Pregled – Transformacija zdravstva pomoću umjetne inteligencije (AI)

Umjetna inteligencija (AI) preoblikuje pružanje zdravstvene skrbi poboljšavajući točnost dijagnostike, personalizirajući tretmane i povećavajući operativnu učinkovitost. Bolnice i klinike sve brže uvode AI alate – istraživanje iz 2024. godine pokazalo je da 79% zdravstvenih organizacija koristi AI, pri čemu se povrat ulaganja ostvaruje za nešto više od godinu dana (generirajući 3,20 USD na svaki uloženi dolar) grandviewresearch.com. Glavni pokretači uključuju eksploziju medicinskih podataka (iz elektroničkih zdravstvenih kartona, slikovne dijagnostike, nosivih uređaja, genomike) i težnju za boljim ishodima za pacijente. AI algoritmi mogu brzo analizirati ove ogromne skupove podataka kako bi podržali donošenje kliničkih odluka, otkrili obrasce koje ljudi mogu propustiti i automatizirali rutinske zadatke. Ovo dolazi u ključnom trenutku: svijet se suočava sa sve većim nedostatkom zdravstvenih radnika (procijenjeni manjak od 11 milijuna do 2030. godine weforum.org), a AI se smatra alatom koji može pomoći u premošćivanju tog jaza povećanjem broja osoblja i proširenjem pristupa skrbi. Općenito, primjena AI-a u zdravstvu usmjerava industriju prema proaktivnijoj, na podacima temeljenoj skrbi, poboljšavajući kako učinkovitost, tako i kvalitetu skrbi za pacijente.

Ključna područja primjene AI-a u zdravstvu

Utjecaj AI-a proteže se kroz cijeli proces skrbi. U nastavku su ključna područja primjene u kojima AI donosi značajne promjene:

Dijagnostika i rano otkrivanje bolesti

AI revolucionira dijagnostiku bolesti prepoznavanjem suptilnih znakova i obrazaca koji su često nevidljivi kliničarima. Modeli strojnog učenja mogu analizirati simptome, laboratorijske nalaze pa čak i genomiku kako bi ukazali na pacijente s visokim rizikom za stanja poput srčanih bolesti ili dijabetesa prije pojave simptoma, omogućujući ranije intervencije willowtreeapps.com weforum.org. Primjerice, AstraZeneca je razvila AI model korištenjem podataka 500.000 pacijenata koji može predvidjeti pojavu bolesti godinama unaprijed s visokim stupnjem pouzdanosti weforum.org. U praksi, sustavi za podršku kliničkim odlukama temeljeni na AI-u pomažu liječnicima u diferencijalnoj dijagnostici, smanjujući dijagnostičke pogreške i ubrzavajući liječenje. AI može, analizirajući kartone bolesnika i medicinsku literaturu, predložiti moguće dijagnoze ili preporučiti individualizirane planove liječenja. Ovakav prediktivni i personalizirani pristup dijagnostici obećava bolje ishode zbog ranijeg otkrivanja bolesti i prilagodbe terapija pojedincu.

Analiza medicinskih slika

Jedna od najrazvijenijih primjena AI-a je u medicinskoj dijagnostici putem slika, gdje algoritmi dubokog učenja mogu interpretirati slike s izvanrednom preciznošću. AI alati se sada koriste za očitavanje radioloških slika (RTG, CT, MRI) i patohistoloških preparata, djelujući kao drugi par očiju za kliničare. U skrbi za bolesnike s moždanim udarom, primjerice, AI softver je bio “dvostruko precizniji” od ljudskih stručnjaka u otkrivanju oštećenja na CT snimkama mozga weforum.org – i mogao je čak utvrditi i vrijeme nastanka udara, što je ključno za brzo liječenje. AI je također premašio liječnike u otkrivanju prijeloma i lezija: hitni liječnici propuštaju oko 10% prijeloma, ali AI može pomoći u otkrivanju tih skrivenih oštećenja weforum.org. Slično tome, nedavni alat identificirao je 64% epilepsijom povezanih oštećenja mozga koje su radiolozi propustili detaljnom analizom MRI snimki weforum.org. Ovi primjeri naglašavaju sposobnost AI-a u unapređenju dijagnostičkog slikanja – povećavajući preciznost, dosljednost i brzinu. U stvarnosti, analiza slika pomoću AI-a može prioritetno označiti kritične nalaze (kao što su krvarenja ili tumori) za pregled radiologa, što dovodi do bržih dijagnoza i odluka o liječenju. Mnoge takve AI dijagnostičke platforme već su prošle regulatorne prepreke: FDA je do sada odobrila gotovo 1.000 AI-om potpomognutih medicinskih uređaja za analizu slika (uglavnom u radiologiji i kardiologiji) news-medical.net. Smanjujući ljudske pogreške i opterećenje, AI u slikovnoj dijagnostici čini dijagnoze pouzdanijima i učinkovitijima.

Personalizirana medicina i predviđanje rizika

AI je pokretač precizne medicine, omogućujući prelazak sa univerzalnog pristupa zdravstvenoj skrbi na istinski personaliziranu njegu. Napredni algoritmi mogu integrirati podatke o genetici, anamnezi, životnom stilu, pa čak i socijalnim determinantama zdravlja pojedinca kako bi prilagodili planove liječenja willowtreeapps.com. Na primjer, modeli strojnog učenja mogu analizirati genomiku kako bi predvidjeli kako će pacijent reagirati na određenu terapiju protiv raka, pomažući liječnicima da odaberu najučinkovitiji i najmanje toksičan tretman. AI se također koristi za stratifikaciju pacijenata prema riziku: analizom elektroničkih zdravstvenih zapisa i drugih podataka, AI može identificirati koji su pacijenti podložni ponovnom prijemu ili pogoršanju stanja, potičući preventivno djelovanje gminsights.com. Zdravstveni sustavi već koriste te mogućnosti – primjerice, AI-analitika može označiti pacijente kojima treba proaktivna intervencija, poput prilagodbe terapije ili ranijeg zakazivanja kontrola, radi prevencije komplikacija. Personalizirane preporuke proširuju se i na svakodnevno zdravlje: AI može preporučiti individualizirane prehrambene planove, režime vježbanja ili preventivne preglede prema jedinstvenom profilu pojedinca. U biti, personalizirana medicina temeljena na AI-u znači da pravi pacijent dobiva pravu intervenciju u pravo vrijeme, što poboljšava ishode i potencijalno smanjuje troškove izbjegavanjem neučinkovitih tretmana.

Otkrivanje i razvoj lijekova

AI dramatično ubrzava otkrivanje lijekova i farmaceutska istraživanja. Tradicionalno, razvoj novog lijeka je skup i spor proces – često traje desetak godina i košta milijarde dolara. AI to mijenja brzom analizom kemijskih i genetskih podataka kako bi identificirao obećavajuće molekule i predvidio njihovo ponašanje. Posebno, generativni AI modeli poput DeepMindovog AlphaFolda (najavljenog 2023.) mogu precizno predvidjeti strukture proteina u roku od nekoliko sati, zadatak za koji su znanstvenicima ranije bili potrebni mjeseci gminsights.com. Ovo otkriće otvorilo je nove mogućnosti za terapiju bolesti poput Alzheimerove bolesti i određenih karcinoma, razotkrivajući način na koji se proteini – česti ciljevi lijekova – savijaju i ponašaju gminsights.com. AI platforme se također koriste za pretragu milijuna kemijskih spojeva radi procjene njihove učinkovitosti protiv neke bolesti, dramatično sužavajući izbor na one najperspektivnije. U jednom povijesnom trenutku, prvi lijek otkriven pomoću AI-a ušao je u klinička ispitivanja na ljudima 2023. za rijetku plućnu bolest, nakon što je AI otkrio novu molekulu i od dizajna došao do II faze testiranja insilico.com. Farmaceutske kompanije i startupi koriste ove alate za skraćivanje ciklusa istraživanja i razvoja: modeli strojnog učenja mogu optimizirati vodeće molekule, predlagati nove kombinacije lijekova i rano predvidjeti toksičnost ili nuspojave, smanjujući skupe neuspjehe u kasnijim fazama. Pomoću AI-a, otkrivanje lijekova postaje podatkovno, digitalizirano (in silico) istraživanje, što obećava brže i jeftinije donošenje novih terapija pacijentima.

