіології. Платформа HealthSuite AI та ПЗ Philips для візуалізації використовують машинне навчання для аналізу УЗД, виявлення критичних випадків. Фокус — інтегровані рішення від лікарні до дому через зшивання даних по пристроях з допомогою AI.
GE HealthCare (США): (Нещодавно виокремлена індепендентна компанія.) GE інтегрує AI в УЗД-обладнання, рентген, пристрої для реанімації. Платформа Edison дає лікарям змогу застосовувати AI-алгоритми для аналізу зображень і клінічних процесів. GE також використовує AI для моніторингу обладнання і прогнозу його обслуговування, а також співпрацює з стартапами для інтеграції AI у власну техніку.
Medtronic (США): Провідний виробник медичних пристроїв (особливо у кардіології, неврології, діабеті), який інтегрує AI у свої пристрої. Наприклад, алгоритми Medtronic підвищують точність інсулінових насосів і пристроїв моніторингу глюкози. У хірургії Medtronic купив платформу роботизованої хірургії Hugo RAS і працює над навігацією на основі AI. AI застосовується і для дистанційного моніторингу імплантованих пацієнтів.
Epic Systems (США): Провідний постачальник електронних медичних записів (EHR) у США. В Epic інтегровано AI-модулі (зокрема, моделі раннього попередження про сепсис, що сигналізують про ризик погіршення стану пацієнта). База даних Cosmos (мільйони записів) використовується для навчання прогнозних моделей. Epic співпрацює з Microsoft, щоб додати GPT-інструменти у свої EHR — наприклад, автоматизовані відповіді на звернення пацієнтів.
Oracle Cerner (США): Після придбання Oracle великого EHR-провайдера Cerner у 2022 році, Oracle інтегрує в Cerner AI і аналітику, використовуючи свій хмарний досвід. Головна мета — створення «цифрового клінічного помічника» й автоматизація рутини за допомогою AI. Oracle акцентує інтероперабельність даних і аналітику здоров’я населення на основі AI.
Nvidia (США): Не є безпосередньо медичним провайдером, але критично важлива для галузі, оскільки постачає GPU-апаратне забезпечення та AI-фреймворки (як NVIDIA Clara), що лежать в основі безлічі AI-додатків у медицині. Nvidia співпрацює з лікарнями та науковцями для оптимізації глибокого навчання у медичній візуалізації, моделюванні ліків тощо. GPU від Nvidia та ПЗ використовують і стартапи для тренування і впровадження AI у клініці (наприклад, для радіологів).

Це лише деякі ключові гравці — серед інших Johnson & Johnson (ШІ у хірургічних роботах і дослідженні ліків), Cognizant (IT-сервіси у health AI), Veradigm (Allscripts) та Athenahealth (інтеграція AI у медичні IT-продукти), а також Intel, Microsoft, Google та інші технологічні лідери. За даними одного з ринкових досліджень, основні домінанти ринку AI в медицині — це Philips, Microsoft, Siemens Healthineers, NVIDIA, Epic, GE Healthcare, Medtronic, Oracle, Merative (IBM), Google, Johnson & Johnson та Amazon Web Services та інші marketsandmarkets.com. Кожна з них інвестує в штучний інтелект через власні R&D, партнерства або поглинання для розширення своїх можливостей у медичному сегменті.

Конкуренція посилюється: ці усталені компанії часто співпрацюють із меншими стартапами ШІ або купують їх, щоб отримати передові можливості. Наприклад, окрім придбання компанії Nuance Microsoft-ом, Johnson & Johnson у 2019 році придбала технології ШІ для хірургії через Auris Health, Roche придбала онкологічну ШІ-компанію Flatiron Health, а Philips поглинула інструменти патоморфологічної діагностики PathAI — все це кроки до формування портфелів рішень ШІ. Великі постачальники електронних медичних записів, як-от Epic і Cerner, співпрацюють із технологічними гігантами (Microsoft, Amazon), щоб впроваджувати ШІ у свої платформи, стираючи межі між секторами. Технологічні гіганти (Microsoft, Google, Amazon, IBM) вносять хмарні та ШІ-експертизи, тоді як медичні компанії (Siemens, Philips, GE, Medtronic) мають клінічні знання та базу клієнтів — усе частіше вони співпрацюють задля створення інтегрованих ШІ-рішень.

Нижче наведено зведену таблицю обраних ключових гравців та прикладів їх пропозицій у сфері медичного ШІ:

Компанія	Штаб-квартира	Фокус / Пропозиції у сфері медичного ШІ
Microsoft	США (Редмонд, Вашингтон)	Хмарна інфраструктура (Azure) для медичного ШІ; придбання Nuance для ШІ-документування в клініці (наприклад, Dragon Medical ambient scribe) fiercehealthcare.com; розробка інструментів на базі GPT-4 для лікарів.
Google (Alphabet)	США (Маунтін-В’ю, Каліфорнія)	ШІ-дослідження (DeepMind) для діагностики та відкриття ліків (наприклад, AlphaFold protein folding gminsights.com); медичні ініціативи Google Health для ШІ у медицині (наприклад, ШІ-ретиноскринінг) і телемедичних/фітнес-сервісів з ШІ (інтеграція з Fitbit).
IBM / Merative	США (Армонк, Нью-Йорк)	ШІ-платформи для підтримки клінічних рішень та аналітики зображень (спадщина IBM Watson Health, нині Merative); NLP для аналітики електронних медичних записів; аналітика популяційного здоров’я із застосуванням ШІ.
Siemens Healthineers	Німеччина (Ерланген)	Медичне обладнання з підтримкою ШІ (МРТ/КТ-сканери з ШІ); програмне забезпечення ШІ для радіології (наприклад, AI-Rad Companion) та планування терапії; цифрові двійники й прогностична аналітика в управлінні охороною здоров’я.
Philips	Нідерланди (Амстердам)	ШІ у моніторингу пацієнтів та візуалізації (IntelliSpace AI для радіологічних процесів); телемедичні рішення з тріажем на ШІ; аналітика критичних станів (наприклад, прогнозування погіршення стану пацієнта у відділенні інтенсивної терапії).
NVIDIA	США (Санта-Клара, Каліфорнія)	Лідер апаратного забезпечення для ШІ (GPU) і розробник платформ ШІ для охорони здоров’я (Clara platform), що дають змогу медичній візуалізації, аналізу геноміки та моделюванню відкриття ліків; партнерства з лікарнями для пришвидшення навчання моделей.
Epic Systems	США (Верона, Вісконсин)	Електронні медичні записи з вбудованим ШІ (прогнозні моделі сепсису, реадмісій тощо); мережа даних Cosmos для машинного навчання; інтеграція голосових асистентів та генеративного ШІ для лікарів у системі ЕМЗ.
GE HealthCare	США (Чикаго, Іллінойс)	ШІ-аналітика зображень (УЗД, рентген) у реальному часі; платформа Edison AI з підтримкою сторонніх алгоритмів; ШІ для обслуговування обладнання та оптимізації лікарняних процесів (аналітика командних центрів).
Medtronic	США (Міннеаполіс, Міннесота)	ШІ в медичних пристроях (розумні інсулінові помпи з прогнозуванням рівня цукру; системи колоноскопії з ШІ-підтримкою); хірургічний ШІ через роботи (Hugo RAS system) та доповнену реальність; дистанційний моніторинг пацієнтів із ШІ-сповіщеннями.
Johnson & Johnson	США (Нью-Брансвік, Нью-Джерсі)	Впровадження ШІ у фармацевтичних R&D (data-driven відкриття ліків та дизайн клінічних випробувань) і хірургії (розробка Ottava robot із застосуванням машинного навчання для хірургічної допомоги); також використовують ШІ у виробництві та програмах підтримки пацієнтів.

