Přehled – Transformace zdravotnictví pomocí AI

Umělá inteligence (AI) předefinovává poskytování zdravotní péče tím, že zvyšuje přesnost diagnostiky, personalizuje léčbu a zlepšuje provozní efektivitu. Nemocnice a kliniky zavádějí AI nástroje stále rychlejším tempem – studie z roku 2024 zjistila, že 79 % zdravotnických organizací využívá AI a návratnost investice (ROI) je dosažena za něco málo přes rok (vygeneruje $3,20 na každý investovaný $1) grandviewresearch.com. Klíčovými hnacími silami jsou explozivní nárůst medicínských dat (z elektronických zdravotních záznamů, zobrazování, nositelných zařízení, genomiky) a snaha o lepší výsledky pacientů. AI algoritmy dokážou rychle analyzovat tato obrovská datová soubory, podporovat klinické rozhodování, odhalovat vzory, kterých by si člověk nevšiml, a automatizovat rutinní úkoly. Toto přichází v klíčovém okamžiku: svět čelí narůstajícímu nedostatku zdravotnických pracovníků (odhadovaný nedostatek je 11 milionů do roku 2030 weforum.org) a AI je vnímána jako nástroj, který pomůže překlenout tuto mezeru tím, že posílí personál a rozšíří dostupnost péče. Celkově nasazení AI ve zdravotnictví posouvá obor směrem ke více proaktivní, na datech založené péči, což zvyšuje efektivitu i kvalitu péče o pacienta.

Klíčové oblasti aplikace AI ve zdravotnictví

Dopad AI pokrývá celý kontinuum péče. Níže jsou klíčové oblasti aplikace, kde AI způsobuje zásadní změny:

Diagnostika a včasné odhalení nemocí

AI revolucionalizuje diagnostiku nemocí tím, že identifikuje jemné znaky a vzory, které jsou často pro kliniky neviditelné. Modely strojového učení dokážou analyzovat symptomy, laboratorní výsledky a dokonce i genetická data, aby upozornily na vysoce rizikové pacienty u nemocí jako jsou srdeční onemocnění či cukrovka ještě před projevem příznaků, což umožňuje včasnější zásahy willowtreeapps.com weforum.org. Například AstraZeneca vyvinula AI model využívající data od 500 000 pacientů, který dokázal předpovědět nástup nemocí roky předem s vysokou mírou jistoty weforum.org. V praxi AI-řízené rozhodovací systémy asistují lékařům v diferenciální diagnostice, snižují diagnostické chyby a urychlují léčbu. Díky třídění pacientských záznamů a medicínské literatury může AI navrhovat možné diagnózy nebo doporučovat personalizované léčebné plány. Tento prediktivní a personalizovaný přístup k diagnostice slibuje zlepšit výsledky díky včasnému odhalení nemocí a přizpůsobení léčby konkrétnímu pacientovi.

Analýza medicínských snímků

Jedna z nejvyspělejších aplikací AI je v medicínském zobrazování, kde algoritmy hlubokého učení dokážou interpretovat snímky s pozoruhodnou přesností. AI nástroje se dnes používají k čtení radiologických snímků (RTG, CT, MRI) a patologických preparátů a fungují jako „druhý pár očí“ pro lékaře. Například v péči o pacienty s mrtvicí byl AI software „dvakrát přesnější“ než lidský odborník při rozpoznání poškození mozku na CT snímcích weforum.org – a dokázal také určit, kdy k mozkové příhodě došlo, což je zásadní pro včasnou léčbu. AI rovněž překonává lékaře ve vyhledávání fraktur a lézí: urgentní lékaři přehlédnou asi 10 % fraktur, ale AI screening dokáže tyto skryté zlomeniny odhalit weforum.org. Podobně nedávný nástroj identifikoval 64 % epileptických lézí na mozku, které radiologové přehlédli pečlivou analýzou MRI snímků weforum.org. Tyto příklady podtrhují schopnost AI zlepšit diagnostiku zobrazovacími metodami – zvýšit přesnost, konzistenci i rychlost. V praxi AI analýza snímků dokáže prioritizovat klíčové nálezy (jako jsou krvácení či nádory) pro přezkoumání radiologem, což vede k rychlejší diagnóze a léčbě. Mnohé AI řešení v oblasti zobrazování už splnily regulatorní požadavky; např. FDA dosud schválil téměř 1 000 AI-poháněných zařízení pro medicínské zobrazování (převážně v radiologii a kardiologii) news-medical.net. Snížením lidské chyby a zátěže AI v zobrazování zvyšuje spolehlivost a efektivitu diagnostiky.

Personalizovaná medicína a predikce rizik

AI je hybatelem precizní medicíny, což zdravotnictví umožňuje upustit od univerzálního přístupu a přejít k opravdu personalizované péči. Pokročilé algoritmy dokážou integrovat genetiku jednotlivce, jeho medicínskou historii, životní styl a dokonce i sociální determinanty zdraví a přizpůsobit léčebné plány willowtreeapps.com. Například strojové učení může analyzovat genomická data a předpovědět, jak pacient zareaguje na určitou onkologickou léčbu, což lékařům umožní vybrat tu nejúčinnější a nejméně toxickou terapii. AI se také používá ke stratifikaci pacientů podle rizika: díky analýze elektronických zdravotních záznamů (EHR) a dalších dat AI odhalí, kteří pacienti mají vyšší riziko opětovného přijetí nebo zhoršení stavu, což vede k preventivnímu zásahu gminsights.com. Zdravotnické systémy tyto schopnosti již využívají – například AI analýzy dokážou označit pacienty, kteří potřebují proaktivní zásah, jako je úprava léků nebo včasnější kontrola, aby se předešlo komplikacím. Personalizovaná doporučení zasahují i do každodenního zdraví: AI může doporučovat individuální plány stravy, cvičení nebo preventivních vyšetření na základě unikátního profilu jedince. Jinými slovy, personalizovaná medicína poháněná AI znamená, že správný pacient dostane správný zásah ve správný čas, což zlepšuje výsledky a může snižovat náklady tím, že zabrání neúčinné terapii.

Vývoj a objevování léků

AI dramaticky urychluje objevování léků a farmaceutický výzkum. Tradičně je vývoj nového léku nákladný a zdlouhavý – často trvá přes deset let a stojí miliardy dolarů. AI to mění tím, že rychle analyzuje chemická a genomická data, identifikuje perspektivní kandidáty a předpovídá jejich chování. Pozoruhodně generativní AI modely jako DeepMind’s AlphaFold (oznámený v r. 2023) dokážou v řádu hodin přesně předpovědět struktury proteinů, což dřív trvalo vědcům měsíce gminsights.com. Tento průlom otevřel nové možnosti v léčbě nemocí jako je Alzheimer nebo některé formy rakoviny, tím že odhalil, jak se proteiny – běžné cíle léků – skládají a fungují gminsights.com. AI platformy slouží i ke screeningu milionů chemických sloučenin na jejich účinnost proti nemocem a výrazně tak zužují pole potenciálních vítězů. V jednom milníku první AI objevený lék vstoupil do lidských klinických studií v roce 2023 u vzácného onemocnění plic, poté co AI systém navrhl novou molekulu a dovedl ji od návrhu po fázi II klinických testů insilico.com. Farmaceutické firmy i startupy využívají tyto nástroje k urychlení R&D cyklů: modely strojového učení umí optimalizovat vedoucí sloučeniny, navrhovat nové kombinace léků a na základě dat předpovědět toxicitu či vedlejší účinky ve včasné fázi, čímž snižují nákladná selhání v pozdní fázi vývoje. Díky AI se z vývoje léků stává více datově řízený, digitální (in-silico) proces, což slibuje rychlejší a levnější zavádění nových terapií pro pacienty.

Robotická chirurgie a automatizace

V operačních sálech AI zdokonaluje robotickou chirurgii a podporu chirurgického rozhodování. Chirurgičtí roboti (například systém da Vinci a novější roboti pohánění AI) už nyní pomáhají lékařům vykonávat složité zákroky s větší přesností a minimální invazivností. AI jde ještě dál – poskytuje asistenci a automatizaci v reálném čase: například algoritmy počítačového vidění analyzují živý obraz z endoskopické kamery, rozpoznávají anatomické struktury nebo nádory a pomáhají chirurgům s bezpečnou navigací. V některých případech mohou roboti řízení AI vykonávat opakované nebo maximálně jemné úkony s přesností převyšující lidské možnosti. Roboticky asistované operace zažívají celosvětově výrazný růst – země jako Čína rychle zavádějí AI-chirurgické systémy pro zákroky od ortopedie po onkologii grandviewresearch.com. Tyto systémy se učí z obrovských chirurgických dat; v budoucnu možná budou schopny samy navrhovat optimální chirurgické postupy nebo dokonce pod dohledem provádět části výkonů autonomně. Výsledkem bývá rychlejší zotavení a méně komplikací pro pacienty. Ačkoliv plně autonomní chirurgie je zatím experimentální, AI už nyní funguje jako „spolupilot“ chirurgů a zlepšuje výsledky v oborech jako neurochirurgie, kardiologie nebo gynekologie. Pokračující integrace AI do robotiky – ve spojení s odborností chirurga – má dále zvýšit přesnost operací a bezpečnost pacientů.