Robotska kirurgija i automatizacija

U operacijskoj sali, AI unapređuje robotsku kirurgiju i podršku pri donošenju kirurških odluka. Kirurški roboti (kao što su da Vinci sustav i noviji roboti s AI-om) već pomažu kirurzima u izvođenju složenih zahvata s većom preciznošću i minimalnom invazivnošću. AI ovo nadograđuje pružajući smjernice i automatizaciju u stvarnom vremenu: primjerice, algoritmi računalnog vida mogu analizirati prijenos uživo s endoskopske kamere i identificirati anatomske strukture ili tumore, pomažući kirurzima da sigurnije manevriraju. U nekim slučajevima, roboti pod kontrolom AI-a mogu obavljati ponavljajuće ili iznimno delikatne zadatke stabilnije nego ljudi. Robotske operacije u stalnom su porastu diljem svijeta – zemlje poput Kine ubrzano uvode AI sustave za zahvate od ortopedije do onkologije grandviewresearch.com. Ovi sustavi uče iz ogromne količine kirurških podataka; s vremenom mogu predlagati optimalne kirurške planove ili čak samostalno izvoditi dijelove zahvata pod nadzorom. Rezultat toga su često kraći oporavci i manje komplikacija za pacijente. Dok je potpuno autonomna kirurgija još eksperimentalna, AI već djeluje kao kopilot kirurzima, poboljšavajući rezultate u neurokirurgiji, kardiologiji i ginekologiji. Daljnja integracija AI-a u robotiku – u kombinaciji s kirurškom ekspertizom – očekuje se da će dalje unaprjeđivati kiruršku preciznost i sigurnost pacijenta.

Virtualni medicinski asistenti i praćenje pacijenata

Virtualni medicinski asistenti – chatbotovi ili glasovni asistenti pokretani umjetnom inteligencijom – pojavljuju se kao potpora pacijentima i zdravstvenim timovima. Ove “digitalne medicinske sestre” mogu pratiti simptome pacijenata, davati osnovne medicinske savjete i osigurati pridržavanje plana skrbi. Primjerice, mobilne aplikacije poput Babylon Health i Ada Health koriste umjetnu inteligenciju za interakciju s pacijentima, postavljaju pitanja o simptomima i daju preporuke za trijažu ili zdravstvene informacije gminsights.com. Pacijenti trenutačno dobivaju odgovore na uobičajena zdravstvena pitanja i smjernice treba li posjetiti liječnika, što poboljšava pristup skrbi i smanjuje nepotrebne posjete ambulantama. Bolnice također koriste virtualne asistente za provjeru pacijenata nakon otpusta: AI bot može nazvati pacijenta i pitati uzima li lijekove ili ima nuspojave te upozoriti medicinske sestre ako je potrebna intervencija. U kliničkom okruženju, glasovni asistenti s AI-jem (često koristeći obradu prirodnog jezika) pomažu pri bilježenju interakcija s pacijentima i povlačenju informacija, služeći kao digitalni pisar ili pomoćnik medicinskim sestrama. To je posebno dragocjeno u vrijeme manjka medicinskog osoblja. Dodatno, sustavi za praćenje temeljeni na AI-u prate vitalne znakove pacijenata u stvarnom vremenu (putem nosivih uređaja ili sobnih senzora) i mogu upozoriti osoblje na rane znakove problema, poput potencijalne sepse ili rizika od pada, čak i izvan radnog vremena. Ovi virtualni alati značajno proširuju doseg zdravstvenih djelatnika, nudeći 24/7 nadzor i podršku. Iako ne zamjenjuju ljudske medicinske sestre, rješavaju rutinska pitanja i praćenje, oslobađajući kliničare za složenije potrebe pacijenata.

Optimizacija bolničkog rada i administracije

Iznad izravne skrbi o pacijentima, umjetna inteligencija pojednostavljuje bolničke operacije i radne procese u pozadini. Zdravstvo uključuje mnogo administrativnih zadataka – raspoređivanje, naplata, dokumentacija, upravljanje opskrbnim lancem – koje AI može učinkovitije obaviti. Na primjer, prediktivni algoritmi mogu predvidjeti broj bolničkih prijema (npr. predviđanje navale u hitnoj službi ili sezonskih porasta bolesti), što omogućuje bolje planiranje osoblja i bolničkih kreveta grandviewresearch.com. Vodeće bolnice poput Cleveland Clinic uvele su komandne centre s AI-jem koji analiziraju podatke u stvarnom vremenu radi optimizacije protoka pacijenata: nakon uvođenja “mission control” centra s umjetnom inteligencijom, Cleveland Clinic je postigla 7% povećanje dnevnih bolničkih prijema transferiranih pacijenata inteligentnijim usmjeravanjem pacijenata do slobodnih kreveta willowtreeapps.com. Alati za raspoređivanje s AI-jem pomažu i u smanjenju vremena čekanja i uskih grla – analiziranjem termina i obrazaca izostajanja, mogu dinamički prilagođavati rasporede ili podsjećati pacijente. Na administrativnoj razini, algoritmi za obradu prirodnog jezika (NLP; primjerice Dragon Medical by Nuance, sada nadograđen GPT-4 modelom) mogu automatski generirati kliničke bilješke i voditi dokumentaciju, štedeći liječnicima sate tjedno na papirologiji willowtreeapps.com. Također se automatizira i obrada zahtjeva za isplate i upravljanje prihodima pomoću AI-a za označavanje pogrešaka ili otkrivanje prevara. Opskrbni lanci u bolnicama isto profitiraju jer AI predviđa potrošnju lijekova i materijala kako bi se spriječile nestašice. Ukratko, umjetna inteligencija pomaže zdravstvenim organizacijama da rade kao dobro ugođeni sustavi – podižući učinkovitost, smanjujući administrativne troškove, i omogućavajući kliničarima više vremena za skrb o pacijentima umjesto papirologije.

Globalna prognoza tržišta (2025.–2030.)

Tržište umjetne inteligencije u zdravstvu doživljava eksplozivan rast i očekuje se rapidno širenje do 2030. godine. Veličina tržišta predviđa se višestruko povećanje u narednim godinama, kako se usvajanje AI-ja produbljuje među pružateljima, osiguravateljima i farmaceutskim tvrtkama diljem svijeta.

Veličina tržišta i prognoza rasta

U 2024. godini, globalno tržište umjetne inteligencije u zdravstvu procijenjeno je na oko 26–27 milijardi USD grandviewresearch.com. Do 2025. očekuje se rast na otprilike 32–37 milijardi USD, a zatim još brže ubrzanje. Razne prognoze tržišta predviđaju da će do 2030. tržište dosegnuti između 110 milijardi i više od 180 milijardi USD globalno, uz godišnje stope rasta (CAGR) 35–40% marketsandmarkets.com grandviewresearch.com. Primjerice, jedna analiza predviđa rast od oko 38,6% CAGR – s otprilike 21,7 milijardi USD u 2025. na 110,6 milijardi USD do 2030 marketsandmarkets.com. Druga procjena navodi još viši rast, s tržištem od 187,7 milijardi USD do 2030. (gotovo sedmerostruko povećanje u odnosu na 2024.) grandviewresearch.com. Unatoč razlikama u apsolutnim brojkama, svi analitičari slažu se u ocjeni o snažnom rastu: AI sektor u zdravstvu narast će 5–10 puta ove dekade. Taj rast pokreću ulaganja, tehnološki napredak i sve više područja primjene umjetne inteligencije u zdravstvu.

Kako bi se ilustrirao rast tržišta, tablica u nastavku daje približan globalni pregled od 2025. do 2030. godine:

Godina	Veličina globalnog AI tržišta u zdravstvu (USD)	Godišnji rast
2024	~26,5 milijardi USD (bazna godina) grandviewresearch.com	–
2025	~32–34 milijarde USD (prognoza)	~25% 📈 (procjena)
2026	~45–50 milijardi USD (prognoza)	~40% 📈 (procjena)
2028	~80–100 milijardi USD (prognoza)	~35–40% 📈 (procjena)
2030	150–200+ milijardi USD (prognoza)	– (kumulativno ~35–40% CAGR)

Tablica: Projekcije veličine globalnog AI tržišta u zdravstvu, 2024.–2030. Svi podaci su okvirni; stvarne prognoze variraju ovisno o izvoru marketsandmarkets.com grandviewresearch.com.

Kao što je prikazano, tržišna putanja je eksponencijalna. Rast bi se mogao dodatno ubrzati krajem 2020-ih, kako AI postane standard u zdravstvenim procesima, a nove primjene (poput generativne umjetne inteligencije) stvore dodatnu vrijednost. Do 2030. AI tehnologije – od dijagnostike do upravljanja bolnicama – očekuju se kao industrija od preko 100 milijardi USD godišnje, čvrsto ukorijenjena u zdravstvenoj industriji diljem svijeta.