Таблиця: Відібрані ключові гравці ринку медичного ШІ та їх основні пропозиції. (Це репрезентативний перелік – у цій сфері діють і багато інших компаній marketsandmarkets.com.)

Ці лідери індустрії постійно нарощують свої можливості у сфері ШІ. Конкуренція часто обертається навколо пошуку стратегічних партнерств (наприклад, лікарні співпрацюють з технологічними фірмами для розробки ШІ) та відбудови унікальності за рахунок власних даних. Компанії, які мають контроль над великими масивами медичних даних (як то постачальники ЕМЗ чи компанії з медичної візуалізації), мають перевагу у навчанні моделей ШІ. Тим часом хмарні та виробники напівпровідників залишаються фундаментом для потреб у ШІ-обчисленнях.

Стартапи, інвестиційні тренди та нещодавні M&A

Поруч із великими гравцями стартапи формують яскраву й дуже важливу частину екосистеми медичного ШІ. Зазвичай вони зосереджені на нішевих інноваціях — як-от ШІ для радіологічних процесів (наприклад, Aidoc), розробка ліків за допомогою ШІ (Insilico Medicine, Exscientia), чат-боти для ментального здоров’я (Woebot), або ШІ для патоморфології (Paige). Інвестори вклали мільярди в такі проєкти, роблячи медичний ШІ однією з найгарячіших тем венчурного інвестування.

Венчурне фінансування: Інвестиції у стартапи медичного ШІ стрімко зростають. У 2024 році стартапи на перетині ШІ та медицини залучили понад $7,5 мільярдів у світі news.crunchbase.com (хоча це трохи менше піка 2021 року). На початку 2025 року великих угод не стало менше, що свідчить про стійкий апетит інвесторів. Деякі визначні раунди: у Сан-Франциско Xaira Therapeutics у 2024 році залучила рекордні $1 мільярд (Раунд A) для розробки платформи відкриття ліків на основі ШІ news.crunchbase.com. Інший стартап Formation Bio залучив $372 мільйони для використання ШІ для прискорення розробки ліків news.crunchbase.com. На початку 2025 Innovaccer (хмарна платформа медичних даних з ШІ) підняв $275 млн у раунді F, а Abridge (ШІ-платформа транскрибування й підсумовування діалогу лікар-пацієнт) — $250 млн news.crunchbase.com. Інші стартапи, що привабили великі інвестиції: Hippocratic AI (створює генеративний медичний «асистент», $141 млн) і Insilico Medicine (фармацевтичний ШІ, $100 млн, раунд E) news.crunchbase.com. Триваючий потік великих раундів свідчить про довіру в трансформаційний потенціал ШІ у медицині— інвестори підтримують компанії зі значними даними, перевіреними алгоритмами чи стратегічними альянсами.
Виходи (IPO та поглинання): Ми починаємо бачити, як стартапи в сфері медичного ШІ доростають до публічних компаній чи стають об’єктами поглинання великими фірмами. У 2024 Tempus Labs—компанія з точкової медицини на базі ШІ— провела IPO та отримала оцінку близько $11 млрд news.crunchbase.com, що відображає оптимізм щодо їх онкологічних рішень на базі даних. Водночас не всі IPO вдались: наприклад, біотех-ШІ компанія Metagenomi у 2024 році вийшла на біржу, проте її акції знижувались news.crunchbase.com, що свідчить: публічний ринок оцінює компанії ШІ вже не лише за хайпом, а за реальними доходами. Злиття й поглинання також стають помітними: великі технологічні та фармацевтичні компанії купують стартапи ШІ, щоб посилити свої компетенції. Операція з Nuance (вказана вище) стала значущим кроком Microsoft у медичному ШІ та мовних технологіях fiercehealthcare.com. Серед інших угод — поглинання Roche стартапу Viewics (ШІ-аналітика) і BioNTech — InstaDeep (ШІ для відкриття ліків). Також бачимо консолідацію серед самих стартапів або їх злиття з усталеними гравцями: наприклад, компанії ШІ-аналітики зображень об’єднуються або куплені великими виробниками обладнання, які прагнуть додати ШІ-функції. Загальна тенденція — активні злиття та поглинання, поки ринок бореться за таланти й технології ШІ, які інтегруються у великі продуктові лінійки.
Конкурентна динаміка: З безліччю нових гравців конкурентне поле в певних підсекторах надзвичайно щільне (скажімо, десятки стартапів займаються ШІ-аналізом медичних зображень). Відмінністю стає наявність кращої клінічної валідації, регуляторних схвалень чи ексклюзивних партнерств щодо даних. Компанії, що доводять ефективність у реальній практиці і мають дозвіл FDA, здобувають маркетингову перевагу. Спостерігаємо й партнерства, коли стартап приносить ШІ-технологію, а більша компанія — шляхи дистрибуції: наприклад, Mayo Clinic співпрацює із стартапами діагностичного ШІ для спільної розробки інструментів, а техкомпанії створюють акселератори для медичних ШІ-стартапів. Це не лише бізнес-конкуренція, а й перегони за таланти — досвідчені дослідники та клінічні експерти ШІ на вагу золота, іноді придбання — це по суті «acqui-hire» заради команд.