Virtuální ošetřovatelské asistenty a monitorování pacientů

Virtuální ošetřovatelské asistenty – chatboty nebo hlasoví asistenti pohánění AI – se objevují jako podpora pro pacienty i zdravotnické týmy. Tito “digitální zdravotníci” mohou monitorovat příznaky pacientů, poskytovat základní lékařské rady a dohlížet na dodržování léčebných plánů. Například aplikace pro chytré telefony, jako jsou Babylon Health a Ada Health, využívají AI k interakci s pacienty, dotazují se na příznaky a poskytují rady k dalšímu postupu či informace o zdraví gminsights.com. Pacienti okamžitě získají odpovědi na běžné zdravotní dotazy a vodítko, zda by měli navštívit lékaře, což zlepšuje přístup ke zdravotní péči a snižuje zbytečné návštěvy v ordinacích. Nemocnice také nasazují virtuální asistenty pro kontrolu pacientů po propuštění: např. AI bot může zavolat pacientovi a zeptat se, zda užívá předepsané léky nebo zda nemá nežádoucí účinky; v případě nutnosti upozorní lidskou sestru. V klinickém prostředí hlasoví asistenti založení na AI (často využívající zpracování přirozeného jazyka) pomáhají zaznamenávat interakce s pacienty a vyhledávat informace a plní roli digitálního “pisatele” či asistenta pro sestry. Tato pomoc je zvlášť cenná v době nedostatku personálu. Dále systémy s AI monitorují v reálném čase životní funkce pacientů (pomocí nositelných zařízení či pokojových senzorů) a mohou upozornit personál na včasné známky potíží, jako je riziko sepse či pádu – i během nočních směn. Tyto virtuální asistenty efektivně rozšiřují dosah zdravotnických pracovníků a nabízejí monitoring a podporu 24/7. Ačkoli nenahrazují lidské sestry, zvládají rutinní dotazy a dohled, čímž lékařům uvolňují čas pro komplikovanější péči.

Optimalizace workflow a administrativy nemocnic

Kromě přímé péče o pacienty AI zefektivňuje provoz nemocnic a workflow v zákulisí. Zdravotnictví zahrnuje množství administrativních úkolů – plánování, účetnictví, dokumentaci, řízení zásob – které dokáže AI vykonávat efektivněji. Například prediktivní algoritmy zvládnou předpovídat objemy příjmů pacientů (např. očekávání nárůstů na pohotovosti nebo sezónních epidemií), což umožňuje lépe rozvrhnout personál a kapacity lůžek grandviewresearch.com. Přední nemocnice jako Cleveland Clinic již implementovaly tzv. “command centra” poháněná AI, která analyzují data v reálném čase kvůli optimalizaci toku pacientů: po spuštění AI “mise na řízení” dosáhla Cleveland Clinic 7% nárůstu denních příjmů převedených pacientů díky rychlejšímu směrování pacientů na volná lůžka willowtreeapps.com. AI nástroje na plánování rovněž snižují čekací doby a eliminují úzká místa – analýzou dat o objednávání a docházce dokáží upravovat rozpisy nebo posílat pacientům upomínky. V administrativě zase algoritmy na zpracování přirozeného jazyka (například Dragon Medical od Nuance, nyní s GPT-4) umí automaticky generovat klinické záznamy a zpracovávat dokumentaci, což lékařům šetří hodiny papírování týdně willowtreeapps.com. Automatizace s AI se nasazuje i v procesu vyřizování žádostí a řízení plateb, kde odhaluje chybné kódování nebo podvodné nároky. Výhody zaznamenávají i nemocniční dodavatelské řetězce, kde AI předpovídá spotřebu léků i materiálu a zabraňuje nedostatkům. Stručně řečeno, technologie AI pomáhá zdravotnickým organizacím fungovat jako dobře namazaný stroj – zvyšuje efektivitu, snižuje administrativní náklady a umožňuje lékařům věnovat více času pacientům místo papírování.

Globální tržní prognóza (2025–2030)

Trh s AI ve zdravotnictví zažívá explozivní růst a podle prognóz se bude rychle rozšiřovat až do roku 2030. Očekává se, že objem trhu se během několika let několikanásobně zvýší, jelikož adopce AI ve světě mezi poskytovateli, pojišťovnami i farmaceutickým průmyslem dramaticky sílí.

Velikost a růst trhu – výhled

V roce 2024 byla globální hodnota trhu s AI ve zdravotnictví odhadována na přibližně 26–27 miliard USD grandviewresearch.com. Do roku 2025 se očekává růst na cca 32–37 miliard USD, poté má nastat akcelerace. Různé odhady predikují, že v roce 2030 se trh vyšplhá na 110–180+ miliard USD, což odpovídá meziročnímu složenému růstu 35–40 % (CAGR) marketsandmarkets.com grandviewresearch.com. Například podle jedné analýzy trh poroste tempem cca 38,6 % CAGR: z 21,7 miliardy USD v roce 2025 až na 110,6 miliardy USD do roku 2030 marketsandmarkets.com. Jiný odhad předpokládá ještě vyšší trajektorii, s trhem dosahujícím 187,7 miliardy USD do roku 2030 (téměř sedminásobek proti roku 2024) grandviewresearch.com. Přes rozdíly v konkrétních hodnotách však všichni analytici se shodují na výrazném růstu: AI ve zdravotnictví rozšíří 5–10násobně aktuální objem ještě v tomto desetiletí. Tento růst podporují prudce rostoucí investice, technologické inovace a přibývající využití AI v oboru.

Pro ilustraci růstového trendu shrnuje následující tabulka přibližný globální výhled mezi roky 2025 a 2030:

Rok	Globální velikost trhu s AI ve zdravotnictví (USD)	Meziroční růst
2024	~26,5 miliardy USD (základní rok) grandviewresearch.com	–
2025	~32–34 miliard USD (odhad)	~25 % 📈 (odhad)
2026	~45–50 miliard USD (odhad)	~40 % 📈 (odhad)
2028	~80–100 miliard USD (odhad)	~35–40 % 📈 (odhad)
2030	150–200+ miliard USD (prognóza)	– (kumulativně ~35–40 % CAGR)

Tabulka: Projekce velikosti globálního trhu s AI ve zdravotnictví, 2024–2030. Všechny údaje jsou přibližné, konkrétní prognózy se mezi zdroji liší marketsandmarkets.com grandviewresearch.com.

Jak je patrné výše, tržní trajektorie je exponenciální. Růst se může v druhé polovině 20. let 21. století ještě zrychlit, jakmile se AI stane standardní součástí workflow ve zdravotnictví a nové aplikace (například generativní AI) začnou přidávat další hodnotu. Do roku 2030 se očekává, že AI technologie – od diagnostiky po řízení nemocnic – budou průmyslem přesahujícím 100 miliard USD ročně a pevně zakořeněným v globálním zdravotnictví.

Segmentace podle aplikace

Podle typu aplikace AI ve zdravotnictví pokrývá různé segmenty, přičemž některé oblasti mají větší investiční i výnosový potenciál než jiné:

• Lékařské zobrazování & diagnostika: Aktuálně největší segment AI aplikací díky vysoké poptávce po AI v analýze snímků a podpoře rozhodování v diagnostice. V roce 2023 měl tento segment hodnotu přes 7,4 miliardy USD a dominuje trhu gminsights.com. Vedou zde AI nástroje v radiologii a patologii, jak bylo popsáno výše (např. rozpoznávání snímků pro detekci nádorů). Význam tohoto segmentu odráží jasný finanční přínos díky vyšší přesnosti a efektivitě diagnostiky. Očekává se jeho další výrazný růst s tím, jak se AI stává standardem při interpretaci snímků a přibývá FDA schválení diagnostických AI zařízení.
• Objevování léků: Rostoucí segment, kde AI využívají farmaceutické a biotechnologické firmy k identifikaci cílových molekul, návrhu nových látek i optimalizaci klinických studií. Ačkoli je dnes menší než zobrazování, tento segment rychle expanduje s rostoucími úspěchy (například léky navržené pomocí AI vcházejí do klinických studií a dochází k velkým spolupracím technologických firem a farmaceutů gminsights.com). Generativní AI modely zde představují zásadní posun, často zkracují vývoj nových léčiv o roky.
• Workflow & administrativa nemocnic: AI řešení pro plánování, řízení kapacit a automatizaci administrativy tvoří další výrazný segment. Obvykle se označuje jako “řízení workflow ve zdravotnictví” a zahrnuje AI pro analýzu elektronických zdravotních záznamů (EHR), optimalizaci fakturace a plánování personálu/úkolů. Segment rychle roste, protože zdravotnická zařízení usilují o úspory a efektivitu; řada systémů investuje do AI “velínů” a administrativních botů na snížení nákladů.
• Virtuální asistenti & zapojení pacientů: Zahrnuje chatboty pro dotazy pacientů, virtuální zdravotní kouče a aplikace na posuzování příznaků. Jde o nový segment, kde působí společnosti jako Babylon Health gminsights.com. S rostoucím “spotřebitelským” přístupem k péči stále více pacientů komunikuje s nástroji poháněnými AI pro triáž, objednávání nebo první zdravotní rady. Patří sem i asistenti pro zdravotníky, kteří napomáhají s dokumentací a klinickými dotazy (například hlasoví asistenti přímo v ordinaci).
• Dálkové monitorování a telemedicína: AI nástroje pro vzdálené monitorování pacientů (RPM) a telemedicínské platformy jsou dalším prudce rostoucím segmentem. Tyto systémy analyzují data z nositelných a domácích zařízení pro řízení chronických nemocí či zotavení po operaci. Pandemie vedla k explozi telemedicíny a AI je v této oblasti důležitým růstovým motorem (například predikuje, které tele-vyšetření je třeba eskalovat, analyzuje pacientem generovaná data).
• Kyberbezpečnost & ostatní: AI ve zdravotnictví zasahuje též do bezpečnosti dat (např. odhalování bezpečnostních incidentů či anomálií v síti nemocnic) a provozních oblastí, jakými jsou dodavatelské řetězce (predikce spotřeby zásob). Ačkoli je jejich tržní podíl zatím nižší, tyto “ostatní” aplikace jsou pro komplexní AI ochranu a řízení zdravotnictví klíčové.

Z hlediska podílu na tržbách má dnes největší váhu lékařské zobrazování/diagnostika (odhadem tvoří čtvrtinu až třetinu tržeb v AI zdravotnictví) biospace.com gminsights.com. Ostatní segmenty jako vývoj léčiv či virtuální péče však rostou rychleji a brzy budou dohánět lídry trhu. Očekává se, že do roku 2030 se zastoupení jednotlivých aplikací diverzifikuje – diagnostika zůstane jádrem a novější oblasti (jako AI-asistované podpory klinického rozhodování či nástroje pro personalizovanou medicínu) dále zvýší svůj podíl.