Segmentacija po području primjene

Prema vrsti primjene, AI u zdravstvu obuhvaća čitav niz segmenata, a neka područja dobivaju više ulaganja i ostvaruju veći prihod od drugih:

• Medicinsko snimanje i dijagnostika: Trenutno najveći AI segment primjene, zahvaljujući velikoj potražnji za AI-om u analizi snimaka i podršci dijagnostičkim odlukama. U 2023. ovaj segment bio je procijenjen na više od 7,4 milijarde USD, s dominantnim udjelom na tržištu gminsights.com. Tu prednjače AI alati u radiologiji i patologiji, kao što je ranije opisano (npr. prepoznavanje slika za otkrivanje tumora). Dominacija ovog segmenta odražava jasnu povratnu vrijednost ulaganja kroz poboljšanu preciznost i učinkovitost dijagnoze. Očekuje se nastavak snažnog rasta kako sve više bolnica uvodi AI za interpretaciju snimaka i raste broj regulatornih odobrenja za dijagnostičke AI uređaje.
• Otkrivanje lijekova: Brzorastući segment u kojem farmaceutske i biotehnološke tvrtke koriste AI za identifikaciju ciljeva, dizajn novih molekula i optimizaciju kliničkih ispitivanja. Iako je danas manji od segmenta snimanja, vrlo brzo raste zahvaljujući rastućim uspjesima (primjerice, lijekovi koje je dizajnirao AI ulaze u klinička ispitivanja i velikim suradnjama tehnoloških tvrtki s farmaceutima gminsights.com). Generativni AI modeli snažan su pokretač, potencijalno skraćujući godine u razvoju novih lijekova.
• Bolnički rad i administracija: AI rješenja za raspoređivanje, upravljanje kapacitetima i administrativnu automatizaciju čine još jedan važan segment. Često se naziva “upravljanje zdravstvenim radnim procesima”, a uključuje AI za analitiku elektroničkih zdravstvenih zapisa (EHR), optimizaciju naplate i raspoređivanje osoblja/zadataka. Raste kako zdravstvene ustanove traže uštedu i učinkovitost; mnogi sustavi ulažu u komandne centre i administrativne botove za smanjenje troškova.
• Virtualni asistenti i angažman pacijenata: Ovo uključuje AI chat botove za upite pacijenata, virtualne zdravstvene trenere i aplikacije za prepoznavanje simptoma. Riječ je o segmentu u kojem su tvrtke poput Babylon Health ostvarile proboj gminsights.com. Sa sve snažnijom orijentacijom na pacijenta, sve više ljudi komunicira s AI alatima za trijažu, rezervaciju pregleda i osnovne medicinske savjete. Ovaj segment obuhvaća i AI asistente koje koriste i kliničari – primjerice glasovne asistente u ambulantama za dokumentaciju ili klinička pitanja.
• Udaljeno praćenje i telemedicina: AI alati za udaljeno praćenje pacijenata (RPM) i telemedicinske platforme rastuća su kategorija. Ova rješenja analiziraju podatke s nosivih i kućnih uređaja za upravljanje kroničnim bolestima ili oporavak nakon operacija. S obzirom na rast telemedicine potaknut pandemijom, integracija AI-ja za udaljenu skrb (npr. predviđanje kojih konzultacija treba eskalirati, obrada podataka koje šalju pacijenti) visoko je rastuće područje.
• Kibernetička sigurnost i ostalo: AI u zdravstvu proteže se i na sigurnost podataka (koristeći umjetnu inteligenciju za otkrivanje proboja ili anomalija u bolničkim sustavima) i operativna područja poput opskrbnog lanca (AI za upravljanje zalihama). Iako s manjim tržišnim udjelom, ove “druge” primjene važne su za cjeloviti AI-pokretan zdravstveni sustav.

Što se tiče udjela u prihodima danas, medicinsko snimanje/dijagnoza prednjači pred svim primjenama (čineći otprilike četvrtinu do trećinu ukupnih prihoda od AI-ja u zdravstvu) biospace.com gminsights.com. No, drugi segmenti poput otkrivanja lijekova i virtualne skrbi brzo ih sustižu s višim stopama rasta. Očekuje se da će se portfelj primjena do 2030. znatno proširiti, s time da će dijagnostika ostati ključni doprinositelj, a nova područja (poput AI-je podrške kliničkim odlukama i alata za personaliziranu medicinu) uzimati sve veći udio.

Segmentacija po regijama

Geografski gledano, primjena umjetne inteligencije u zdravstvu varira, ali Sjeverna Amerika trenutno dominira tržištem prema prihodima, dok je azijsko-pacifička regija predviđena za najbrži rast. Tablica u nastavku prikazuje tržište po regijama:

Regija	Veličina tržišta 2023.	Veličina tržišta 2030. (prognoza)	Napomene
Sjeverna Amerika	~13 milijardi USD (≈59% udjela) openandaffordable.com	90–100+ milijardi USD (najveće)	SAD je pojedinačno najveće tržište AI u zdravstvu. Rast pokreću napredna IT infrastruktura, velika izdvajanja za zdravstvo i tehnološki inovacijski ekosustav. Sjeverna Amerika je činila oko 54% globalnih prihoda od AI u zdravstvu u 2024. grandviewresearch.com. Ključna područja primjene: AI dijagnostika, upravljanje bolnicama i AI usluge u oblaku.
Europa	~6 milijardi USD (≈26% udjela)	~50 milijardi USD openandaffordable.com	Jak rast u EU zahvaljujući poticajnim politikama i ulaganjima u istraživanje i razvoj. UK i Njemačka predvode primjenu (npr. NHS u UK ulaže u AI za skrb o pacijentima grandviewresearch.com). Očekuje se rast tržišta Europe od oko 35% godišnje (CAGR) openandaffordable.com. Do 2030. Europa bi mogla biti tržište od oko 50 mlrd USD, uz široku primjenu AI u medicinskoj slici, trijaži i zdravstvenoj administraciji.
Azija-Pacifik	~3 milijarde USD (≈13% udjela)	~30–40 milijardi USD (najbrži rast)	APAC je najbrže rastuća regija s prosječnom stopom rasta većom od 40% CAGR openandaffordable.com, potaknuta velikim populacijama i vladinim inicijativama. Kina i Japan su glavni pokretači – Kina brzo implementira AI za dijagnostiku i robotom vođene operacije grandviewresearch.com, dok Japan koristi AI za brigu o starijima i ima vodeće robotske programe gminsights.com. Ulaganja i startupovi u Indiji, Južnoj Koreji i JI Aziji doprinose rastu APACA.
Latinska Amerika i Bliski Istok/Afrika	<1 milijarda USD (minimalno)	~5–10 milijardi USD (zajedno)	Latinska Amerika i Bliski istok/Afrika trenutno imaju maleni udio (samo nekoliko posto) na tržištu AI u zdravstvu. Rast se događa dok raste svijest i pilot-programi dokazuju vrijednost, ali je implementacija sporija zbog ograničene infrastrukture i financiranja. Do 2030. očekuje se više primjene AI u telemedicini i javnozdravstvenim inicijativama, ali s niske početne razine.

Tablica: Tržište AI u zdravstvu po regijama – trenutna veličina naspram prognoze za 2030. NA = Sjeverna Amerika; Europa; APAC = Azija-Pacifik; MEA = Bliski Istok i Afrika. (Izvori: podaci o tržišnom udjelu 2023/24 grandviewresearch.com openandaffordable.com; projekcija za Europu 2030 openandaffordable.com; stopa rasta APAC openandaffordable.com.)

Kao što je prikazano, Sjeverna Amerika je nedvojbeno tržišni lider danas, s udjelom od otprilike polovice ili više svjetske AI potrošnje u zdravstvu grandviewresearch.com. Posebno SAD to potiče svojim velikim zdravstvenim izdacima i ranom primjenom novih tehnologija. Dominacija Sjeverne Amerike objašnjava se kombinacijom čimbenika: dobro razvijenom digitalnom zdravstvenom infrastrukturom, obiljem zdravstvenih podataka, snažnim fondovima rizičnog kapitala i državnom podrškom (npr. jasniji FDA procesi odobrenja za AI medicinske proizvode).

Europa je druga najveća regija. Zemlje poput UK, Njemačke i Francuske ulažu značajna sredstva u AI u zdravstvu. Nacionalna zdravstvena služba UK (NHS) pokrenula je posebne programe financiranja AI-a (primjerice, 36 milijuna funti uloženo u 38 AI projekata za poboljšanje dijagnostike) grandviewresearch.com. Regulatorno okruženje EU-a (o kojemu će kasnije biti riječi) također uspostavlja smjernice koje bi mogle povećati povjerenje u AI rješenja. Očekuje se nastavak snažnog rasta tržišta AI u zdravstvu u Europi (~35% godišnje) i premašivanje 50 milijardi USD do 2030. openandaffordable.com, s raširenom primjenom u dijagnostici slike, upravljanju bolnicama i AI telemedicinskim uslugama.