В цілому конкурентне поле можна описати як Big Tech і Big Health проти гнучких стартапів, з сильною взаємодією між ними. Усталені компанії — це масштаб, довіра та ринковий доступ, а стартапи — проривні інновації. Це сприяло здоровій екосистемі розвитку ШІ в медицині, де конкуренція стимулює стрімке вдосконалення алгоритмів і застосувань. Ймовірно, до 2030 року відбудеться певна консолідація (кілька платформ домінуватимуть у нішах, як-то візуалізація або аналітика для лікарень), але інновації продовжаться — нові технології ШІ (наприклад, наступне покоління генеративних моделей) породжуватимуть і нові стартапи.

Ключові драйвери ринку

Декілька потужних факторів стимулюють зростання ШІ в сфері охорони здоров’я. Ці драйвери ринку включають:

Потреба у ранньому виявленні та кращих результатах лікування: Зростає акцент на ранньому виявленні захворювань і поліпшенні результатів для пацієнтів, чому ШІ якраз і сприяє. ШІ може аналізувати дані та виявляти захворювання (наприклад, рак чи кардіологічні проблеми) на стадії раніше за традиційні методи marketsandmarkets.com. Обіцянка ранньої діагностики та втручання за допомогою ШІ – що веде до вищих показників виживання та зниження витрат на лікування – мотивує лікарні інвестувати в діагностичні інструменти на основі ШІ.
Вибухове зростання даних у сфері охорони здоров’я: Об’єм та складність медичних даних стрімко зросли – від електронних медичних записів до геномних послідовностей і безперервних потоків із гаджетів. “Big data” в медицині – золота жила, якщо їх якісно аналізувати. ШІ та машинне навчання – єдиний реальний спосіб швидко оброблювати ці величезні масиви даних marketsandmarkets.com. Здатність ШІ синтезувати інформацію та генерувати аналітику (наприклад, прогнозування тенденцій госпіталізації чи виявлення пацієнтів з ризиком) стимулює впровадження, оскільки традиційна аналітика не може впоратися з таким зростанням даних.
Зростання витрат на охорону здоров’я та тиск на ефективність: Системи охорони здоров’я по всьому світу стикаються зі значним фінансовим тиском, частково через старіння населення та поширеність хронічних захворювань marketsandmarkets.com. ШІ розглядається як рішення для підвищення продуктивності – наприклад, автоматизація адміністративних задач, оптимізація розкладу та зменшення помилок у діагностиці можуть зекономити кошти. Від медичних установ вимагається «робити більше з меншими ресурсами», і автоматизація та прийняття рішень на основі ШІ можуть знизити втрати та дублювання процесів. Такий економічний стимул підвищення ефективності – один із ключових драйверів інвестицій у ШІ з боку лікарень і страхових компаній.
Нестача робочої сили у сфері охорони здоров’я: Як уже зазначалося, у світі спостерігається дефіцит лікарів, медсестер та інших працівників галузі – ВООЗ прогнозує нестачу близько 10–11 мільйонів спеціалістів до 2030 року weforum.org. ШІ може доповнювати робочу силу, виконуючи рутинні завдання й масштабуючи експертизу. Наприклад, віртуальні асистенти можуть відповідати на базові запитання пацієнтів, а діагностичні інструменти на основі ШІ допомагати клініцистам із меншим досвідом розбиратися у складних випадках. Розрив між попитом пацієнтів та наявністю медичних працівників спонукає організації впроваджувати ШІ для збереження якості обслуговування при обмеженому персоналі.
Технологічний прогрес і зрілість ШІ: Останні прориви у ШІ – особливо в глибинному навчанні та генеративному ШІ – значно покращили можливості, важливі для медицини. Дорослішання алгоритмів розпізнавання зображень, обробки природної мови і прогнозного моделювання зробило ШІ-рішення більш точними й надійними. Окрім того, хмарні обчислення і спеціалізоване обладнання (GPU, TPU) зробили потужний ШІ доступним. Технологічний прогрес означає, що те, що було дослідницьким прототипом ще декілька років тому, сьогодні може бути впроваджено у великому масштабі – та заохочує керівництво впроваджувати ШІ на практиці.
Підтримка з боку держави та політики: Багато урядів і медичних органів активно просувають впровадження ШІ у медицині через фінансування та політичні ініціативи. Наприклад, американська FDA видає рекомендації для прискорення допуску медичних пристроїв на основі ШІ, а національні медичні системи (NHS у Великій Британії, NMPA у Китаї тощо) впроваджують пілотні програми зі ШІ. Гранти та пільги для цифрових інновацій знижують фінансовий бар’єр. Така підтримка політики сигналізує довіру до переваг ШІ й сприяє впровадженню, зменшуючи регуляторну невизначеність grandviewresearch.com grandviewresearch.com.
Післяпандемійний цифровий імпульс: Пандемія COVID-19 (2020–2022) змусила систему охорони здоров’я до швидкої цифровізації – від телемедицини до розподілу ресурсів на основі даних. Це стало своєрідним «бойовим хрещенням» для багатьох ШІ-застосунків (наприклад, інструменти для скринінгу COVID за рентгенами легень або моделі прогнозування потреб у реанімації). Пандемія продемонструвала цінність ШІ для реагування на кризи та прискорила цифрову трансформацію. Тепер організації продовжують цей імпульс, інтегруючи ШІ у повсякденні операції як частину стратегії стійкості та інновацій grandviewresearch.com.
Підвищення рентабельності інвестицій та приклади успіху: Перші впроваджувачі ШІ в медицині вже починають повідомляти про конкретні переваги – наприклад, зниження рівня повторних госпіталізацій, прискорення набору пацієнтів у клінічні дослідження чи збільшення доходів завдяки ШІ для кодування медичних процедур. Чим більше кількість успішних кейсів і реальних прикладів рентабельності, тим більше це переконує інших інвестувати. Медицина – обережна галузь, тому докази безпеки й ефективності є потужним стимулом. Кожне нове дослідження чи пілотний проєкт, що показує, наприклад, підвищення точності діагностики на X% чи економію Y доларів, додає темпу ринку загалом.