Segmentace dle regionu

Geograficky se adopce AI ve zdravotnictví liší, avšak Severní Amerika v současnosti dominuje trhu z hlediska příjmů, zatímco oblast Asie a Pacifiku vykazuje nejrychlejší růst. Následující tabulka shrnuje trh podle regionů:

Region	Velikost trhu 2023	Velikost trhu 2030 (předpověď)	Poznámky
Severní Amerika	~13 miliard USD (≈59% podíl) openandaffordable.com	90–100+ miliard USD (největší)	USA je největším trhem s AI ve zdravotnictví na světě. Růst je poháněn pokročilou IT infrastrukturou, vysokými výdaji ve zdravotnictví a inovačním ekosystémem. Severní Amerika představovala v roce 2024 asi 54 % světových příjmů za zdravotnickou AI grandviewresearch.com. Výrazný nárůst v AI diagnostice, nemocničním provozu a cloudových AI službách.
Evropa	~6 miliard USD (≈26% podíl)	~50 miliard USD openandaffordable.com	Silný růst v EU díky podpůrným politikám a investicím do výzkumu a vývoje. Vedení přebírá UK a Německo (například britské NHS investuje do AI pro péči o pacienty grandviewresearch.com). Evropa bude růst tempem cca 35 % CAGR openandaffordable.com. Do roku 2030 se očekává, že evropský trh překročí 50 miliard USD, se širokým využitím AI v zobrazování, třídění pacientů a administrativě.
Asie a Pacifik	~3 miliardy USD (≈13% podíl)	~30–40 miliard USD (nejrychlejší růst)	APAC je nejrychleji rostoucí region s CAGR přes 40 % openandaffordable.com, poháněný velkou populací a vládními iniciativami. Klíčovými tahouny jsou Čína a Japonsko – Čína rychle zavádí AI v diagnostice a operacích za asistence robotů grandviewresearch.com, Japonsko využívá AI v péči o seniory a patří mezi světovou špičku v robotice gminsights.com. Na růstu APAC participují rovněž Indie, Jižní Korea a JV Asie díky zvýšeným investicím a startupům.
Latinská Amerika & MEA	<1 miliarda USD (minimálně)	~5–10 miliard USD (dohromady)	Latinská Amerika a Blízký východ/Afrika mají dosud malý podíl (jen několik procent) na trhu s AI ve zdravotnictví. Růst přichází s vyšším povědomím a pilotními projekty, ale adopce je pomalejší kvůli omezené infrastruktuře a financování. Do roku 2030 lze v těchto regionech očekávat více AI v telemedicíně a veřejném zdraví, i když z nízkého základu.

Tabulka: Trh s AI ve zdravotnictví podle regionů – aktuální velikost vs. prognóza do roku 2030. NA = Severní Amerika; Evropa; APAC = Asie a Pacifik; MEA = Blízký východ a Afrika. (Zdroje: data o tržních podílech 2023/24 grandviewresearch.com openandaffordable.com; evropská prognóza 2030 openandaffordable.com; tempo růstu APAC openandaffordable.com.)

Jak je patrné, Severní Amerika je dnes jasným tržním lídrem a představuje přibližně polovinu či více světových investic do AI ve zdravotnictví grandviewresearch.com. Zejména Spojené státy toto vedou díky vysokým zdravotnickým výdajům a včasnému nasazování nových technologií. Dominance Severní Ameriky je dána souhrou faktorů: rozvinutou digitální infrastrukturou, bohatými zdravotními daty, silným investičním kapitálem a podporou ze strany vlády (např. jasné schvalovací postupy FDA pro AI zdravotnické technologie).

Evropa je druhým největším regionem. Země jako UK, Německo či Francie masivně investují do zdravotnické AI. Britská Národní zdravotní služba (NHS) zahájila zvláštní grantové programy na AI (například 36 milionů GBP investováno do 38 projektů AI pro lepší diagnostiku) grandviewresearch.com. Evropské regulační prostředí (o kterém se bude ještě jednat) navíc stanovuje pravidla, která mohou zvýšit důvěru v řešení AI. Očekává se, že evropský trh s AI ve zdravotnictví poroste tempem asi 35 % ročně a překročí do roku 2030 50 miliard USD openandaffordable.com, se širokou adopcí v diagnostice zobrazování, nemocničním managementu a AI-asistované telemedicíně.

Asie a Pacifik (APAC) je sice dnes menší částí trhu, ale roste nejrychleji. Podíl APAC se výrazně zvýší do roku 2030. Klíčové faktory jsou stárnoucí populace (například japonská demografie vyžaduje AI pro péči o seniory a zvyšování efektivity gminsights.com), státem podporovaná inovace (čínské národní strategie pro AI v medicíně) a rozvíjející se technologické ekosystémy v zemích jako Indie a Singapur. Čína již v roce 2024 držela největší podíl na APAC trhu zásluhou adopce AI v oblastech jako je medicínská zobrazovací technika a AI-asistované chirurgické zákroky grandviewresearch.com. Celkově APAC poroste tempem okolo 40 % CAGR openandaffordable.com a bude se postupně přibližovat západním trhům. Do roku 2030 může Asie a Pacifik představovat asi pětinu globálních investic do AI ve zdravotnictví.

Konečně Latinská Amerika a Blízký východ/Afrika (MEA) momentálně zaostávají a tvoří jen několik procent trhu. Tyto regiony čelí výzvám jako omezená infrastruktura a nedostatek investic do AI. Přesto zde existují kapsy pokroku (například startupy v oblasti zdravotnické AI v Izraeli či SAE nebo projekty veřejného zdraví s AI v Brazílii). Jakmile se globální AI řešení stanou dostupnějšími a osvědčí se, očekává se, že adopce v Latinské Americe a MEA bude stále vzrůstat směrem k roku 2030, zejména v telemedicíně (pro dosažení odlehlých populací) a při posilování nedostatku zdravotnického personálu skrze AI nástroje.

Stručně řečeno, celosvětový boom zdravotnické AI povede Severní Amerika v absolutních číslech, ale všechny regiony porostou dynamicky. Do roku 2030 bude AI běžnou součástí zdravotnických systémů po celém světě, i když úroveň vyspělosti a rozsah adopce se bude regionálně lišit.

Konkurenční prostředí

Konkurenční prostředí pro AI ve zdravotnictví je velmi dynamické – zahrnuje technologické giganty, zavedené zdravotnické společnosti i inovativní startupy. Souboj o tržní podíl a vlastnictví duševního vlastnictví vedl v posledních letech také ke zvýšenému počtu fúzí, akvizic a investičních dohod.

Hlavní společnosti a poskytovatelé

Velké nadnárodní společnosti masivně investují do AI ve zdravotnictví a využívají své zdroje k vývoji a zavádění řešení v rozsahu. Mezi hlavní hráče patří tradiční technologické firmy, výrobci zdravotnických přístrojů a zdravotnické IT společnosti:

• Microsoft (USA): Klíčový hráč, zejména po akvizici Nuance Communications za 19,7 miliardy USD v roce 2022 fiercehealthcare.com. Microsoft poskytuje cloudové AI služby prostřednictvím Azure Health, a skrze Nuance nabízí AI podpořenou klinickou dokumentaci (rozpoznávání řeči a noví skripty DAX Express s podporou GPT-4) pro zjednodušení administrativy lékařů. Platformy Microsoftu umožňují nemocnicím implementovat strojové učení v oblastech od medicínského zobrazování po komunikaci s pacienty.
• Google (USA): Prostřednictvím Google Health a DeepMind Google vyvíjí AI pro medicínský výzkum i klinické použití. Průkopníkem byl v oblasti algoritmů pro screening diabetické retinopatie a pracuje na generativních AI modelech jako Med-PaLM pro zodpovídání lékařských dotazů. Google Cloud Healthcare API a nástroje AI podporují řadu digitálních zdravotnických aplikací. (DeepMindův průlom AlphaFold v předpovídání skladby proteinů gminsights.com se stal základním nástrojem pro objevování léčiv po celém světě.)
• IBM (USA) / Merative: IBM byl jedním z prvních s Watson Health – AI pro diagnostiku rakoviny a podporu klinických rozhodnutí. V roce 2022 IBM oddělil zdravotnickou divizi do nové společnosti Merative, přičemž IBM dál rozvíjí AI výzkum ve zdravotnictví. Merative (bývalý IBM Watson Health) nabízí produkty jako Merge pro AI zobrazování a různé analytické platformy pro populační zdraví a klinické poznatky.
• Amazon Web Services (USA): AWS je základem mnoha nasazení AI ve zdravotnictví a nabízí specializované služby (jako Amazon HealthLake pro agregaci dat nebo Amazon Comprehend Medical pro zpracování textu pomocí NLP). Akvizice PillPack a spuštění Amazon Clinic signalizují zájem Amazonu o AI v lékárenství a telemedicíně. I když není přímo zdravotnickou firmou, AWS umožňuje řadě poskytovatelů a startupů nasazovat AI v rozsahu na svém cloudu.
• Siemens Healthineers (Německo): Významný výrobce zdravotnických přístrojů a zobrazovacích technologií; Siemens integruje AI do mnoha svých produktů (např. MRI a CT přístroje s AI, software pro podporu klinických rozhodnutí). Nástroje AI-Rad Companion a AI-Pathway Companion pomáhají radiologům a onkologům při hodnocení snímků a plánování léčby. Siemens také spolupracuje s nemocnicemi na zavádění AI k optimalizaci workflow a investuje do technologie digitálních dvojčat ve zdravotnictví.
• Philips (Nizozemsko): Další globální lídr ve zdravotnických technologiích využívá AI v systémech monitorování pacientů, navigované terapii a radiologii. Jeho platforma HealthSuite AI a zobrazovací software využívají strojové učení např. při analýze ultrazvukových snímků či vyhodnocování urgentních případů. Firma se soustředí na integrovaná řešení (od nemocnice až do domácnosti), využívá AI ke spojování dat z různých zařízení a zlepšení koordinace péče.
• GE HealthCare (USA): (Nedávno oddělena jako samostatná firma.) GE vkládá AI do ultrazvukových přístrojů, rentgenových systémů a zařízení intenzivní péče. Platforma Edison umožňuje nasazení AI algoritmů pro analýzu snímků a klinický workflow. AI využívají i ke sledování stavu strojů a predikci potřeb údržby (zásadní pro nemocniční provoz). GE spolupracuje s AI startupy pro integraci nových algoritmů do svých přístrojů.
• Medtronic (USA): Přední výrobce medicínských přístrojů (zejména v kardiologii, neurologii, diabetologii), který začleňuje AI do svých zařízení. Například, AI algoritmy Medtronicu zvyšují přesnost inzulinových pump a CGM pro diabetiky. V chirurgii koupil Medtronic robotickou platformu (Hugo RAS) a pracuje na AI podpořené navigaci a navádění v operacích. AI také využívá pro vzdálený monitoring pacientů s implantovanými zařízeními.
• Epic Systems (USA): Dominantní poskytovatel elektronických zdravotnických záznamů (EHR) v USA; Epic začlenil AI do svého softwaru (například modely včasného varování před sepseí). Výzkumná databáze Cosmos (agreguje miliony záznamů) slouží k trénování prediktivních modelů. Epic spolupracuje mimo jiné s Microsoftem na zavedení funkcí na bázi GPT do EHR, jako generování odpovědí na zprávy pacientů.
• Oracle Cerner (USA): Po akvizici Cerneru (velkého dodavatele EHR) firmou Oracle v roce 2022 Oracle integruje AI a analytiku do systémů Cerneru s využitím vlastního cloudového know-how. Cílem je vytvoření „klinického digitálního asistenta“ a zjednodušení administrativy prostřednictvím AI. Oracle cílí na interoperabilitu dat a populační zdraví – využívá AI k analýze rozsáhlých zdravotních dat napříč systémy.
• Nvidia (USA): I když není přímým poskytovatelem služeb, Nvidia má obrovský vliv jako dodavatel GPU hardwaru a AI frameworků (např. NVIDIA Clara), na kterých běží mnoho zdravotnických AI aplikací. Nvidia spolupracuje s nemocnicemi a výzkumníky na optimalizaci deep learning modelů pro medicínské zobrazování, simulace v objevování léčiv a další oblasti. Její čipy a software tvoří základ pro trénink AI startupů i běh AI v klinických praxích (např. v radiologických pracovních stanicích).