Azija-Pacifik (APAC), iako trenutno ima manji udio na tržištu, najbrže raste. Očekuje se znatno povećanje udjela APAC-a do 2030. Ključni pokretači su starenje velikih populacija (primjer: Japanska demografija traži AI za skrb o starijima i učinkovitost gminsights.com), vladin poticaj inovacijama (nacionalne strategije Kine za AI u medicini) te rastući tehnološki ekosustavi u Indiji i Singapuru. Kina je već 2024. držala najveći udio tržišta APAC, potaknuta AI rješenjima u medicinskoj slici i AI navođenim operacijama grandviewresearch.com. Sveukupno, očekuje se da će APAC rasti po stopi od 40% CAGR openandaffordable.com, postupno smanjujući razliku prema zapadnim tržištima. Do 2030. Azija-Pacifik mogao bi činiti otprilike petinu svjetske AI potrošnje u zdravstvu.

Na kraju, Latinska Amerika i Bliski Istok/Afrika (MEA) zaostaju, čineći samo nekoliko posto tržišta. Te regije suočene su s izazovima poput nedostatka infrastrukture i manje ulaganja u AI. Ipak, postoje pozitivni primjeri (AI startupovi u zdravstvu u Izraelu i UAE, ili projekti AI za javno zdravlje u Brazilu). Kako globalna AI rješenja budu pristupačnija i dokazana, predviđa se postepeni rast prihvaćanja u Latinskoj Americi i MEA prema 2030., posebno u telemedicini (za dosezanje udaljenih populacija) i olakšavanju rada malobrojnom medicinskom osoblju uz pomoć AI alata.

Sve u svemu, globalni bum AI-a u zdravstvu predvodit će Sjeverna Amerika prema apsolutnim iznosima, ali svaka regija će snažno rasti. Do 2030. AI će činiti uobičajeni dio zdravstvenih sustava diljem svijeta, iako će se razina zrelosti i širine primjene razlikovati po regijama.

Konkurentski pejzaž

Konkurentski pejzaž AI-a u zdravstvu iznimno je dinamičan – obilježen kombinacijom tehnoloških divova, etabliranih tvrtki iz područja zdravstva i inovativnih startupa. Utrka za tržišne udjele i intelektualno vlasništvo rezultirala je i značajnim spajanjima, akvizicijama i investicijskim ugovorima posljednjih godina.

Najveće tvrtke i pružatelji

Velike multinacionalne tvrtke snažno ulažu u AI za zdravstvo, koristeći svoje resurse za razvoj i primjenu rješenja u velikom opsegu. Među glavnim igračima su tradicionalne tehnološke tvrtke, proizvođači medicinskih uređaja i tvrtke iz područja medicinske informatike:

• Microsoft (SAD): Vodeći igrač, osobito nakon akvizicije Nuance Communicationsa vrijedne 19,7 milijardi USD u 2022. fiercehealthcare.com. Microsoft pruža AI usluge u oblaku putem Azure Health, a kroz Nuance nudi i AI-potpomognutu medicinsku dokumentaciju (prepoznavanje govora i novi GPT-4–omogućeni DAX Express digitalni zapisničari) za smanjenje papirologije liječnika. Microsoftove platforme pomažu bolnicama u primjeni strojnog učenja – od medicinske slike do angažmana pacijenata.
• Google (SAD): Preko Google Health i DeepMinda razvija AI za medicinska istraživanja i kliničku primjenu. Prvi je razvio algoritme za dijabetičko oštećenje mrežnice te radi na generativnim AI modelima poput Med-PaLM za odgovaranje na medicinska pitanja. Google Cloud API i AI alati podržavaju brojne digitalne zdravstvene aplikacije. (DeepMindov proboj s AlphaFoldom u preklapanju proteina gminsights.com postao je globalni alat za istraživanje lijekova.)
• IBM (SAD) / Merative: IBM je bio pionir s Watson Healthom, primjenjujući AI u dijagnostici raka i kliničkoj podršci. Godine 2022. IBM je izdvojio ta zdravstvena sredstva u novu tvrtku – Merative, ali nastavlja s razvojem AI rješenja u zdravstvu. Merative (bivši IBM Watson Health) nudi proizvode poput Merge za medicinsku sliku i razne analitičke platforme za zdravlje populacije i kliničke uvide.
• Amazon Web Services (SAD): AWS je “cloud” okosnica brojnih AI implementacija u zdravstvu i nudi specijalizirane servise (npr. Amazon HealthLake za objedinjavanje podataka i Amazon Comprehend Medical za analizu kliničkog teksta). Amazonove akvizicije PillPacka i pokretanje Amazon Clinic pokazuju interes za primjenu AI u farmaciji i telemedicini. Iako nije direktno zdravstvena tvrtka, AWS omogućuje tisućama pružatelja i startupova izgradnju AI rješenja na globalnoj skali.
• Siemens Healthineers (Njemačka): Velika tvrtka za medicinsku opremu i dijagnostiku, Siemens integrira AI u mnoge svoje proizvode (npr. AI MRI i CT skeneri, softver za podršku odlučivanju). Alati AI-Rad Companion i AI-Pathway Companion pomažu radiolozima i onkolozima u interpretaciji snimaka i planiranju terapije. Siemens surađuje s bolnicama na primjeni AI algoritama za radne tokove i ulaže u digitalne blizance u zdravstvu.
• Philips (Nizozemska): Još jedan globalni lider u zdravstvenim tehnologijama, Philips koristi AI u sustavima za nadzor pacijenata, vođenoj terapiji i rješenjima za radiologiju. Philipsova platforma HealthSuite AI i softver za snimke koriste strojno učenje za analizu ultrazvučnih snimki i označavanje kritičnih slučajeva. Tvrtka se fokusira na integrirana rješenja “od bolnice do doma”, koristeći AI za povezivanje podataka među uređajima i poboljšanje koordinacije skrbi.
• GE HealthCare (SAD): (Nedavno se izdvojila kao neovisna kompanija.) GE ugrađuje AI u ultrazvučne uređaje, aparate za rendgen i uređaje za intenzivnu njegu. Platforma Edison omogućuje kliničarima primjenu AI algoritama za analizu slike i radne tokove. GE koristi AI i za praćenje performansi uređaja i predviđanje potreba za servisom (ključna stvar za bolnice). Suradnja s AI startupovima omogućuje GE-u implementaciju inovativnih algoritama u svoju medicinsku opremu.
• Medtronic (SAD): Vodeći proizvođač medicinskih uređaja (posebno u kardiologiji, neurologiji, dijabetesu) koji sve više ugrađuje AI u svoje uređaje. Primjerice, Medtronicovi AI algoritmi poboljšavaju preciznost inzulinskih pumpi i uređaja za kontinuirano praćenje šećera za dijabetičare. U kirurgiji – Medtronic je preuzeo platformu za robotsku kirurgiju (Hugo RAS) i razvija AI vođene navigacijske sustave. Također koristi AI za praćenje pacijenata s ugrađenim uređajima na daljinu.
• Epic Systems (SAD): Dominantni dobavljač elektroničkih zdravstvenih kartona (EHR) u SAD-u, Epic ima ugrađene AI značajke u svom softveru (npr. modeli ranog upozoravanja na sepse koji liječnicima javljaju moguće pogoršanje stanja pacijenta). Njihova baza podataka za istraživanje Cosmos (s milijunima podataka o pacijentima) koristi se za treniranje modela predviđanja. Epic surađuje s tvrtkama kao što je Microsoft na uvođenju GPT-funkcionalnosti, poput automatskog sastavljanja odgovora na poruke pacijenata.
• Oracle Cerner (SAD): Nakon što je Oracle preuzeo Cerner (veliki dobavljač EHR-a) 2022., Oracle u Cernerove sustave implementira AI i analitiku, koristeći vlastitu cloud stručnost. Cilj je kreirati “kliničkog digitalnog asistenta” i automatizirati administrativne zadatke uz AI. Oracle se fokusira na interoperabilnost podataka i zdravlje populacije, koristeći AI za analizu podataka na velikoj skali među različitim sustavima.
• Nvidia (SAD): Premda nije direktni pružatelj zdravstvenih usluga, Nvidia ima golem utjecaj jer isporučuje GPU hardver i AI okvire (poput NVIDIA Clara) koji pogone brojne AI primjene u zdravstvu. Nvidia surađuje s bolnicama i istraživačima na optimizaciji dubokih neuronskih mreža za medicinsku sliku, simulacije otkrivanja lijekova i drugo. Njihovi čipovi i softver osnovni su alati za treniranje AI modela u startupovima i izravnu primjenu AI u kliničkoj praksi (npr. na radnim stanicama u radiologiji).