Підсумовуючи, поєднання клінічних потреб, економічного тиску і технологічних можливостей сприяє зростанню ролі ШІ в охороні здоров’я. Конвергенція цих факторів створює сприятливе середовище для сталого зростання впровадження ШІ в усьому медичному секторі.

Виклики та регуляторні аспекти

Незважаючи на потенціал, інтеграція ШІ в охорону здоров’я супроводжується значними викликами та бар’єрами, які галузь повинна подолати. До того ж, регуляторні органи розробляють нові підходи, щоб забезпечити безпечне та етичне використання ШІ у медицині. Нижче наведені основні виклики і поточна ситуація із регулюванням:

Ключові виклики та бар’єри

Конфіденційність і безпека даних: Медичні дані є дуже чутливими, тому впровадження ШІ у великих масштабах викликає занепокоєння щодо конфіденційності пацієнтів. Зазвичай необхідно агрегувати великі масиви даних для навчання якісних моделей ШІ, але суворі закони, такі як HIPAA (у США) та GDPR (у Європі), регламентують можливе використання цих даних. Є побоювання щодо витоків інформації або зловживання інсайтами, отриманими від ШІ. У Північній Америці вимоги щодо захисту даних навіть уповільнили реалізацію деяких проєктів ШІ – необхідні дотримання вимог і шифрування для збереження довіри wemarketresearch.com. Також постійною проблемою є захист систем ШІ від кібератак, особливо якщо вони інтегруються із медичними пристроями чи внутрішніми мережами лікарень.
Регуляторна невизначеність (схвалення і контроль): ШІ не вписується у звичні схеми затвердження медичних пристроїв, особливо коли йдеться про «адаптивні» алгоритми, які навчаються з часом. Компанії нерідко стикаються з неясним трактуванням: чи є програмне забезпечення з ШІ медичним пристроєм, що підлягає регуляції? Проте регулятори поступово наздоганяють тенденції (див. нижче). Все ж, відсутність уніфікованих регуляторних рамок раніше змушувала лікарні вагатися щодо закупівлі ШІ-рішень. Потрібно й чітко визначити відповідальність: якщо порада ШІ призвела до помилки – винний лікар, лікарня чи виробник ПЗ?
Сприйняття і довіра медиків: Багато медичних працівників насторожено ставляться до довіри ШІ. Лікарі не завжди бажають покладатися на результат алгоритму, якщо не розуміють, як він до нього дійшов (так звана «чорна скринька», особливо у deep learning). Також виникає опір через страх втратити професійні навички або бути заміненими. Необхідне навчання та зміна підходів для підвищення комфорту персоналу. У звіті Світового Економічного Форуму зазначено, що впровадження ШІ у медицині «нижче середнього» порівняно з іншими галузями weforum.org weforum.org, зокрема через культурні та освітні бар’єри. Медики мають бачити у ШІ інструмент, що доповнює їхній досвід, а не погрозу чи незрозумілий авторитет. Для формування довіри потрібна прозорість (інтерпретованість рішень ШІ), доведена точність і правильна освіта щодо використання результатів ШІ.
Якість даних та упередженість: Моделі ШІ настільки якісні, наскільки якісні їхні навчальні дані. У медицині ж дані можуть бути неструктурованими чи «шумними» (непослідовні записи, артефакти на зображеннях) і нерепрезентативними. Значне занепокоєння викликає алгоритмічне упередження – якщо в даних для навчання не відображено різноманіття, рекомендації ШІ можуть бути менш точними для окремих груп (напр., меншин чи жінок, яких традиційно бракує у клінічних дослідженнях). Забезпечення навчання моделей на широких якісних даних і валідація результатів на різних популяціях – складне, але життєво необхідне завдання. Інакше ШІ може навіть поглибити нерівність (наприклад, ризик-скоринг може працювати для однієї групи, але хибити для іншої). Галузь активно досліджує способи виявлення і зменшення упередженості у моделях.
Інтеграція у робочі процеси та інтероперабельність: Впровадження ШІ – це не просто «вмикання». Лікарні часто мають труднощі з інтеграцією інструментів ШІ у свої ІТ-системи та клінічні процеси. Наприклад, інтеграція із ЕМЗ (електронна медична документація) – технічно складна, але критично необхідна для реальної користі на точці надання допомоги. Багато стартапів із ШІ з’ясували, що без глибокої інтеграції навіть найкращий алгоритм не використовуватиметься перевантаженим персоналом. Досягти інтероперабельності (щоб ШІ обмінювався даними із різних джерел та доставляв результати у потрібні інтерфейси) складно, враховуючи фрагментованість ІТ-ландшафту медицини. Також інтеграція у робочі процеси вимагає змін: хто реагує на сигнал ШІ? Як це фіксується у документації? Такі практичні питання часто уповільнюють впровадження.
Брак кваліфікованого персоналу й ШІ-грамотності: Відчувається дефіцит кадрів, які розуміються й на медицині, й на ШІ («білінгви»). Багато лікарень, особливо невеликих, не мають достатньо дата-сайентістів або інженерів для розгортання та супроводу рішень на основі ШІ. Окрім того, більшість клініцистів не навчені трактувати результати ШІ або обслуговувати пристрої з ШІ. Ця кадрова “прірва” призводить до невпевненості потенційних користувачів у власних силах впроваджувати ШІ. Медустанови починають вкладати кошти у навчальні програми та нові ролі (наприклад, клінічний спеціаліст із ШІ), але питання залишається актуальним.
Вартість і питання рентабельності: Хоч у довгостроковій перспективі ШІ може зекономити кошти, стартові витрати на технології та зміни процесів бувають значними. Бюджети лікарень часто обмежені, і адміністраторам потрібно чітко обґрунтувати рентабельність інвестицій у ШІ. Якщо ШІ-рішення дуже дороге або його результат буде відчутний лише через кілька років, це може викликати спротив. Щоб отримати підтримку, необхідно демонструвати економічну ефективність у пілотних проектах. Ба більше, деякі ШІ-рішення тягнуть постійні витрати (підписки, хмарні сервіси), які потрібно враховувати.
Етичні та юридичні питання: Використання ШІ для прийняття рішень щодо здоров’я породжує етичні дилеми. Як забезпечити поінформовану згоду, якщо у рішеннях бере участь ШІ? Хто має доступ до покращеного за допомогою ШІ лікування, а хто може бути позбавлений такої можливості (ризик збільшення нерівності)? Якщо ШІ рекомендує утриматися від певного лікування через прогнозований результат – чи це етично прийнятно? Ці питання активно обговорюються. Також ще неврегульовано юридичні тонкощі медичної відповідальності за помилки із залученням ШІ – у випадку шкоди судова система повинна з’ясувати, хто саме відповідальний. Поки прецеденти не врегульовані, частина медичних закладів зберігає обережність.