Toto je jen výběr hlavních hráčů – dalšími jsou např. Johnson & Johnson (AI v chirurgické robotice a vývoji léků), Cognizant (IT služby pro zdravotnickou AI), Veradigm (Allscripts) a Athenahealth (integrují AI do svých zdravotnických IT produktů) i Intel, Microsoft, Google aj. z technologické sféry. Podle jedné tržní analýzy tvoří klíčové hráče v AI zdravotnictví mimo jiné právě Philips, Microsoft, Siemens Healthineers, NVIDIA, Epic, GE Healthcare, Medtronic, Oracle, Merative (IBM), Google, Johnson & Johnson a Amazon Web Services marketsandmarkets.com. Každá z těchto firem investuje do AI interně v rámci výzkumu a vývoje, spoluprací či akvizic, aby posílila své zdravotnické portfolio.

Konkurence se zostřuje: Tito zavedení hráči často spolupracují s menšími AI startupy nebo je kupují, aby získali špičkové technologie. Například kromě akvizice společnosti Nuance firmou Microsoft získala Johnson & Johnson technologii AI pro chirurgii koupí Auris Health v roce 2019, Roche koupilo onkologickou AI firmu Flatiron Health a Philips získal nástroje pro patologické zobrazování od PathAI – to vše jako součást budování vlastních AI portfolií. Velcí dodavatelé EHR (například Epic a Cerner) spolupracují s giganty Big Tech (Microsoft, Amazon) na integraci AI do svých platforem, což stírá hranice mezi sektory. Technologičtí giganti (Microsoft, Google, Amazon, IBM) vnášejí cloudovou a AI expertízu, zatímco zdravotnické firmy (Siemens, Philips, GE, Medtronic) poskytují klinické know-how a zákaznickou základnu – čím dál více spolupracují na vytváření integrovaných AI řešení.

Níže je shrnující tabulka vybraných hlavních hráčů a příkladů jejich AI řešení pro zdravotnictví:

Společnost	Sídlo	Zaměření/produkty AI ve zdravotnictví
Microsoft	USA (Redmond, WA)	Cloudová infrastruktura (Azure) pro zdravotnickou AI; akvizice Nuance pro AI-poháněné klinické dokumentace (např. Dragon Medical ambient scribe) fiercehealthcare.com; vývoj nástrojů na bázi GPT-4 pro kliniky.
Google (Alphabet)	USA (Mountain View, CA)	AI výzkum (DeepMind) pro diagnostiku a objevování léků (např. AlphaFold skládání proteinů gminsights.com); zdravotnické iniciativy typu Google Health pro lékařskou AI (např. AI pro retinální screening) a AI-podporované telemedicínské/fitness služby (integrace Fitbit).
IBM / Merative	USA (Armonk, NY)	AI platformy pro podporu klinického rozhodování a analýzu zobrazování (legacy IBM Watson Health, nyní Merative); NLP pro získávání poznatků z EHR; populační zdravotní analytika s AI.
Siemens Healthineers	Německo (Erlangen)	AI vylepšené zobrazovací přístroje (AI-asistované MRI/CT skenery); AI software pro radiologii (např. AI-Rad Companion) a plánování terapie; digitální dvojče a prediktivní analytika v provozu zdravotnictví.
Philips	Nizozemsko (Amsterdam)	AI v monitorování pacientů a zobrazování (IntelliSpace AI workflow pro radiologii); telemedicína s AI tříděním pacientů; analytika intenzivní péče (např. predikce zhoršení stavu pacientů na JIP).
NVIDIA	USA (Santa Clara, CA)	Přední AI hardware (GPU) a vývojář zdravotnických AI platforem (Clara platforma) umožňující AI v lékařském zobrazování, analýze genomiky a simulacích objevování léků; spolupráce s nemocnicemi pro urychlení trénování modelů.
Epic Systems	USA (Verona, WI)	Elektronická zdravotní dokumentace s vestavěnou AI (prediktivní modely například pro sepse, rehospitalizace apod.); datová síť Cosmos pro strojové učení; integrace hlasových asistentů a generativní AI pro lékaře přímo v systému EHR.
GE HealthCare	USA (Chicago, IL)	AI řízené zobrazování (ultrazvuk, rentgen) s analýzou v reálném čase; Edison AI platforma hostující algoritmy třetích stran; AI pro údržbu přístrojů a provoz nemocnic (např. analytika řídícího centra).
Medtronic	USA (Minneapolis, MN)	AI v lékařských přístrojích (chytré inzulinové pumpy s predikcí glykémie; AI-asistované kolonoskopické systémy); chirurgická AI přes robotiku (Hugo RAS systém) a rozšířenou realitu; vzdálené monitorování pacientů s AI alerty.
Johnson & Johnson	USA (New Brunswick, NJ)	Využití AI v farmaceutickém výzkumu a vývoji (datově řízené hledání léků a návrh klinických studií) a v chirurgii (robot Ottava ve vývoji, používající strojové učení pro asistenci při chirurgii); AI také uplatňuje ve výrobě a programech podpory pacientů.

Tabulka: Vybraní hlavní hráči v oboru zdravotnické AI a jejich klíčové produkty. (Toto je reprezentativní vzorek – v oblasti působí řada dalších firem marketsandmarkets.com.)

Tito lídři průmyslu své AI kapacity neustále rozšiřují. Soutěž často stojí na získávání strategických partnerství (například nemocnice spolupracující s technologickou firmou na vývoji AI) a diferenciaci díky unikátním datům. Firmy, které mají pod kontrolou rozsáhlé zdravotní databáze (EHR dodavatelé nebo firmy s lékařskými zobrazovacími daty), mají při trénování AI modelů výhodu. Mezitím cloudové a polovodičové společnosti zajišťují, že zůstávají páteří pro výpočetní potřeby AI.

Startupy, investiční trendy a aktuální fúze & akvizice

Vedle velkých hráčů jsou startupy živou a klíčovou součástí AI ekosystému ve zdravotnictví. Tyto startupy se často soustředí na úzce zaměřené inovace – například AI pro workflow radiologie (např. Aidoc), AI řízený vývoj léčiv (např. Insilico Medicine, Exscientia), AI chatboty pro duševní zdraví (např. Woebot) či AI pro patologii (např. Paige). Investoři do těchto firem vložili miliardy, což činí zdravotnickou AI jednou z nejžhavějších oblastí rizikového kapitálu.