Ovo su samo neki od glavnih igrača – ostali su Johnson & Johnson (primjena AI u robotskoj kirurgiji i razvoju lijekova), Cognizant (IT usluge u AI zdravstvu), Veradigm (Allscripts) i Athenahealth (integracija AI u softver za zdravstvenu informatiku) te Intel, Microsoft, Google itd. sa strane tehnologije. Prema jednom tržišnom istraživanju, ključne tvrtke u AI zdravstvu su Philips, Microsoft, Siemens Healthineers, NVIDIA, Epic, GE HealthCare, Medtronic, Oracle, Merative (IBM), Google, Johnson & Johnson i Amazon Web Services, među ostalima marketsandmarkets.com. Svaka od njih ulaže u AI kroz vlastiti razvoj, partnerstva ili akvizicije kako bi ojačala svoje zdravstvene ponude.

Natjecanje se pojačava: Ovi postojeći akteri često surađuju s manjim AI startupima ili ih preuzimaju kako bi stekli najnaprednije mogućnosti. Na primjer, osim Microsoftove kupnje Nuancea, Johnson & Johnson je 2019. preuzeo Auris Health i njihovu AI tehnologiju za kirurgiju, Roche je preuzeo onkološku AI tvrtku Flatiron Health, a Philips je preuzeo PathAI-ove alate za patološku dijagnostiku – sve su to potezi za izgradnju AI portfelja. Veliki dobavljači EHR sustava poput Epica i Cernera surađuju s tehnološkim divovima (Microsoft, Amazon) na integraciji AI-ja u svoje platforme, čime se brišu granice između sektora. Tehnološki divovi (Microsoft, Google, Amazon, IBM) donose stručnost u oblaku i umjetnoj inteligenciji, dok zdravstvene tvrtke (Siemens, Philips, GE, Medtronic) donose kliničko znanje i bazu kupaca – sve više međusobno surađuju na stvaranju integriranih AI rješenja.

U nastavku je sažeta tablica odabranih vodećih aktera i primjeri njihovih AI ponuda u zdravstvu:

Tvrtka	Sjedište	Fokus/Ai Ponuda u Zdravstvu
Microsoft	SAD (Redmond, WA)	Cloud infrastruktura (Azure) za zdravstveni AI; kupio Nuance radi AI podržane kliničke dokumentacije (npr. Dragon Medical ambient scribe) fiercehealthcare.com; razvoj alata temeljenih na GPT-4 za kliničare.
Google (Alphabet)	SAD (Mountain View, CA)	AI istraživanje (DeepMind) za dijagnostiku i otkrivanje lijekova (npr. AlphaFold preklapanje proteina gminsights.com); zdravstvene inicijative kao Google Health za medicinski AI (npr. AI preglede mrežnice) i AI-om omogućene telezdravstvene/fitness usluge (integracija Fitbita).
IBM / Merative	SAD (Armonk, NY)	AI platforme za podršku kliničkom odlučivanju i analitiku medicinskih slika (IBM Watson Health nasljeđe, sada Merative); NLP za uvide iz EHR-a; analitika populacijskog zdravlja s AI-jem.
Siemens Healthineers	Njemačka (Erlangen)	Medicinski uređaji za slikanje s potpomognutim AI-jem (MRI/CT uređaji s AI asistentom); AI softver za radiologiju (npr. AI-Rad Companion) i planiranje terapije; digitalni blizanac i prediktivna analitika u operacijama zdravstva.
Philips	Nizozemska (Amsterdam)	AI u nadzoru pacijenata i slikanju (IntelliSpace AI workflow za radiologiju); telezdravstvena rješenja s AI trijažom; analitika za intenzivnu njegu (npr. predviđanje pogoršanja pacijenata na intenzivnoj).
NVIDIA	SAD (Santa Clara, CA)	Vodeći AI hardver (GPU-ovi) i razvoj AI zdravstvenih okvira (Clara platforma) za medicinsku obradu slika, analizu genoma i simulacije otkrivanja lijekova; suradnje s bolnicama radi ubrzanja treniranja modela.
Epic Systems	SAD (Verona, WI)	Elektronički zdravstveni zapisi s ugrađenim AI-jem (prediktivni modeli za sepsu, ponovne prijeme, itd.); Cosmos podatkovna mreža za strojno učenje; integracija glasovnih asistenata i generativnog AI-ja za kliničare unutar EHR.
GE HealthCare	SAD (Chicago, IL)	AI podržano snimanje (ultrazvuk, rendgen) s analizom u stvarnom vremenu; Edison AI platforma s trećim stranama algoritama; AI za održavanje opreme i bolnički workflow (npr. analitika komandnog centra).
Medtronic	SAD (Minneapolis, MN)	AI u medicinskim uređajima (pametne inzulinske pumpe s predikcijom glukoze; AI vođeni sustavi za kolonoskopiju); kirurški AI kroz robotiku (Hugo RAS sustav) i proširenu stvarnost; rješenja za daljinski nadzor pacijenata s AI upozorenjima.
Johnson & Johnson	SAD (New Brunswick, NJ)	Primjena AI-ja u farmaceutskom R&D-u (otkrivanje lijekova temeljeno na podacima i dizajn kliničkih ispitivanja) i u kirurgiji (Ottava robot u razvoju, koristi strojno učenje za asistenciju u operacijama); također koristi AI za proizvodnju i programe podrške pacijentima.

Tablica: Odabrani vodeći akteri u AI zdravstvu i njihove ključne ponude. (Ovo je reprezentativan uzorak – mnoge druge tvrtke su aktivne na ovom području marketsandmarkets.com.)

Ovi lideri industrije neprestano šire svoje AI mogućnosti. Natjecanje se često vodi oko osiguravanja strateških partnerstava (npr. bolnički sustavi partneri s tech tvrtkom za razvoj AI-ja) i razlikovanja putem vlasničkih podataka. Tvrtke koje posjeduju velike skupove zdravstvenih podataka (poput EHR dobavljača ili kompanija za medicinsko slikanje) imaju prednost u treniranju AI modela. Istovremeno, tvrtke iz oblaka i poluvodiča osiguravaju da ostanu okosnica AI računalnih potreba.

Startupi, trendovi financiranja i najnovije M&A aktivnosti

Uz velike aktere, startupi čine živ i ključan dio ekosustava AI zdravstva. Ti startupi često su usmjereni na specifične inovacije – kao što su AI za workflow radiologije (npr. Aidoc), AI vođeni dizajn lijekova (npr. Insilico Medicine, Exscientia), AI chatboti za mentalno zdravlje (npr. Woebot), ili AI za patologiju (npr. Paige). Investitori su uložili milijarde u ove projekte, što AI u zdravstvu čini jednim od najatraktivnijih područja za rizične kapitaliste.