Підсумовуючи, хоча переваги від ШІ очевидні, ці виклики вимагають ретельної роботи. Медична галузь за своєю природою консервативна (і справедливо, адже йдеться про безпеку пацієнтів), тож ці бар’єри слід долати за допомогою валідації, освіти й політик – а не лише через технологічний прогрес.

Регуляторний ландшафт і міркування

Регулятори у всьому світі адаптуються до впровадження ШІ в охороні здоров’я, створюючи настанови для забезпечення безпеки й ефективності без перешкоджання інноваціям. Станом на 2025 рік ось короткий огляд того, як формується регулювання:

Сполучені Штати Америки (FDA): Управління з контролю за продуктами й ліками США (FDA) регулює багато медичних продуктів на основі ШІ, вважаючи їх програмним забезпеченням як медичним виробом (SaMD) у відповідних випадках. FDA активно випускає настанови й навіть нові регуляторні рамки для ШІ/ML. У 2021 році FDA опублікувало план дій щодо програмного забезпечення на основі ШІ/ML, а в 2022–2024 рр. оприлюднило проєкти настанов щодо адаптації алгоритмів після затвердження (оскільки ШІ може навчатися/оновлюватися) news-medical.net. Підхід FDA еволюціонує у напрямку нагляду на основі життєвого циклу, тобто вони прагнуть контролювати, як працює ШІ протягом часу, а не лише на етапі первинного затвердження news-medical.net news-medical.net. Відзначимо, що FDA вже схвалило велику кількість пристроїв із підтримкою ШІ: до кінця 2024 року майже 1000 медичних пристроїв із ШІ (переважно у діагностиці зображень) було авторизовано news-medical.net, що свідчить: агентство не блокує ШІ, а прагне інтегрувати його в існуючі процеси медичного регулювання. Виклик для FDA — балансування інновацій із безпекою пацієнтів: регулятор сигналізує про гнучкість для інструментів із низьким ризиком, зосереджуючись на високоризикових застосуваннях (як автономна діагностика ШІ) для ретельнішого контролю. FDA також співпрацює міжнародно (через такі органи, як Міжнародний форум регуляторів медичних виробів) для гармонізації стандартів news-medical.net. У США регуляторне середовище для ШІ в охороні здоров’я активно формується, і FDA прагне надати чіткі вказівки, щоб компанії розуміли, як затверджувати продукти з ШІ і як їх постійно моніторити.
Європейський Союз: ЄС підходить до питання широко через Акт про штучний інтелект ЄС — всеохоплюючий законодавчий акт щодо ШІ в усіх галузях. Прийнятий у 2024 році й повністю застосовний з 2025-го, цей закон встановлює вимоги до систем ШІ, особливо для чутливих сфер, як-от охорона здоров’я pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Закон ґрунтується на оцінці ризиків: системи ШІ з «високим ризиком» (до яких належать і багато медичних застосувань) повинні відповідати вимогам прозорості, безпеки й справедливості. Це означає, що розробники ШІ для охорони здоров’я в Європі повинні впроваджувати управління ризиками, вести аудиторські журнали, забезпечувати пояснюваність, коли це можливо, і запобігати упередженим результатам. Закон також вимагає проходження певних перевірок відповідності перед запуском таких систем на ринок. Окрім Акта про ШІ, медичні вироби в ЄС мають відповідати Регламенту про медичні вироби (MDR); програмне забезпечення може кваліфікуватися як медичний виріб, і ШІ підпадає під цю категорію, якщо здійснює клінічні рішення. ЄС створює дворівневу регуляторну схему — загальні правила для ШІ плюс галузеві вимоги для медицини, щоб гарантувати, що ШІ безпечний, прозорий і поважає фундаментальні права pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Регулятори Європи зосереджуються і на ефективності, і на етиці, тому продукт зі ШІ повинен не лише давати результати, а й обробляти дані належно та частково пояснювати свої рішення. Такий суворий підхід підвищує витрати на відповідність для розробників ШІ, але має на меті підвищити довіру лікарів і пацієнтів до ШІ в Європі.
Інші регіони: В Азії країни теж розробляють політики. Китай опублікував настанови щодо ШІ в медицині й активно інвестує як у регуляцію, так і в розробку нових інструментів. Китайський регулятор (NMPA) вже схвалив десятки діагностичних інструментів із ШІ (особливо в медичній візуалізації), іноді оперативніше, ніж західні аналоги. Китай часто впроваджує пілотні програми в лікарнях і використовує поетапне схвалення для ПЗ із ШІ, інтенсивно підтримуючи розробки в охороні здоров’я. Японія включає ШІ у свої настанови до Закону про лікарські засоби та медичні вироби (PMDA) й уже схвалила ШІ для візуалізації та патології. Японія зазвичай слідує міжнародним стандартам (часто орієнтуючись на FDA/ЄС), але також розробляє власні ініціативи, наприклад, для підтримки людей похилого віку. Канада та Австралія значною мірою наслідують підходи FDA, але випускають і власні проєкти настанов для ШІ/ML у медичних пристроях. Велика Британія (після Brexit) створила власну стратегію регулювання ШІ, а NHS має кодекс поведінки для ШІ, що наголошує на прозорості алгоритмів і зменшенні упередженості.
Регуляторні «пісочниці» та альянси: Розуміючи, що надто жорстке регулювання може завадити корисним інноваціям, деякі регулятори ввели «пісочниці» чи пілотні програми, де розробники ШІ можуть тісно співпрацювати з регуляторами для тестування систем у контрольованих умовах. Наприклад, британське агентство MHRA мало «пісочницю» для медичних технологій на основі ШІ. Міжнародні альянси, такі як Глобальне партнерство цифрового здоров’я, сприяють обміну найкращими практиками регулювання цифрового здоров’я й ШІ. Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) також опублікувала у 2021 році настанови з етики ШІ в медицині, які, хоч і не є законами, впливають на політику в усьому світі, підкреслюючи принципи прозорості, підзвітності та інклюзивності.
Ключові аспекти регулювання: Типові теми, які розглядають регулятори: вимоги до валідації (доказ того, що ШІ працює належним чином — це може бути клінічне дослідження або ретроспективний аналіз), постмаркетинговий нагляд (моніторинг ефективності ШІ у реальних умовах і фіксація несприятливих подій чи деградації результатів), а також управління змінами (як поводитися з моделями ШІ, котрі навчаються чи оновлюються — запропонований FDA «План керування попередньо визначеними змінами» дозволяє компаніям попередньо погоджувати певні оновлення алгоритмів gtlaw.com). Ще одна важлива сфера — клінічний нагляд: у багатьох юрисдикціях ШІ можна використовувати під керівництвом ліцензованого спеціаліста, а не повністю автономно — принаймні доки не накопичиться більше доказової бази. Саме тому більшість діагностичних інструментів із ШІ зараз мають статус асистивних, а не автономних.
Етичні та правові рамки: Окрім суто медичних регуляцій, змінюється й правова система. Так, обговорюється оновлення законодавства щодо лікарської відповідальності з урахуванням ШІ, а також питання про володіння даними (якщо ШІ навчається на даних пацієнтів лікарні — як розподіляється вигода?). У деяких регіонах удосконалюють закони про інформовану згоду з уточненням: чи треба повідомляти пацієнта про використання ШІ у його лікуванні (для прозорості). З’являються рекомендації, згідно з якими рішення ШІ повинні бути пояснюваними за вимогою пацієнта, особливо в контексті Акта ЄС про ШІ.