• Venture kapitál: Investice do zdravotnických AI startupů v poslední době prudce rostou. V roce 2024 získaly startupy na pomezí AI a zdravotnictví více než 7,5 miliardy dolarů po celém světě news.crunchbase.com (i když mírně pod vrcholem z roku 2021). Začátek roku 2025 pokračoval velkými investičními koly, což ukazuje na trvalý zájem investorů. Za zmínku stojí: Xaira Therapeutics ze San Francisca získala rekordní 1 miliardu dolarů v Series A v roce 2024 na vývoj AI platformy pro objevování léčiv news.crunchbase.com. Další startup, Formation Bio, získal 372 milionů dolarů na využití AI pro urychlení vývoje léků news.crunchbase.com. Začátkem roku 2025 Innovaccer (poskytuje cloudové zdravotnické datové úložiště s AI) získal 275 milionů v Series F a Abridge (platforma pro transkripci a sumarizaci rozhovorů lékař-pacient) 250 milionů news.crunchbase.com. Mezi další startupy s velkým zájmem investorů patří Hippocratic AI (buduje generativního AI „medicínského asistenta“, získal 141 milionů dolarů) a Insilico Medicine (AI pro farmaceutický výzkum, 100 milionů dolarů Series E) news.crunchbase.com. Trvalý příliv „mega-rund“ naznačuje důvěru, že AI změní zdravotnictví, přičemž investoři vsází na firmy se silnými daty, ověřenými algoritmy či strategickými partnery.
• Exity (IPO a akvizice): Vidíme, že některé AI zdravotnické startupy už vstupují na burzu nebo jsou pohlceny většími firmami. V roce 2024 se Tempus Labs, AI firma pro precizní medicínu, stala veřejnou společností s ohodnocením kolem 11 miliard dolarů news.crunchbase.com, což ukazuje optimismus vůči datově řízeným onkologickým řešením. Na druhé straně, ne všechny vstupy na burzu jsou úspěšné – např. AI biotech firma Metagenomi vstoupila na burzu v roce 2024, ale její akcie se potýkaly s problémy news.crunchbase.com, což ukazuje, že veřejné trhy budou pečlivě hodnotit i tržby, nejen „hype“. Mezi významné akvizice patří, že Big Tech a „big pharma“ skupují AI startupy pro posílení svých schopností. Akvizice společnosti Nuance firmou Microsoft (viz výše) je příkladem zásadního převzetí v oboru AI pro zdravotnictví a zpracování řeči fiercehealthcare.com. Mezi další aktuální akvizice patří Roche kupující Viewics (AI analytika) a BioNTech akvizice InstaDeep (AI pro objevování léků). Dochází také ke slučování mezi startupy samotnými nebo s „inkumbenty“: například AI firmy zaměřené na zobrazování byly sloučeny nebo koupeny velkými výrobci diagnostických zařízení, kteří chtějí nabízet AI funkce. Celkový trend je aktivní fúze a akvizice, kdy zavedené firmy závodí v získávání AI talentů a technologií, které lze začlenit do jejich portfolia.
• Konkurence: Při velkém počtu nových subjektů je soutěž v některých segmentech (např. AI pro radiologickou analýzu) velmi hustá. Diferenciace často spočívá ve špičkovém klinickém ověření, regulatorních schváleních nebo exkluzivních datových partnerstvích. Firmy s prokázanou účinností v praxi a FDA schválením získávají marketingovou výhodu. Dochází také k partnerstvím, kde startup dodává AI technologii a velká firma distribuci – například Mayo Clinic spolupracuje na vývoji nástrojů s AI startupy pro diagnostiku, obdobně technologické firmy nabízejí akcelerátory pro zdravotnické AI firmy. Konkurence není jen v byznysu, ale také o talenty – zkušení AI výzkumníci a lékaři se znalostí AI jsou velmi žádaní a některé akvizice jsou tzv. „acqui-hires“, tedy zaměřené na získání týmu.

Celkově lze konkurenční prostředí popsat jako Big Tech a Big Health vs. agilní startupy, často s významnou spoluprací mezi nimi. Zavedené firmy nabízejí rozsah, důvěru a přístup na trh, zatímco startupy přinášejí průlomové inovace. To vytváří zdravý ekosystém, který pohání AI ve zdravotnictví kupředu, kdy konkurenční boj akceleruje vývoj algoritmů a aplikací. Je pravděpodobné, že kolem roku 2030 dojde k určité konsolidaci (v jednotlivých oblastech, např. zobrazování nebo nemocniční analýzy začnou dominovat některé platformy), zároveň ale díky nástupu nových AI technik (například nové generace generativních modelů) stále budou vznikat nové inovativní firmy.

Klíčové hybné síly trhu

Několik silných faktorů pohání růst umělé inteligence ve zdravotnictví. Tyto tržní hnací síly zahrnují:

• Potřeba včasné detekce a lepších výsledků: Roste důraz na včasnější zachycení nemocí a zlepšení výsledků pacientů, což je doménou AI. Umělá inteligence dokáže analyzovat vzorce v datech a detekovat onemocnění (například rakovinu nebo srdeční obtíže) v dřívějším stádiu než tradiční metody marketsandmarkets.com. Příslib AI-asistované včasné diagnostiky a intervence – vedoucí k vyšší míře přežití a snížení nákladů na léčbu – motivuje nemocnice investovat do diagnostických AI nástrojů.
• Exploze dat ve zdravotnictví: Objem i složitost zdravotnických dat prudce vzrostly – od elektronických zdravotních záznamů přes genomické sekvence až po kontinuální proudy dat z nositelných zařízení. Tato “velká data” ve zdravotnictví představují zlatý důl, pokud jsou správně analyzována. Umělá inteligence a strojové učení jsou prakticky jedinou možností, jak velmi rychle porozumět těmto masivním datovým souborům marketsandmarkets.com. Schopnost AI syntetizovat informace a generovat poznatky (např. predikce trendů hospitalizací či identifikace rizikových pacientů) pohání adopci, protože tradiční analytika tempu nárůstu dat nestačí.
• Rostoucí náklady a tlak na efektivitu: Zdravotnické systémy po celém světě čelí výraznému tlaku na snižování nákladů, a to částečně kvůli stárnutí populace a vyššímu výskytu chronických onemocnění marketsandmarkets.com. AI je vnímána jako prostředek ke zvýšení produktivity – například automatizace administrativy, optimalizace plánování i snížení chyb v diagnóze mohou ušetřit peníze. Poskytovatelé jsou pod tlakem dělat “více s méně” a automatizace či rozhodovací podpora s využitím AI může snižovat plýtvání a duplicity. Tento ekonomický stimul ke zvyšování efektivity a propustnosti je klíčovým hnacím motorem investic do AI jak ze strany nemocnic, tak pojišťoven.
• Nedostatek zdravotnických pracovníků: Jak již bylo zmíněno, v celosvětovém měřítku existuje nedostatek lékařů, sester a dalšího zdravotnického personálu – WHO předpovídá deficit ~10–11 milionů poskytovatelů do roku 2030 weforum.org. Umělá inteligence dokáže personál podpořit tím, že převezme rutinní úkoly a zvýší škálu odbornosti. Například virtuální asistenti mohou vyřizovat základní dotazy pacientů a diagnostické AI nástroje mohou pomoci méně specializovaným lékařům s interpretací složitých případů. Rozdíl mezi poptávkou pacientů a nabídkou poskytovatelů tlačí zdravotnické organizace k adopci AI, aby udržely úroveň služeb i při omezeném personálu.
• Technologické pokroky a zralost AI: Nedávné průlomy v AI – zejména v hlubokém učení a generativní AI – dramaticky zlepšily kapacity relevantní pro zdravotnictví. Zralost algoritmů pro rozpoznávání obrazů, rozumění přirozenému jazyku a prediktivní modelování činí AI řešení přesnějšími a důvěryhodnějšími. Navíc cloud computing a specializovaný hardware (GPU, TPU) zpřístupnily výkonné AI technologie široce. Tyto technologické pokroky znamenají, že to, co byl ještě donedávna pouze výzkumný prototyp, je dnes nasaditelné v praxi, což motivuje vedení nemocnic implementovat AI ve větším měřítku.
• Podpora ze strany vládních a regulatorních iniciativ: Mnohé vlády a zdravotnické autority aktivně podporují AI ve zdravotnictví prostřednictvím dotací či politik. Například americká FDA vydává metodiky k urychlení schvalování AI medicínských zařízení a státní zdravotnické systémy (např. britský NHS či čínská NMPA) spustily pilotní programy s AI. Granty a stimuly pro digitální inovace snižují finanční bariéry. Tato politická podpora signalizuje důvěru v přínosy AI a pomáhá rozvoji tím, že snižuje regulatorní nejistotu grandviewresearch.com grandviewresearch.com.
• Post-pandemický digitální rozmach: Pandemie COVID-19 (2020–2022) vynutila rychlou digitalizaci zdravotnictví, od telemedicíny po řízení zdrojů na základě dat. Pro mnoho AI aplikací posloužila jako “křest ohněm” (například AI nástroje pro skríning COVID na snímcích hrudníku nebo modely predikující potřeby JIP). Pandemie prokázala hodnotu AI při řešení krizí a urychlila digitální transformaci. Nyní zdravotnické organizace navazují na toto momentum a začleňují AI do běžných provozů jako součást strategií pro odolnost a inovace grandviewresearch.com.
• Zlepšující se návratnost investic a studie úspěchů: První uživatelé AI ve zdravotnictví již začínají hlásit konkrétní výhody – například snížení míry opětovných hospitalizací, rychlejší nábor do klinických studií nebo vyšší výnosy díky AI při kódování diagnóz. Jak přibývá úspěšných příkladů a reálných příkladů ROI, vytváří se pozitivní cyklus, který přesvědčuje další subjekty k investicím. Zdravotnictví je obecně opatrný obor, proto je důkaz bezpečnosti a účinnosti klíčový hnací faktor. Každá publikovaná studie či pilot, která ukáže, že AI dokáže například zlepšit diagnostickou přesnost o X % nebo ušetřit Y dolarů, posiluje celkový trh.

Stručně řečeno, směs klinických potřeb, ekonomického tlaku a technologických příležitostí pohání rostoucí roli AI ve zdravotnictví. Konvergence těchto faktorů vytváří příznivé prostředí pro dlouhodobý růst adopce AI ve zdravotnickém sektoru.