• Venture financiranje: Ulaganja u AI startupe u zdravstvu eksplozivno rastu. U 2024., startupi na spoju AI-ja i zdravstva prikupili su više od 7,5 milijardi dolara globalno news.crunchbase.com (iako je to malo ispod vrhunca iz 2021.). Početak 2025. vidio je nastavak velikih investicija, što ukazuje na trajni apetit investitora. Neki značajni krugovi financiranja: San Francisco-based Xaira Therapeutics prikupila je rekordnih milijardu dolara kroz Series A 2024. za razvoj AI platforme za otkrivanje lijekova news.crunchbase.com. Drugi startup, Formation Bio, prikupio je 372 milijuna dolara za ubrzanje razvoja lijekova korištenjem AI-ja news.crunchbase.com. Početkom 2025., Innovaccer (AI-enabled oblak za zdravstvene podatke) prikupio je 275 milijuna dolara u Seriji F, a Abridge (AI platforma za transkripciju i sažimanje razgovora liječnik-pacijent) prikupila je 250 milijuna dolara news.crunchbase.com. Ostali startupi koji privlače velika ulaganja uključuju Hippocratic AI (gradi generativnog AI “medicinskog asistenta”, prikupljeno 141 milijun dolara) i Insilico Medicine (AI-om vođena farmaceutika, Serija E 100 milijuna dolara) news.crunchbase.com. Kontinuirani mega-krugovi pokazuju povjerenje da će AI transformirati zdravstvo, a investitori podržavaju tvrtke s kvalitetnim podacima, dokazanom tehnologijom ili strateškim partnerstvima.
• Izlazi (IPO i akvizicije): Vidimo kako AI startupi u zdravstvu sazrijevaju u javne kompanije ili postaju meta preuzimanja. U 2024., Tempus Labs, AI tvrtka za preciznu medicinu, izašla je na burzu i dosegla vrijednost od oko 11 milijardi dolara news.crunchbase.com, što odražava optimizam u vezi s podacima vođenim AI onkološkim rješenjima. S druge strane, nisu svi IPO-i uspješni – npr. biotehnološka AI tvrtka Metagenomi izašla je na burzu 2024. ali cijena dionice je loše prošla news.crunchbase.com, što pokazuje da će javna tržišta pomno promatrati prihode AI tvrtki, a ne samo hype. Spojevi i preuzimanja su također značajni: tehnološki i farmaceutski divovi već su krenuli u kupovinu AI startupa za jačanje svojih mogućnosti. Microsoftova akvizicija Nuancea (spomenuto gore) ističe se kao veliki potez usmjeren ka AI-u u zdravstvu i govornoj tehnologiji fiercehealthcare.com. Drugi nedavni primjeri su akvizicije: Roche preuzima Viewics (AI analitika), BioNTech preuzima InstaDeep (AI za otkrivanje lijekova). Bilježimo i konsolidaciju unutar samih startupa ili s postojećim tvrtkama: npr. AI tvrtke za medicinsko snimanje spajaju se ili postaju akvizicije velikih proizvođača opreme koji žele ponuditi AI opcije. Glavni trend je aktivno M&A tržište jer postojeći akteri žure preuzeti AI talente i tehnologiju koja se može integrirati u njihovu ponudu.
• Konkurentska dinamika: S mnogim novim igračima, tržište postaje zagušeno u određenim podpoljima (npr. deseci startupa razvijaju AI analizu za radiologiju). Diferencijacija dolazi najčešće kroz superiornu kliničku validaciju, regulatorna odobrenja ili ekskluzivna partnerska prava na podatke. Tvrtke koje potvrde učinkovitost u praksi i dobiju dopuštenje FDA stječu tržišnu prednost. Svjedočimo i partnerstvima u kojima startup donosi AI tehnologiju, a veća tvrtka distribuciju – primjerice, Mayo Clinic surađuje s dijagnostičkim AI startupima na zajedničkom razvoju alata, ili tehnološke tvrtke nude akceleratore za AI startupove u zdravstvu. Natjecanje nije samo poslovna borba, već i utrka za talente – traženi su iskusni AI istraživači i kliničari s AI znanjem, a akvizicije su ponekad i “acqui-hire” potezi radi dobivanja vještih timova.

Općenito, konkurentsku sliku možemo sažeti kao Big Tech i Big Health nasuprot agilnim startupima, uz veliku suradnju među njima. Velike tvrtke nude razinu, povjerenje i pristup tržištu, dok startupi donose revolucionarnu inovaciju. To je stvorilo zdrav ekosustav koji gura AI naprijed u zdravstvu, a konkurencija potiče brza poboljšanja algoritama i primjena. Vrlo je vjerojatno da ćemo do 2030. doživjeti određenu konsolidaciju (s nekoliko platformi koje dominiraju u nekim nišama, kao što su medicinsko slikanje ili analiza bolničkog poslovanja), ali i stalan priljev inovacija dok nove AI tehnike (npr. nove generativne modele) otvaraju priliku za nove igrače.

Ključni pokretači tržišta

Nekoliko snažnih sila potiče rast umjetne inteligencije u zdravstvu. Ovi pokretači tržišta uključuju:

• Potreba za ranom detekcijom i boljim ishodima: Sve veći je naglasak na ranom otkrivanju bolesti i poboljšanju ishoda liječenja, što AI može posebno dobro podržati. AI može analizirati obrasce u podacima i otkriti bolesti (poput raka ili srčanih problema) u ranijoj fazi od tradicionalnih metoda marketsandmarkets.com. Obećanje AI-potpomognute rane dijagnoze i intervencije – što vodi do veće stope preživljavanja i nižih troškova liječenja – motivira bolnice na ulaganje u dijagnostičke AI alate.
• Eksplozija zdravstvenih podataka: Količina i složenost zdravstvenih podataka naglo su porasli – od elektroničkih zdravstvenih zapisa, preko genomskih sekvenci do neprekidnih tokova s nosivih uređaja. Ovi “veliki podaci” u zdravstvu su rudnik zlata ako se ispravno analiziraju. Umjetna inteligencija i strojno učenje jedini su izvediv način za brzo razumijevanje ovakvih velikih skupova podataka marketsandmarkets.com. Sposobnost AI-ja da sintetizira informacije i generira uvide (npr. predviđanje trendova prijema u bolnicu ili identifikacija pacijenata s povećanim rizikom) potiče usvajanje jer tradicionalna analitika više ne može pratiti rast podataka.
• Rastući troškovi zdravstva i pritisci na efikasnost: Zdravstveni sustavi širom svijeta suočeni su sa značajnim pritiscima na troškove, djelomično zbog starenja populacije i prevalencije kroničnih bolesti marketsandmarkets.com. AI se vidi kao rješenje za povećanje produktivnosti – primjerice, automatizacija administrativnih zadataka, optimizacija rasporeda i smanjenje dijagnostičkih pogrešaka mogu uštedjeti novac. Davatelji zdravstvenih usluga pod pritiskom su da postižu “više s manje”, a AI-automatizacija i sustavi za podršku odlučivanju mogu smanjiti gubitke i dupliciranje. Ovaj ekonomski poticaj za poboljšanje učinkovitosti i kapaciteta ključan je pokretač ulaganja u AI i od strane bolnica i osiguravatelja.
• Nedostatak zdravstvenog kadra: Kao što je već spomenuto, postoji globalni nedostatak liječnika, medicinskih sestara i ostalog osoblja – WHO predviđa deficit od oko 10–11 milijuna davatelja do 2030. godine weforum.org. AI može nadopuniti zdravstveni kadar preuzimanjem rutinskih zadataka i proširivanjem stručnosti. Na primjer, virtualni asistenti mogu odgovarati na osnovna pacijentova pitanja, a AI dijagnostički alati mogu pomoći manje specijaliziranim kliničarima u interpretaciji složenih slučajeva. Ovo povećanje razlike između potražnje za pacijentima i dostupnosti pružatelja tjera zdravstvene organizacije na primjenu AI rješenja radi održavanja razine usluga s ograničenim kadrom.
• Tehnološki napredak i zrelost AI-ja: Najnovija postignuća u AI – posebno u dubokom učenju i generativnoj AI – izuzetno su poboljšala mogućnosti, osobito one relevantne za zdravstvo. Zrelost algoritama za prepoznavanje slika, razumijevanje prirodnog jezika i prediktivno modeliranje čini AI rješenja preciznijima i pouzdanijima. Nadalje, računarstvo u oblaku i specijalizirani hardver (GPU-ovi, TPU-ovi) učinili su snažne AI sustave dostupnima. Ovi tehnološki napreci znače da ono što je prije nekoliko godina bio istraživački prototip sada se može implementirati u velikoj mjeri, što potiče rukovoditelje u zdravstvu na praktičnu primjenu AI-ja.
• Podrška vlade i regulatorne inicijative: Mnoge vlade i zdravstvene vlasti aktivno promiču AI u zdravstvu kroz financiranje i politike. Na primjer, američka FDA uvodi smjernice za ubrzanje odobravanja medicinskih AI uređaja, a nacionalni zdravstveni sustavi (UK NHS, kineski NMPA itd.) pokreću AI pilotske programe. Potpore i poticaji za digitalne inovacije smanjuju financijske barijere. Ova regulatorna podrška šalje poruku povjerenja u dobrobiti AI-ja te potiče njegovo usvajanje smanjenjem regulatorne nesigurnosti grandviewresearch.com grandviewresearch.com.
• Digitalni zamah nakon pandemije: Pandemija COVID-19 (2020.–2022.) ubrzala je digitalizaciju zdravstva – od telemedicine do alokacije resursa temeljenih na podacima. Poslužila je kao “vatreno krštenje” za mnoge AI primjene (npr. AI alati za probir COVID-a na RTG snimkama pluća ili modeli za predviđanje potreba intenzivne skrbi). Pandemija je pokazala vrijednost AI-ja u odgovoru na zdravstvene krize i ubrzala digitalnu transformaciju. Sada zdravstvene organizacije nastavljaju taj zamah, integrirajući AI u rutinske operacije i kao dio svojih strategija otpornosti i inovacija grandviewresearch.com.
• Poboljšanje ROI-ja i primjeri uspjeha: Rani korisnici AI-ja u zdravstvu već izvještavaju o konkretnim koristima – primjerice, smanjenju stope ponovnih prijema, bržem pronalasku sudionika za klinička ispitivanja ili poboljšanju prihoda zahvaljujući AI kodiranju. Kako se pojavljuje sve više primjera uspjeha i primjena AI-ja s dokazanim povratom, stvara se pozitivan ciklus koji uvjerava druge u ulaganja. Zdravstvo je inače oprezna industrija, pa dokazi o sigurnosti i učinkovitosti snažno potiču primjenu. Svaka objavljena studija ili pilot projekt koji pokaže da AI može, primjerice, poboljšati preciznost dijagnoze za X% ili uštedjeti Y dolara, daje novi zamah ukupnom tržištu.