Підсумовуючи, регуляторне середовище для ШІ в медицині швидко розвивається, аби не відставати від технологій. Регулятори загалом підтримують потенціал ШІ, але справедливо зосереджують увагу на безпеці пацієнтів, справедливості алгоритмів і підзвітності. До 2025 року чіткіші правила зменшують невизначеність: компанії мають кращі орієнтири для досягнення відповідності, а медичні провайдери — більше впевненості, що схвалені рішення на основі ШІ відповідають базовим стандартам безпеки та ефективності. Цей прогрес важливий для ринку — він будує довіру. Добре врегульована екосистема ШІ, ймовірно, сприятиме ширшому впровадженню: лікарі та пацієнти впевнено користуватимуться технологіями, які були ретельно перевірені й можуть використовуватися так само надійно, як інші медичні пристрої чи медикаменти.

Можливості та майбутні тенденції

Дивлячись у майбутнє, поєднання ШІ та охорони здоров’я обіцяє ще більш радикальні зміни. Окрім нинішніх застосувань, нові можливості та майбутні тренди показують, як ШІ все тісніше інтегруватиметься з іншими технологіями й відкриватиме нові горизонти у медицині. Ось кілька ключових напрямів розвитку станом на 2025 рік і пізніше:

Інтеграція з носимими технологіями та IoT-пристроями здоров’я

Розповсюдження носимих пристроїв для здоров’я (смарт-годинники, фітнес-трекери, біосенсори) створює безперервний потік даних про стан пацієнта в реальному часі — ідеальний вхід для алгоритмів ШІ. Сам ринок носимих технологій стрімко зростає (очікується зростання з $66 млрд у 2025 році до понад $500 млрд у 2033-му) willowtreeapps.com, тобто сотні мільйонів людей будуть цілодобово генерувати дані про своє здоров’я. Це відкриває величезні можливості для ШІ у профілактичній і персоналізованій медицині. Наприклад, ШІ може через смарт-годинник стежити за ритмом серця, активністю, сном конкретної людини й ідентифікувати відхилення, які можуть вказувати на ранній розвиток фібриляції передсердь чи інших серцевих проблем, підказуючи необхідність пройти медичну перевірку до виникнення серйозних проявів. Аналогічно, зміни у показниках із носимих пристроїв можуть дозволити виявити грип чи Covid ще до появи симптомів у користувача. Технологічні гіганти й стартапи розробляють алгоритми ШІ, які живуть прямо на цих гаджетах або в хмарі, щоб забезпечити інтелектуальний коучинг — підбадьорювати до активності, якщо моторика знижується, або сповіщати куратора, якщо датчик руху у літньої людини показує відсутність активності в ліжку.Інтеграція ШІ з носимими пристроями також дає новий рівень контролю хронічних захворювань: для діабетиків безперервні глюкометри подають дані до ШІ, який прогнозує динаміку рівня цукру й може коригувати дозу інсуліну; для людей із психічними станами — носимі сенсори, що фіксують фізіологічні прояви стресу, можуть ініціювати підтримку. Із появою все більш медичних сенсорів (ЕКГ, тонометри, портативні УЗД та ін.) у вигляді носимих чи домашніх пристроїв, ШІ стане ключовим у аналізі величезних потоків даних і відборі найважливішого для лікарів. Цей тренд зсуває медицину до моделі «завжди онлайн», коли не епізодичні заміри на прийомі, а безперервний нагляд за здоров’ям у фоновому режимі. До 2030 року очікується, що багато людей матимуть свого роду «охоронця здоров’я» на основі ШІ — котрий невпинно аналізує їхні сенсорні дані й допомагає зберігати здоров’я та уникати госпіталізації.