Výzvy a regulatorní aspekty

Přestože AI ve zdravotnictví slibuje mnohé, její integrace přináší zásadní výzvy a překážky, které je třeba v odvětví řešit. Zároveň se regulační orgány vyvíjejí k vytváření nových rámců, jež mají zajistit, že bude AI ve zdravotnictví využívána bezpečně a eticky. Níže shrnujeme klíčové překážky a aktuální stav regulací:

Hlavní překážky a výzvy

• Ochrana soukromí a bezpečnost dat: Zdravotnická data jsou vysoce citlivá a nasazení AI ve velkém měřítku vyvolává obavy o soukromí pacientů. K tréninku robustních AI modelů je často potřeba agregovat velké soubory dat, avšak přísné regulace typu HIPAA (v USA) nebo GDPR (v Evropě) určují, jak s daty nakládat. Obavy panují i ohledně úniku dat či nesprávného využití výstupů AI. Například v Severní Americe ochrana údajů zpomalila některé AI projekty – pro udržení důvěry je potřeba zajistit soulad i šifrování wemarketresearch.com. Udržet AI systémy bezpečné vůči kybernetickým útokům (zejména jsou-li napojeny na nemocniční sítě nebo přístroje) je trvalá výzva.
• Regulatorní nejistota (schvalování a dohled): AI se často nevejde do tradičních schvalovacích procesů pro zdravotnické prostředky – zejména když se jedná o “učící se” algoritmy. Firmy někdy tápou v jasné definici, zda je jejich software považován za regulovaný zdravotnický prostředek. Regulátoři však postupně adaptují (viz dále). Nedostatek standardizovaných regulatorních rámců však v minulosti vedl k váhavosti nemocnic s nákupem AI. Zároveň je třeba jasně definovat odpovědnost – pokud AI navrhne špatnou diagnózu, kdo odpovídá: lékař, nemocnice, nebo výrobce?
• Přijetí a důvěra kliniků: Mnoho zdravotnických profesionálů přistupuje k AI opatrně. Lékaři mohou váhat spolehnout se na výstupy algoritmu, pokud nepochopí, jak k závěru dospěl (“černá skříňka”, zvláště u hlubokého učení). Otázky vyvolává i obava, že AI je nahradí či “degraduje” jejich odbornost. Je nutné školení a změnový management pro zvýšení komfortu. Zpráva Světového ekonomického fóra uvádí, že adopce AI ve zdravotnictví je “podprůměrná” ve srovnání s jinými obory weforum.org weforum.org, částečně kvůli kulturním a vzdělávacím bariérám. Klinici musí AI vidět jako nástroj podporující jejich odbornost, ne jako hrozbu či netransparentní autoritu. Vybudování důvěry znamená transparentnost (vysvětlitelná AI), doloženou přesnost a kvalitní školení při práci s AI výstupy.
• Kvalita dat a zkreslení: Výsledky AI modelů jsou tak kvalitní, jak kvalitní jsou data, na kterých byly trénovány. Zdravotnická data bývají “špinavá” (nekonzistentní záznamy, artefakty) a často nereprezentativní. Velkým rizikem je algoritmická zaujatost – pokud tréninková data nejsou rozmanitá, mohou doporučení AI být méně přesná pro určité skupiny (například menšiny či ženy, které bývají v klinických studiích podreprezentovány). Kvalitní trénink AI na širokých a různorodých datech a validace na různých populacích je obtížná, ale zásadní. Jinak AI může nechtěně prohlubovat nerovnosti (například AI skóre rizika, které je skvělé pro jednu skupinu, ale podcení riziko u jiné). Průmysl aktivně vyvíjí metody pro detekci a odstraňování zaujatosti v modelech.
• Integrace do workflow a interoperabilita: Nasazení AI není jen plug-and-play. Nemocnice často zápasí s tím, jak nové AI nástroje začlenit do stávajících IT systémů a klinických procesů. Integrace do EHR je technicky složitá, ale nutná, aby AI měla smysl přímo v místě péče. Řada AI startupů zjistila, že bez hluboké integrace ani skvělý algoritmus zaměstnaný personál nepoužije. Problémem je i interoperabilita – tedy aby AI systémy dokázaly čerpat data z různých zdrojů a posílat výsledky na správná rozhraní – což je při roztříštěnosti zdravotnických IT obtížné. Integrace do workflow vyžaduje přepracování procesů – kdo reaguje na AI upozornění? Jak je to dokumentováno? I tyto praktické překážky brzdí adopci.
• Nedostatek odborníků a AI gramotnosti: Chybí lidé, kteří rozumí jak AI, tak zdravotnictví (“bilingvní” experti). Nemocnice často nemají dost datových vědců nebo AI inženýrů, obzvláště menší zařízení. Stejně tak většina kliniků nemá školení, jak správně interpretovat výstupy AI, případně servisovat AI zařízení. Tento nedostatek dovedností způsobuje, že se někteří uživatelé necítí připraveni AI implementovat. Systémy začínají investovat do školení a nových pozic (např. klinický AI specialista), ale problém stále přetrvává.
• Náklady a otázky návratnosti: Ačkoliv AI může dlouhodobě peníze šetřit, pořizovací náklady na technologii a přestavbu procesů mohou být vysoké. Rozpočty nemocnic jsou často omezené a administátoři musí prokázat návratnost investic. Pokud je AI řešení drahé nebo přinese měřitelný přínos až za několik let, může narazit na odpor. Často je potřeba ukázat rentabilitu pomocí pilotních studií. Některá AI řešení navíc znamenají průběžné výdaje (poplatky za předplatné, cloudové služby apod.), s čímž je třeba počítat.
• Etické a právní otázky: Použití AI při rozhodování o zdraví přináší etické otázky. Například – jak zajistit informovaný souhlas, když do rozhodování zasahuje AI? Kdo bude mít přístup k péči s AI a kdo ne (riziko prohloubení rozdílů, pokud se s tím nepracuje)? Pokud AI navrhne neaplikovat určitý zákrok na základě prediktivního výsledku, je to eticky v pořádku? Tyto otázky jsou intenzivně diskutovány. Právní rámce ohledně malpractices a AI jsou stále nejasné – pokud AI přispěje k chybě, musí soudy určit odpovědnost. Dokud nevzniknou jasné precedenty, někteří poskytovatelé zůstávají opatrní.

Shrnuto – ačkoliv jsou přínosy AI přesvědčivé, tyto výzvy je třeba řešit. Zdravotnický sektor je přirozeně rizikově averzní (správně, vzhledem k bezpečí pacientů), což znamená, že bariéry nelze překonat pouze technologickým pokrokem, ale i důkladnou validací, vzděláváním a dobrými pravidly.

Regulační prostředí a úvahy

Regulátoři po celém světě se přizpůsobují nástupu AI ve zdravotnictví tvorbou směrnic, které mají zajistit bezpečnost a účinnost, aniž by brzdili inovace. K roku 2025 zde přinášíme přehled o tom, jak se oblast regulace vyvíjí:

• Spojené státy (FDA): Americký Úřad pro kontrolu potravin a léčiv (FDA) reguluje mnoho lékařských produktů založených na umělé inteligenci, když je to vhodné, jako Software jako zdravotnický prostředek (SaMD). FDA proaktivně vydává směrnice a dokonce i nové regulační rámce pro AI/ML. V roce 2021 zveřejnila FDA akční plán pro softwary založené na AI/ML a v letech 2022–2024 vydala návrhy pokynů k adaptaci algoritmů po schválení (protože AI se může učit/aktualizovat) news-medical.net. Přístup FDA se vyvíjí směrem k dozorování v průběhu celého životního cyklu, což znamená, že chtějí dohlížet na výkon AI v čase, nikoli pouze při jednom schvalovacím bodě news-medical.net news-medical.net. Za zmínku stojí, že FDA již schválila velké množství zařízení s podporou AI: do konce roku 2024 bylo autorizováno téměř 1 000 zdravotnických zařízení s AI (hlavně pro diagnostiku zobrazováním) news-medical.net, což ukazuje, že agentura AI neblokuje, ale snaží se ji integrovat do stávajících mechanismů pro schvalování zdravotnických prostředků. Výzvou pro FDA je najít rovnováhu mezi inovací a bezpečností pacientů – signalizují větší flexibilitu pro nástroje s nízkým rizikem a přísnější režim pro aplikace s vysokým rizikem (jako je autonomní diagnostika pomocí AI). FDA také spolupracuje na mezinárodní úrovni (prostřednictvím fór jako International Medical Device Regulators Forum) na harmonizaci standardů news-medical.net. Celkově je v USA regulační prostředí pro AI ve zdravotnictví aktivně formováno tak, aby firmy měly jasno v tom, jak dostat produkty založené na AI schválené a jak budou kontinuálně sledovány.
• Evropská unie: EU zvolila široký přístup prostřednictvím Aktu o umělé inteligenci EU, komplexní legislativy zaměřené na AI napříč odvětvími. Schválený v roce 2024 a plně účinný od roku 2025, tento zákon stanoví požadavky na systémy AI, zejména ty používané v citlivých oblastech, jako je zdravotnictví pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Akt o AI používá klasifikaci založenou na riziku: systémy AI s „vysokým rizikem“ (mezi něž patří mnoho aplikací ve zdravotnictví) budou muset splnit požadavky týkající se transparentnosti, bezpečnosti a spravedlnosti. To znamená, že vývojáři AI pro zdravotnictví v Evropě budou muset zavést řízení rizik, vést auditní záznamy, zajistit vysvětlitelnost algoritmů všude, kde je to možné, a předcházet zaujatým výsledkům. Akt také požaduje určité posouzení shody před uvedením AI na trh. Kromě Aktu o AI musí zdravotnické prostředky v EU splňovat také Nařízení o zdravotnických prostředcích (MDR); software může být klasifikován jako zdravotnický prostředek a AI tím pádem také, pokud činí klinická rozhodnutí. EU tak vytváří dvojúrovňový regulační rámec – obecná pravidla pro AI plus pravidla specifická pro zdravotnictví – s cílem zajistit, aby AI byla bezpečná, transparentní a respektovala základní práva pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Evropské regulační orgány kladou důraz jak na účinnost, tak na etiku: produkt AI musí nejen dobře fungovat, ale také vhodně nakládat s daty a do určité míry vysvětlit svá rozhodnutí. Tento přísný přístup může zvýšit náklady na dodržování předpisů, ale má za cíl posílit důvěru lékařů a pacientů v systémy AI v Evropě.
• Jiné regiony: V Asii také vznikají politické rámce. Čína vydala směrnice pro AI v medicíně a silně investuje jak do dohledu, tak do vývoje. Čínský regulátor (NMPA) schválil desítky AI nástrojů pro diagnostiku (hlavně v zobrazování), často rychleji než západní protějšky. Přístup Číny často zahrnuje pilotní programy v nemocnicích a vícestupňové schvalování AI softwaru s významnou státní podporou pro AI ve zdravotnictví. Japonsko začleňuje AI do svých směrnic podle Zákona o léčivech a zdravotnických prostředcích (PMDA) a schválilo již AI pro zobrazování i patologii – Japonsko většinou přijímá mezinárodní standardy (často podle FDA/EU), ale také má vlastní iniciativy v oblasti AI pro péči o seniory, které by mohly ovlivnit unikátní pravidla. Kanada a Austrálie se z velké části přiklánějí k přístupům FDA a vydávají své vlastní návrhy směrnic pro AI/ML v lékařských zařízeních. Velká Británie (po Brexitu) zavedla strategii regulace AI a NHS má kodex chování pro AI, který klade důraz na transparentnost algoritmů a snižování zaujatosti.
• Regulační pískoviště a aliance: S vědomím, že příliš rigidní regulace by mohla bránit prospěšným inovacím, někteří regulátoři zavedli „pískoviště“ či pilotní programy, kde mohou vývojáři AI úzce spolupracovat s regulátory a testovat AI systémy v kontrolovaných prostředích. Například britská MHRA (Medicines and Healthcare products Regulatory Agency) měla pískoviště pro AI ve zdravotnických technologiích. Mezinárodní aliance, jako je Global Digital Health Partnership, podporují sdílení osvědčených postupů regulace digitálního zdraví a AI. Světová zdravotnická organizace (WHO) také zveřejnila směrnice o etické AI ve zdravotnictví (2021), které, i když nejsou zákonem, ovlivňují tvůrce politik po celém světě tak, aby kladli důraz na transparentnost, odpovědnost a inkluzivitu.
• Klíčové oblasti zaměření regulace: Mezi společnými tématy, kterými se regulátoři zabývají, jsou: požadavky na ověřování (důkaz, že AI funguje podle záměru, což může zahrnovat klinické studie či retrospektivní analýzy), dozor po uvedení na trh (sledování výkonu AI v reálném prostředí a hlášení jakýchkoliv negativních událostí či poklesu výkonu) a řízení změn (jak nakládat s AI modely, které se učí či aktualizují – návrh FDA „Predetermined Change Control Plan“ umožňuje firmám předem získat souhlas s určitými aktualizacemi algoritmů gtlaw.com). Další oblastí je klinický dohled – v mnoha jurisdikcích musí být AI nástroje nasazeny pod dohledem licencovaného zdravotnického pracovníka, alespoň do doby, než se sejdou další důkazy. Proto je většina diagnostických AI pomocníků schválená jako asistivní, nikoli plně autonomní systémy.
• Etické a právní rámce: Nad rámec zdravotnických regulací se přizpůsobuje i právní systém – například se diskutuje o aktualizaci zákonů o zanedbání péče vůči AI a o vlastnictví dat (pokud je AI trénována na datech pacientů z nemocnice, jak budou sdíleny přínosy?). V některých regionech se aktualizují zákony o souhlasu, aby bylo jasné, zda musí být pacient informován, pokud je jeho péče ovlivněna AI (pro zajištění transparentnosti). Objevují se vodítka, že rozhodnutí AI by měla být na požádání pacientovi vysvětlitelná, zejména v kontextu Aktu o AI v EU.

Ve zkratce, regulační prostředí pro AI ve zdravotnictví se rychle vyvíjí a snaží se dohnat tempo technologického rozvoje. Regulátoři jsou obecně vstřícní k potenciálu AI, ale správně se zaměřují na bezpečnost pacientů, spravedlnost algoritmů a odpovědnost. K roku 2025 jasnější pravidla snižují nejistotu: firmy mají lepší vodítka pro dosažení souladu a zdravotnická zařízení větší jistotu, že schválené AI nástroje splňují základní požadavky na bezpečnost a funkčnost. Tento regulační pokrok je důležitý i pro trh – buduje důvěru. Dobře regulovaný ekosystém AI pravděpodobně podpoří širší adopci, protože poskytovatelé i pacienti mají větší důvěru, že AI nástroje jsou stejně prověřené a spolehlivé jako jiné zdravotnické prostředky či léčiva.

Příležitosti a budoucí trendy

Při pohledu do budoucna slibuje propojení AI a zdravotnictví ještě zásadnější změny. Nad rámec současných aplikací ukazují nové příležitosti a budoucí trendy, jak by se AI mohla dále integrovat s dalšími technologiemi a otevřít nové horizonty v medicíně. Zde jsou některé klíčové trendy, které je vhodné v roce 2025 a dále sledovat:

Integrace s nositelnými technologiemi a IoT zdravotnickými zařízeními

Rostoucí využívání nositelných zdravotnických zařízení (chytré hodinky, fitness náramky, biosenzory) poskytuje kontinuální proud reálných dat o pacientech – ideální vstup pro algoritmy AI. Samotný trh s nositelnými technologiemi prudce roste (odhadovaný růst z 66 miliard dolarů v roce 2025 na více než 500 miliard do roku 2033) willowtreeapps.com, což znamená, že stovky milionů spotřebitelů budou 24/7 generovat zdravotnická data. To představuje obrovskou příležitost pro AI v preventivní a personalizované péči. Například AI může sledovat tep, aktivitu a vzorce spánku přes chytré hodinky a detekovat anomálie naznačující časné známky fibrilace síní nebo jiných srdečních problémů – a upozornit na potřebu lékařské kontroly ještě před rozvojem plných příznaků. Podobně změny v nahraných údajích z nositelných zařízení mohou napovědět chřipku nebo COVID ještě předtím, než uživatel pocítí příznaky. Technologičtí giganti i start-upy vyvíjejí algoritmy AI, které běží přímo na těchto zařízeních, nebo v cloudu, a poskytují „inteligentní koučink“ – například uživatele motivují ke cvičení, pokud jejich pohybové vzorce klesají, nebo upozorní pečovatele, když registrují, že starší pacient už dlouho nevstal z postele. Integrace AI s nositelnými technologiemi dává také novou sílu do správy chronických onemocnění: pro diabetiky kontinuální monitory glukózy posílají data AI, která předpovídá vývoj hladin cukru a upravuje dávkování inzulínu; pro osoby s psychickými obtížemi nositelné senzory zachycující fyziologické projevy stresu mohou aktivovat podpůrné intervence. S tím, jak se více lékařských senzorů (například EKG, měřiče tlaku, ba i přenosné ultrazvuky) stává nositelnými nebo domácími zařízeními, bude pro analýzu záplavy dat a jejich vyhodnocování pro lékaře klíčová právě AI. Tento trend směřuje zdravotnictví k modelu „nepřetržitého dohledu“, kdy místo občasného měření životních funkcí při návštěvách u lékaře neustále průběžně sleduje zdravotní stav pacienta AI na pozadí. Do roku 2030 se očekává, že mnoho lidí bude mít jakéhosi AI zdravotního strážce – který bude nepřetržitě analyzovat data ze senzorů a pomáhat udržovat zdraví a předcházet hospitalizacím.

Telemedicína a virtuální péče vylepšená umělou inteligencí

Telehealth zaznamenal během pandemie masové přijetí a nyní je neoddělitelnou součástí poskytování zdravotní péče. Další evolucí je telemedicína vylepšená umělou inteligencí, kde AI hraje roli při třídění, monitorování a dokonce i během virtuálních vyšetření. Krátkodobou příležitostí je využití AI k předběžnému třídění pacientů před virtuální konzultací: pacient může nejprve komunikovat s chatbotem, který shromáždí jeho příznaky a anamnézu, což je následně shrnuto lékaři – čímž se šetří čas a konzultace je cílenější weforum.org. AI-driven symptom checkery (integrované do telehealth platforem) mohou zajistit nasměrování pacienta na správnou úroveň péče (akutní vs. rutinní) či ke správnému specialistovi. Během videohovoru může AI pomocí počítačového vidění sledovat obličej pacienta kvůli známkám stresu nebo analyzovat jeho řeč při hledání neurologických potíží. V oblasti vzdáleného monitoringu pacientů, která je často spojena s telemedicínou, může AI analyzovat přenášená data a upozornit na pacienty, kteří potřebují okamžitý zásah. Například AI může analyzovat denní hodnoty krevního tlaku a váhy u pacientů se srdečním selháním a včas upozornit sestru na hrozící zhoršení stavu. To umožňuje telemedicínským poskytovatelům zasáhnout včas, třeba úpravou medikace nebo přizváním pacienta k vyšetření dříve, než dojde ke krizi. Virtuální asistenti v ošetřovatelství, o kterých byla řeč dříve, jsou taktéž součástí telehealth – mohou vyřizovat následnou komunikaci prostřednictvím chatu nebo telefonu mezi formálními návštěvami. Ve venkovských nebo znevýhodněných oblastech může AI podporovat praktické lékaře během tele-konzultací šeptáním odborných rad (systém reálných druhých názorů v reálném čase). Dále, překlad a NLP schopnosti AI mohou na telehealth hovorech překonat jazykové bariéry: například anglicky mluvící lékař může úspěšně léčit pacienta, který hovoří pouze svahilsky – AI překládá lékařský rozhovor v reálném čase. Tyto AI schopnosti jsou stále častěji součástí telemedicínských platforem k vylepšení kvality a rozsahu vzdálené péče. Konečnou vizí je „inteligentní telehealth“ – virtuální klinika, která je proaktivní, řízená daty a pro mnoho diagnóz stejně účinná jako osobní péče, a to díky podpoře AI.