Zaključno, miks kliničkih potreba, ekonomskih pritisaka i tehnoloških prilika potiče rast upotrebe AI-ja u zdravstvu. Konvergencija ovih pokretača stvara povoljno okruženje za kontinuirani rast primjene umjetne inteligencije u zdravstvenom sektoru.

Izazovi i regulatorni aspekti

Unatoč svojim obećanjima, integracija AI-ja u zdravstvo donosi značajne izazove i prepreke koje industrija mora riješiti. Također, regulatorna tijela razvijaju nove okvire kako bi osigurala da se AI koristi sigurno i etički u medicinskom kontekstu. U nastavku su glavni izazovi i trenutačno stanje regulative:

Ključni izazovi i prepreke

• Privatnost podataka i sigurnost: Zdravstveni podaci su izuzetno osjetljivi, a široka primjena AI-ja izaziva zabrinutost oko privatnosti pacijenata. Veliki skupovi podataka često se moraju agregirati za treniranje robusnih AI modela, no stroge regulative poput HIPAA (u SAD-u) i GDPR (u Europi) određuju kako se podaci smiju koristiti. Postoji strah od krađe podataka ili zloupotrebe AI-izvedenih uvida. U Sjevernoj Americi zahtjevi za zaštitu podataka čak su usporili neke AI projekte – potrebne su mjere usklađenosti i enkripcije radi očuvanja povjerenja wemarketresearch.com. Osiguranje sigurnosti AI sustava protiv cyber napada (posebno ako su povezani na bolničke mreže ili medicinske uređaje) i dalje je izazov.
• Regulatorna nesigurnost (odobrenje i nadzor): AI se ne uklapa savršeno u tradicionalne puteve odobravanja medicinskih uređaja, pogotovo sustavi koji uče i mijenjaju se (adaptivni algoritmi). Tvrtke se ponekad muče s nejasnim smjernicama je li njihov AI softver regulirani medicinski proizvod. Regulatori ipak napreduju (kao što je opisano dolje). Ipak, nedostatak standardiziranih regulativnih okvira povijesno je činio bolnice suzdržanima prema nabavi AI rješenja. Također, potrebno je jasnoća oko odgovornosti – ako AI pogriješi u dijagnostici, tko je kriv: liječnik, bolnica ili proizvođač softvera?
• Prihvaćanje i povjerenje kliničara: Mnogi zdravstveni djelatnici oprezno pristupaju povjerenju u AI sustave. Liječnici mogu biti nevoljki osloniti se na rezultate algoritma ako ne razumiju kako je došao do zaključka (“crna kutija”, osobito kod dubokog učenja). Otpor može proizlaziti i iz straha da će AI zamijeniti ili degradirati kliničare. Potrebni su edukacija i upravljanje promjenama za povećanje razine ugode. Izvještaj Svjetskog ekonomskog foruma navodi da je AI usvojenost u zdravstvu “ispod prosjeka” u usporedbi s drugim industrijama weforum.org weforum.org, dijelom zbog kulturnih i obrazovnih prepreka. Kliničari moraju AI doživjeti kao alat koji nadopunjuje njihovu stručnost, a ne kao prijetnju ili netransparentan autoritet. Građenje povjerenja zahtijeva transparentnost (objašnjivu AI), dokazanu točnost i odgovarajuću edukaciju o interpretaciji AI rezultata.
• Kvaliteta podataka i pristranost: AI modeli su točno onoliko dobri koliko su kvalitetni podaci na kojima su trenirani. U zdravstvu podaci mogu biti neuredni (nedosljedni zapisi, artefakti na slikama), ali i nereprezentativni. Velika je briga algoritamska pristranost – ako nedostaje raznolikosti u podacima za treniranje, AI preporuke mogu biti manje precizne za određene skupine (npr. manjine ili žene koje su povijesno podzastupljene u kliničkim istraživanjima). Osiguravanje obuke AI modela na širokim, kvalitetnim skupovima podataka i validacija na različitim populacijama iznimno je zahtjevno, ali ključno. Inače, AI može nehotično pogoršati razlike (primjerice, AI rizik score koji je precizan za jednu skupinu, a netočan za drugu). Industrija intenzivno istražuje metode detekcije i sprječavanja pristranosti u modelima.
• Integracija u radne procese i interoperabilnost: Implementacija AI-ja nije “plug-and-play”. Bolnice često imaju poteškoća s integracijom AI alata u postojeće IT sustave i kliničke procese. Primjerice, integracija s EHR-om može biti tehnički kompleksna, ali je nužna da AI donosi vrijednost na mjestu pružanja skrbi. Mnoge AI start-up tvrtke naučile su da bez duboke integracije, čak ni najbolji algoritam ne koristi zauzetom medicinskom osoblju. Postizanje interoperabilnosti (kako bi AI mogao povući podatke iz raznih izvora i slati rezultate na prava sučelja) veliki je izazov, s obzirom na fragmentiranost zdravstvenog IT-a. Integracija u procese traži i redizajn postupaka – tko odgovara na AI alarm? Kako se to dokumentira? Ovi praktični izazovi mogu usporiti usvajanje.
• Nedostatak stručnog kadra i AI pismenosti: Nedostaje profesionalaca koji razumiju i AI i zdravstvo (“dvojezični” kadar). Bolnicama može nedostajati podatkovnih znanstvenika ili AI inženjera za implementaciju i održavanje AI alata, osobito u manjim ustanovama. Također, mnogim kliničarima nedostaje edukacija o interpretaciji AI rezultata ili održavanju uređaja s AI pogonom. Ovaj jaz u znanjima znači da se neki potencijalni korisnici ne osjećaju spremnima za implementaciju AI-ja, što je prepreka. Zdravstveni sustavi ulažu u edukaciju i nova radna mjesta (npr. specijalist za kliničku AI), no to je još izazov.
• Trošak i povrat ulaganja: Iako AI dugoročno može donijeti uštede, početna cijena za nabavu tehnologije i restrukturiranje procesa može biti visoka. Proračuni bolnica često su ograničeni, a menadžeri moraju opravdati povrat ulaganja. Ako je AI rješenje vrlo skupo ili treba godine da pokaže konkretne koristi, može naići na otpor. Potrebno je dokazivati isplativost kroz pilot projekte kako bi se osigurao pristanak. Osim toga, neka AI rješenja zahtijevaju kontinuirane troškove (pretplate, računalni kapaciteti u oblaku itd.), što treba predvidjeti.
• Etička i pravna pitanja: Korištenje AI-ja u donošenju zdravstvenih odluka otvara etička pitanja. Primjerice, kako osigurati informirani pristanak ako u odluke sudjeluje AI? Tko ima pristup AI-poboljšanoj skrbi, a tko ne (što može produbiti razlike ako se ne upravlja pažljivo)? Je li etički prihvatljivo ako AI preporuči suzdržavanje od tretmana zbog predviđenih ishoda? Ta se pitanja intenzivno raspravljaju. Također, pravni okviri oko odgovornosti za pogreške uz AI još uvijek su sivi – ako AI pridonese pogrešci, sudovi će morati razjasniti odgovornost. Dok se ne uspostave jasniji presedani, neki pružatelji ostaju oprezni.

Zaključno, iako su prednosti AI-ja privlačne, ovi izazovi zahtijevaju pažljivu navigaciju. Zdravstvena industrija je po prirodi sklona izbjegavanju rizika (s pravom, zbog sigurnosti pacijenata), što znači da prepreke treba rješavati kroz rigoroznu validaciju, edukaciju i politiku – ne samo tehnološkim napretkom.