Телемедицина та віртуальна допомога, посилені ШІ

Під час пандемії телемедицина отримала масове впровадження і нині є невід’ємною частиною надання медичних послуг. Наступний етап — телемедицина зі ШІ, де штучний інтелект виконує функції тріажу, моніторингу та навіть віртуальних оглядів. Одна із найближчих можливостей — використання ШІ для попереднього скринінгу або тріажу пацієнтів перед онлайн-консультацією: пацієнт може поспілкуватися з чат-ботом ШІ, який збирає симптоми та медичний анамнез, а потім узагальнює інформацію для лікаря — економлячи час і фокусуючи телемедичну консультацію weforum.org. Симптом-чекери на основі ШІ (інтегровані у платформи телемедицини) дозволяють направляти пацієнтів на відповідний рівень допомоги (екстрену чи планову) або до правильного спеціаліста. Під час відеозустрічі комп’ютерне бачення ШІ може спостерігати за обличчям пацієнта для виявлення ознак стресу чи аналізувати його мовлення на предмет нейрологічних симптомів. У дистанційному моніторингу пацієнтів, що часто поєднується з телемедициню, ШІ може визначити, яким із пацієнтів на дому потрібна негайна увага, аналізуючи передані показники. Наприклад, ШІ може аналізувати щоденні вимірювання тиску й ваги у пацієнтів із серцевою недостатністю й сповіщати медсестру, якщо є ознаки наближення погіршення. Це дозволяє телемедичним лікарям втрутитися раніше — скоригувати лікування або госпіталізувати пацієнта до загострення. Віртуальні медсестри-помічниці, про які згадувалося раніше, також є частиною телемедицини — вони можуть здійснювати супроводжувальні дзвінки або переписку між основними прийомами. У сільській чи недостатньо забезпеченій місцевості ШІ може підказувати терапевтам під час консультацій (на кшталт системи другої думки в реальному часі). Крім того, переклад і обробка природної мови ШІ допоможе долати мовні бар’єри під час телемедичних дзвінків: наприклад, англомовний лікар зможе ефективно лікувати пацієнта, який розмовляє лише суахілі, завдяки перекладу медичного діалогу у реальному часі. Платформи телемедицини дедалі частіше включають такі можливості ШІ для підвищення якості та масштабованості дистанційної допомоги. Кінцева мета — “розумна телемедицина”: віртуальна клініка, яка діє на випередження, базується на даних і є такою ж ефективною, як і стаціонарна допомога для багатьох станів, завдяки підтримці ШІ.

Генеративний ШІ у клінічних дослідженнях та науці

Генеративний ШІ — тобто ШІ, здатний створювати новий контент чи дизайни (наприклад, текст — GPT-4, чи молекули) — суттєво змінить наукові дослідження й розробку ліків. Одна із найперспективніших сфер — проектування та оптимізація клінічних досліджень. Як зазначає Всесвітній економічний форум, клінічні дослідження є дорогими, тривалими та мають високий рівень невдач weforum.org weforum.org. Генеративний ШІ може, наприклад, пропонувати ефективніші протоколи досліджень, моделювати результати з використанням синтетичних даних або визначати критерії включення пацієнтів, що дають надійніші результати. Недавній звіт виділив п’ять напрямів трансформації досліджень завдяки генеративному ШІ: поліпшення дизайну досліджень, вибору центрів, набору учасників, аналізу даних і навіть регуляторних подань weforum.org weforum.org. Наприклад, генеративні моделі можуть імітувати популяції пацієнтів з певними характеристиками щоб протестувати різні сценарії випробувань (що особливо допоможе зробити дослідження більш інклюзивними й репрезентативними). ШІ може аналізувати неструктуровані критерії включення з попередніх досліджень і генерувати оптимізовані критерії, що розширюють охоплення без шкоди для безпеки — тобто полегшити набір пацієнтів. Під час проведення дослідження чат-боти можуть спілкуватися з учасниками для підвищення їхньої залученості (нагадування, відповіді на питання тощо), і тим самим знизити частку вихідників з дослідження. У сфері опрацювання даних, ШІ здатен створювати частини звітів автоматично — економлячи час дослідників на написанні і обробці цифр. Сама FDA визначила, що генеративні ШІ інструменти можуть скоротити час підготовки окремих регуляторних документів на 30% і більше drugdiscoverytrends.com. У сфері розробки ліків генеративний ШІ вже пропонує нові молекулярні структури-кандидати, а також створює синтетичні дані (наприклад, структури білків чи навіть “фейкові” пацієнтські дані, що доповнюють реальні набори, зберігаючи конфіденційність). Перші ліки, розроблені ШІ, які входять у клінічні випробування (як-от молекула Insilico для лікування легеневого фіброзу insilico.com), показують, як генеративні моделі здатні створювати терапії “з нуля”. До 2030 року генеративний ШІ стане стандартним інструментом для фармдосліджень, допомагаючи проектувати кандидатів у ліки, прогнозувати взаємодії молекул і мішеней і навіть формувати нові гіпотези щодо хвороб. Це суттєво скоротить вартість і тривалість виведення нових препаратів на ринок, а отже, дозволить пацієнтам швидше отримувати інноваційні засоби лікування.

ШІ та споживацька медицина: вплив пацієнтів

Зі зростанням доступності AI-інструментів самі пацієнти дедалі частіше використовують ШІ для отримання здоров’я та самодопомоги. Уже існують програми для перевірки симптомів та застосунки зі здоров’я на основі ШІ, доступні напряму споживачу. Майбутнє — це пацієнт, який має силу впливати на своє здоров’я і може отримувати персоналізовані поради від ШІ — практично “доктор ШІ” на смартфоні (звичайно, з усіма необхідними застереженнями, що це не справжній лікар). Великі мовні моделі, адаптовані для медицини (наприклад, гіпотетичний майбутній “ChatGPT-Medical”), могли б відповідати на питання пацієнтів зрозумілою мовою цілодобово, покращуючи рівень медичної грамотності. Насправді, такі зусилля вже тривають: наприклад, Med-PaLM (медична LLM від Google) прагне дати експертні відповіді на медичні запити. Додаючи особисті дані про здоров’я, пацієнти можуть отримувати індивідуальні поради. Наприклад, ШІ аналізуватиме дані з фітнес-браслета, харчові журнали, генетичну інформацію і надаватиме щоденні підказки — “Вчора рівень цукру в крові був високим, спробуйте піти на прогулянку після їжі сьогодні”. ШІ також активно застосовується у підтримці психічного здоров’я: додатки з “ШІ-слухачем” для когнітивно-поведінкової терапії чи відстеження настрою стають дедалі складнішими, а з розвитком генеративного ШІ — ще й емпатичними. Такий пацієнтоорієнтований ШІ необхідно буде регулювати — щоб запобігти дезінформації та гарантувати безпеку порад. Але якщо це буде зроблено правильно, ШІ зробить пацієнтів повноцінними партнерами системи охорони здоров’я. До 2030 року середньостатистична людина може користуватися ШІ для питань здоров’я майже так само часто, як сьогодні — Google, незалежно від того, чи вирішує питання про похід до лікаря, чи отримує щоденні поради щодо здоров’я. Ця тенденція також пов’язана з профілактикою: ШІ, що постійно “коучить” пацієнта, допоможе своєчасно помічати порушення у прийомі ліків чи появу шкідливих звичок, зменшуючи потребу у реагуванні на хвороби постфактум.