Generativní AI v klinických studiích a výzkumu

Generativní AI – umělá inteligence, která dokáže vytvářet nové obsahy nebo návrhy (např. GPT-4 pro text nebo generativní modely pro molekuly) – má potenciál významně zlepšit vědecký výzkum a vývoj léků. Jednou z konkrétních příležitostí je návrh a optimalizace klinických studií. Jak zmiňuje Světové ekonomické fórum, klinické studie jsou nákladné, zdlouhavé a často mají vysokou míru selhání weforum.org weforum.org. Generativní AI může napomoci například navrhováním efektivnějších studií, simulováním výsledků prostřednictvím syntetických dat či identifikací kritérií pro zařazení pacientů, která povedou k robustnějším výsledkům. Nedávná zpráva popsala pět způsobů, jak může genAI transformovat klinické studie, včetně zlepšení návrhu, výběru míst, náboru pacientů, analýzy dat a dokonce podávání zpráv úřadům weforum.org weforum.org. Například generativní modely lze využít k simulaci populací pacientů s určitými charakteristikami a testovat různé scénáře studií (to je užitečné pro návrh inkluzivnějších a reprezentativnějších studií). AI může analyzovat záznamy o kritériích zařazení z minulých studií a generovat optimalizovaná kritéria, která rozšíří zahrnutí, aniž by se snížila bezpečnost, čímž zrychlují nábor. Po dobu realizace studie mohou AI chatboty podporovat účastníky a zlepšit jejich setrvání (připomínky, odpovědi na dotazy atd.), což snižuje míru odchodů. Z pohledu dat může AI generovat části zpráv automaticky, čímž výzkumníkům šetří čas při psaní a zpracování čísel – dokonce i samotná FDA konstatovala, že generativní AI může zkrátit přípravu některých regulačních dokumentů o 30 % i více drugdiscoverytrends.com. V oblasti vývoje léčiv se využívá generativní AI k návrhu nových molekulárních struktur potenciálních léků, stejně jako k syntéze dat (například proteinové struktury nebo simulovaná data pacientů, která rozšiřují skutečné soubory při zachování soukromí). První AI navržené léky , které vstupují do klinických studií (například molekula firmy Insilico pro léčbu plicní fibrózy insilico.com), jsou předzvěstí nové éry designování léčiv. Do roku 2030 bude generativní AI standardním nástrojem výzkumu ve farmaceutickém průmyslu – navrhování kandidátů na léky, predikce interakcí molekula-cíl a dokonce formulace nových hypotéz o nemocech. To vše může zásadně snížit náklady a zkrátit dobu vývoje léčby, což pacientům přinese rychlejší přístup k inovativním terapiím.

AI a spotřebitelské zdraví: Zmocnění pacientů

Jak se AI nástroje stávají dostupnějšími, i samotní pacienti je stále častěji využívají pro získání zdravotních informací a péči o sebe. Již dnes existují symptomy zjišťující aplikace přímo pro spotřebitele a AI-driven zdravotní aplikace. Budoucím trendem je zmocněný pacient, který dokáže využít AI pro personalizované rady – v podstatě má „Dr. AI“ ve svém chytrém telefonu (samozřejmě s upozorněním, že nejde o skutečného lékaře). Velké jazykové modely vyškolené na zdravotnických datech (například hypotetický  „ChatGPT-Medical“) by mohly 24/7 odpovídat pacientům srozumitelně na zdravotní otázky a tím zlepšovat zdravotní gramotnost. A skutečně, již nyní existují první snahy: modely jako Med-PaLM (lékařský LLM od Google) cílí na poskytování expertních odpovědí na lékařské dotazy. Společně s osobními zdravotními daty by tak pacienti mohli získat individualizované rady. Například AI může analyzovat data z fitness náramku, jídelníček a genetické informace jedince a následně mu každý den poradit: „Včera byla tvoje hladina cukru vysoká, zvaž tedy dnes po jídle procházku.“ Potenciál AI je i v podpoře duševního zdraví: aplikace s AI „posluchači“, kteří nabízejí cvičení kognitivně-behaviorální terapie či sledují náladu, jsou již rychle rostoucí oblastí, která bude díky generativní AI stále sofistikovanější a empatičtější. Tyto nástroje zaměřené na pacienta budou muset být regulovány pro zabránění šíření dezinformací – musí dávat bezpečné rady – ale pokud se to povede, umožní pacientům stát se plnohodnotnými partnery ve zdravotní péči. Do roku 2030 bude běžný člověk interagovat s AI pro zdraví téměř stejně často, jako dnes používá Google – ať už ohledně rozhodnutí, zda má daný příznak řešit lékař, nebo pro každodenní zdravotní tipy. Tento trend je úzce spojen i s prevencí: AI, která trvale coachuje pacienta, pomáhá včas zachytit nedodržení léčby nebo nezdravé trendy, což snižuje potřebu reaktivní „nemocné“ péče.

AI v populačním a veřejném zdraví

V širším měřítku bude AI čím dál víc využita k řízení populačního zdraví – k analýze dat napříč populacemi za účelem odhalení trendů, ohrožených skupin a informovaného rozhodování ve veřejném zdraví. Zdravotnické systémy agregující data od tisíců či milionů pacientů mohou pomocí AI předvídat epidemie (jak se o to snažilo např. u COVID-19), identifikovat komunity s rostoucím výskytem chronických nemocí a podle toho směrovat zdroje a personalizovat osvětu. Pojišťovna nebo zdravotnická agentura může například využít AI k určení podskupiny obyvatel s nejmenší pravděpodobností účasti na screeningovém vyšetření rakoviny a následně vhodně cílit intervence. AI může také optimalizovat dodavatelské řetězce a distribuci zdrojů ve veřejném zdraví (to je důležité např. při očkovacích kampaních nebo v nouzových situacích). Do budoucna by AI mohla hrát klíčovou roli v globálním zdraví – pomoci chudším zemím k rychlému pokroku, například poskytováním diagnostických algoritmů tam, kde je málo lékařů, nebo optimalizací telehealth v odlehlých oblastech. Můžeme se dočkat AI „zdravotních dronů“, které s využitím AI logistiky doručí léky a materiál, nebo AI epidemiologických modelů navrhujících vládám, jak přizpůsobit zásahy lokálním potřebám. Zatímco dosavadní AI ve zdravotnictví byla převážně zaměřená na pacienta a nemocnici, budoucí trend je AI-driven poznání na populační úrovni za účelem ochrany zdraví celých komunit.

Generativní AI pro zdravotnické znalosti a vzdělávání

Další nově se objevující příležitostí je použití generativní AI k výcviku zdravotnických profesionálů a zlepšení medicínského vzdělávání. Virtuální pacienti pohánění AI dokážou simulovat širokou škálu klinických scénářů, na kterých si medici či sestry mohou trénovat. Tito AI pacienti mohou reálně prezentovat příznaky, vést rozhovory a reagovat na léčbu, což umožní bohatý trénink bez rizika pro živé pacienty. Zároveň velké jazykové modely mohou plnit funkci on-demand tutorů nebo referencí: začínající lékař se může obrátit na AI asistenta pro rychlé zopakování správného postupu u méně známě diagnózy (podobně jako pokročilý, kontextový „UpToDate“ či Google). Jak se tyto modely budou zlepšovat a získávat důvěru, mohou pomoci šířit nejnovější medicínské poznatky okamžitě po celém světě. Průběžné vzdělávání lékařů také může využít AI: představme si systém, který analyzuje vzorce lékařovy praxe a znalostní mezery (z jeho pacientských záznamů nebo dotazů), a následně doporučuje cílené vzdělávací moduly nebo aktuální vědecké články. Toto personalizované vzdělávání umožní udržovat lékaře v obraze i v oboru, kde poznání stále rychle přibývá.

Konvergence AI s dalšími technologiemi (AR/VR, robotika, genomika)

Posledním hodným pozornosti trendem je, jak se AI bude propojovat s jinými špičkovými technologiemi ke vzniku zcela nových forem péče. Brýle pro rozšířenou realitu (AR) například mohou chirurgům promítat AI-generované informace přímo do zorného pole (v reálném čase zvýraznit cévy nebo nádor pod tkání). Virtuální realita (VR) v kombinaci s AI najde využití například při léčbě bolesti nebo v rehabilitaci – AI přizpůsobuje virtuální prostředí aktuálním stresovým signálům pacienta. V genomice je AI klíčová pro interpretaci významu genetických variací; jak se sekvenování genomu stane rutinní, bude AI pomáhat individuálně navrhovat léčbu na molekulární úrovni (opravdová personalizovaná medicína). 3D tisk a AI mohou společně vytvářet pacientovi na míru navržené implantáty či protézy, které díky AI algoritmům budou dokonale sedět a fungovat. A v robotice mimo operační sál: AI-driven „společenští“ roboti nebo exoskelety pro rehabilitaci se mohou stát běžnými – AI upravuje podporu podle pokroku pacienta. Nemocnice budoucnosti může být chytré prostředí, kde IoT senzory, AI algoritmy a robotika pracují společně – například pokoj, v němž na pacienta mluví hlasový AI asistent, podložka monitoruje pohyblivost, robotický pomocník donese předměty a všechna data jsou koordinována AI, která spolupracuje s lidskými sestrami a lékaři.

Souhrnem lze říci, že příští desetiletí ve zdravotnictví bude pravděpodobně definováno hlubší integrací umělé inteligence (AI), inteligentnější automatizací a širší datovou konektivitou. Propojení s nositelnou elektronikou posune péči do každodenního života, telemedicína se díky AI stane chytřejší a interaktivnější a generativní AI urychlí inovace od laboratoře až k lůžku pacienta. Tyto příležitosti s sebou nesou odpovědnost implementovat AI promyšleně – aby rovnost, etika a empatie zůstaly jádrem zdravotnictví. Pokud se to podaří, další rozvoj AI ve zdravotnictví může zlepšit zdravotní výsledky, demokratizovat lékařské poznatky a učinit poskytování zdravotní péče udržitelnějším pro budoucí generace.