ШІ у популяційній та громадській медицині

У більш широкому масштабі ШІ дедалі частіше використовуватиметься для керування здоров’ям популяцій — аналізу даних по багатьох групах людей задля виявлення трендів, груп ризику і прийняття рішень у сфері громадського здоров’я. Системи охорони здоров’я, агрегуючи дані сотень тисяч і мільйонів пацієнтів, можуть використовувати ШІ для прогнозування спалахів хвороб (як це намагалися зробити з COVID-19), для визначення спільнот з підвищеним рівнем хронічних захворювань і розподілу ресурсів, для персоналізованої комунікації. Наприклад, страховик чи місцева служба здоров’я може використовувати ШІ для визначення, яка частина населення найменш ймовірно прийде на онкоскринінги — і цілеспрямовано організувати відповідну роботу з ними. ШІ також оптимізує логістику ланцюжків постачання для громадської медицини (що особливо важливо під час вакцинації чи екстрених ситуацій). Глянувши на майбутнє, ШІ може відіграти ключову роль у глобальному здоров’ї — допомагаючи біднішим країнам “перестрибувати” старі технології завдяки діагностичним алгоритмам у разі дефіциту лікарів, або оптимізувати телемедичну допомогу у віддалених районах. Можливо, ми побачимо “медичні дрони”, які доставлятимуть допомогу під керівництвом ШІ, чи епідеміологічні моделі для ухвалення рішень урядом залежно від локальних особливостей. Таким чином, якщо на ранніх етапах ШІ у медицині був зосереджений на пацієнтах і лікарнях, то майбутнє — це інформація та рішення для цілих спільнот, засновані на ШІ для підтримки здоров’я громад.

Генеративний ШІ для медичних знань та навчання

Ще одна перспективна можливість — застосування генеративного ШІ для навчання медичних працівників і підвищення рівня медичної освіти. Віртуальні пацієнти на основі ШІ можуть моделювати широкий спектр клінічних сценаріїв для тренування студентів-медиків чи медсестер. Такі “ШІ-пацієнти” можуть демонструвати симптоми, спілкуватись і реагувати на лікування реалістично, даючи можливість навчатися без ризику для реальних людей. Крім того, великі мовні моделі можуть працювати як тьютори чи консультації на вимогу: молодий лікар може звернутись до асистента-ШІ для швидкого нагадування про алгоритм дій у незнайомій ситуації (за аналогією з контекстним і “розумнішим” Google або UpToDate). З розвитком і появою довіри до цих моделей, вони допоможуть поширювати найновіші медичні знання по світу. Неперервна медична освіта також може отримати імпульс завдяки ШІ: уявіть собі ШІ-систему, яка аналізує діяльність лікаря чи прогалини у знаннях (за статистикою записів у клініці або заданих запитань) і сама пропонує зрозумілі модулі для навчання або актуальні наукові статті для ознайомлення. Така персоналізована освіта дозволить медикам залишатися в курсі постійно зростаючого обсягу знань у медицині.

Конвергенція ШІ з іншими технологіями (AR/VR, робототехніка, геноміка)

Нарешті, варто відзначити ще одну тенденцію — поєднання ШІ з іншими передовими технологіями для створення нових моделей медичної допомоги. Окуляри доповненої реальності (AR) для хірургів, наприклад, можуть накладати підказки ШІ на поле зору під час операції (відмічаючи судини чи пухлини під тканиною в реальному часі). Віртуальна реальність (VR) разом із ШІ може використовуватись для знеболення чи реабілітації — коли віртуальне середовище підлаштовується під рівень стресу пацієнта. У геномиці ШІ є необхідним компонентом для інтерпретації генетичних варіацій; зі здешевленням секвенування геномів ШІ допоможе підібрати лікування на молекулярному рівні (тобто справді персоналізовану медицину). 3D-друк і ШІ разом дозволять створювати індивідуальні імпланти та протези, розроблені алгоритмами для ідеальної посадки й функції. А ще у робототехніці поза межами операційної: роботи-компаньйони або екзоскелети для реабілітації з керуванням на основі ШІ можуть стати повсякденням, де інтелект постійно підлаштовує підтримку під прогрес пацієнта. Лікарня майбутнього — це розумне середовище, де сенсори IoT, алгоритми ШІ і робототехніка працюють разом: наприклад, палата, де з пацієнтом спілкується голосовий асистент ШІ, спеціальний мат відстежує активність, робот-допоміжник приносить необхідне, а всі дані збираються для координації допомоги серед “людської” команди лікарів і медсестер.

Підсумовуючи, наступне десятиліття в охороні здоров’я, ймовірно, буде визначене глибшою інтеграцією ШІ, більш інтелектуальною автоматизацією та ширшою підключеністю даних. Інтеграція з носимими пристроями перенесе медичну допомогу у повсякденне життя, телемедицина стане розумнішою і більш інтерактивною завдяки ШІ, а генеративний ШІ пришвидшить інновації — від лабораторії до ліжка пацієнта. Ці можливості супроводжуються відповідальністю впроваджувати ШІ обдумано, забезпечуючи, щоб рівність, етика та емпатія залишалися в основі охорони здоров’я. Якщо це буде зроблено належним чином, подальший розвиток ШІ у медицині покращить результати лікування, демократизує медичні знання та зробить надання медичних послуг більш стійким для прийдешніх поколінь.