Regulatorni krajolik i razmatranja

Regulatori diljem svijeta prilagođavaju se usponu umjetne inteligencije u zdravstvu kreiranjem smjernica koje osiguravaju sigurnost i učinkovitost bez sputavanja inovacija. Od 2025. godine, evo pregleda kako se regulativa oblikuje:

• Sjedinjene Američke Države (FDA): Američka Agencija za hranu i lijekove regulira mnoge medicinske proizvode na bazi umjetne inteligencije, tretirajući ih kao softver kao medicinski uređaj (SaMD) kada je to primjenjivo. FDA proaktivno izdaje smjernice i čak razvija nove regulatorne okvire za AI/ML. Godine 2021. FDA je objavila Akcijski plan za softver baziran na AI/ML, a od 2022. do 2024. godine izdala je nacrte smjernica o adaptaciji algoritama nakon odobrenja (budući da AI može učiti/azurirati se) news-medical.net. Pristup FDA razvija se prema nadzoru temeljenom na životnom ciklusu, što znači da žele nadzirati performanse AI-ja kroz vrijeme, a ne samo u trenutku odobrenja news-medical.net news-medical.net. Važno je napomenuti da je FDA već odobrila velik broj AI uređaja: do kraja 2024. gotovo 1.000 medicinskih uređaja s AI podrškom (uglavnom u dijagnostici slikama) je autorizirano news-medical.net, što pokazuje da agencija ne blokira AI već ga nastoji integrirati kroz postojeće regulatorne puteve za medicinske uređaje. Izazov FDA je balansiranje inovacija sa sigurnošću pacijenata – najavili su fleksibilnost za AI alate malog rizika, dok se visoko-rizične primjene (poput autonomne AI dijagnostike) podvrgavaju strožoj kontroli. FDA također surađuje međunarodno (preko tijela poput International Medical Device Regulators Forum) na usklađivanju standarda news-medical.net. Sve u svemu, u SAD-u se regulatorno okruženje za AI u zdravstvu aktivno oblikuje, s ciljem FDA da pruži jasnoću kako tvrtke mogu dobiti odobrenje za AI proizvode i kako se oni kontinuirano nadziru.
• Europska unija: EU je pristupila široko s Zakonom o umjetnoj inteligenciji EU (AI Act), sveobuhvatnim zakonodavstvom usmjerenim na umjetnu inteligenciju u svim industrijama. Odobren 2024. i potpuno primjenjiv od 2025., ovaj zakon nameće zahtjeve AI sustavima, osobito onima koji se koriste u osjetljivim područjima poput zdravstva pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. AI Act koristi klasifikaciju temeljem rizika: AI sustavi s “visokim rizikom” (što uključuje mnoge zdravstvene primjene) morat će zadovoljiti zahtjeve za transparentnost, sigurnost i pravednost. To znači da će programeri zdravstvenog AI-ja u Europi morati provoditi upravljanje rizikom, voditi audit zapise, osigurati objašnjivost gdje je moguće i izbjegavati pristrane ishode. Zakon također propisuje određene provjere sukladnosti prije nego takav AI može izaći na tržište. Uz AI Act, medicinski uređaji u EU moraju biti u skladu s Uredbom o medicinskim proizvodima (MDR); softver se može klasificirati kao medicinski uređaj, a AI potpada pod to kada donosi kliničke odluke. EU tako stvara dvoslojni regulatorni okvir – opću regulaciju za AI plus pravila specifična za zdravstvo – kako bi AI bio siguran, transparentan i poštovao temeljna prava pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Europski regulatori fokusiraju se na učinkovitost i etiku, što znači da AI proizvod ne mora samo dobro raditi nego i pravilno rukovati podacima te barem donekle objasniti svoje odluke. Ovakav rigorozan pristup može povećati troškove sukladnosti za AI programere, ali je namijenjen povećanju povjerenja u AI sustave među kliničarima i pacijentima u Europi.
• Ostale regije: U Aziji također zemlje kreiraju politike. Kina je objavila smjernice za AI u medicini i snažno ulaže u nadzor, ali i razvoj. Kineski regulator (NMPA) odobrio je desetke AI dijagnostičkih alata (posebno u slikovnoj dijagnostici), ponekad brže od zapadnih kolega. Pristup Kine često uključuje pilot-programe u bolnicama i slojevito odobravanje softvera s jakom državnom podrškom za AI u zdravstvu. Japan inkorporira AI u smjernice svog Zakona o medicinskim proizvodima (PMDA) i odobrio je AI za obradu slika i patologiju – Japan često slijedi međunarodne standarde (najčešće uz FDA/EU kao predvodnike), ali ima i vlastite inicijative za AI u skrbi za starije što može oblikovati jedinstvene smjernice. Kanada i Australija uglavnom se usklađuju s FDA pristupom, izdajući vlastite nacrte smjernica za AI/ML u medicinskim uređajima. UK (nakon Brexita) ima vlastitu strategiju regulacije AI-ja, a NHS ima kodeks za AI, naglašavajući transparentnost algoritama i smanjenje pristranosti.
• Regulatorna igrališta (sandboxes) i savezi: Shvaćajući da previše rigidna regulacija može kočiti korisne inovacije, neki regulatori uveli su “sandboxes” ili pilot-programe gdje AI programeri mogu blisko surađivati s regulatorima i testirati AI sustave u kontroliranim okruženjima. Primjerice, britanski MHRA imao je AI sandbox za zdravstvene tehnologije. Međunarodni savezi, poput Global Digital Health Partnership, potiču razmjenu iskustava u regulaciji digitalnog zdravlja i AI-ja. Svjetska zdravstvena organizacija (WHO) također je objavila smjernice o etičkom AI-ju u zdravstvu (2021.), koje, iako nisu zakon, globalno utječu na kreatore politika u smjeru načela transparentnosti, odgovornosti i uključivosti.
• Područja fokusa u regulaciji: Zajedničke teme kojima se regulatori bave uključuju: zahtjeve za validaciju (dokazivanje da AI radi kako je zamišljeno, što može uključivati klinička ispitivanja ili retrospektivne studije), praćenje nakon izlaska na tržište (nadzor performansi AI-ja u stvarnom svijetu i prijavljivanje neželjenih događaja ili pada učinkovitosti) i upravljanje promjenama (kako upravljati modelima AI-ja koji uče ili se ažuriraju – prijedlog FDA “Predetermined Change Control Plan” omogućuje tvrtkama unaprijed odobrenje za određene ažuriranja algoritama gtlaw.com). Drugi fokus je na kliničkom nadzoru – mnoge jurisdikcije zahtijevaju da AI alati budu korišteni pod nadzorom licenciranih stručnjaka, a ne autonomno, barem dok se ne skupi dovoljno dokaza. Zbog toga su većina AI dijagnostičkih alata odobrena kao pomoćni, a ne potpuno autonomni sustavi.
• Etički i pravni okviri: Osim zdravstvenih regulativa, i pravni sustav se prilagođava. Primjerice, raspravljaju se izmjene zakona o medicinskoj odgovornosti kako bi uključile AI, te o vlasništvu nad podacima (ako je AI treniran na podacima bolnice, kako se dijele koristi?). U nekim regijama ažuriraju se i zakoni o pristanku kako bi se pojasnilo trebaju li pacijenti biti informirani kada se u njihovoj skrbi koristi AI (zbog transparentnosti). Sve su češće smjernice da AI odluke trebaju biti objašnjive pacijentima na zahtjev, posebice u kontekstu EU AI Act-a.

U sažetku, regulatorno okruženje za umjetnu inteligenciju u zdravstvu ubrzano se razvija da prati napredak tehnologije. Regulatori su općenito podržavajući prema potencijalu AI-ja, ali su s pravom fokusirani na sigurnost pacijenata, pravednost algoritama i odgovornost. Do 2025. jasnija pravila smanjuju nesigurnosti: poduzeća sada imaju bolju smjernicu kako ostvariti usklađenost, a pružatelji usluga veću sigurnost da odobreni AI alati zadovoljavaju osnovne standarde sigurnosti i učinkovitosti. Ovaj regulatorni napredak važan je za tržište – gradi povjerenje. Dobro reguliran AI ekosustav vjerojatno će potaknuti veću primjenu jer pružatelji i pacijenti stječu povjerenje da su AI alati provjereni i da se na njih može osloniti slično kao i na druge medicinske uređaje ili lijekove.

Prilike i budući trendovi

Gledajući unaprijed, presjek umjetne inteligencije i zdravstva obećava još transformativnije promjene. Osim trenutnih primjena, nove prilike i budući trendovi pokazuju kako bi se AI mogao dodatno integrirati s drugim tehnologijama i otvoriti nove granice u medicini. Evo ključnih trendova na koje treba obratiti pažnju, do 2025. i kasnije:

Integracija s nosivom tehnologijom i IoT zdravstvenim uređajima

Ekspanzija nosivih zdravstvenih uređaja (pametni satovi, fitness narukvice, biosenzori) omogućuje stalni tijek stvarnih podataka o pacijentu – savršenu ulaznu točku za AI algoritme. Samo tržište nosive tehnologije ubrzano raste (predviđa se rast s 66 milijardi USD u 2025. na više od 500 milijardi USD do 2033.) willowtreeapps.com, što znači da će stotine milijuna korisnika stalno generirati zdravstvene podatke. To stvara ogromnu priliku za AI u preventivnom i personaliziranom zdravstvu. Na primjer, AI može pratiti otkucaje srca, aktivnost i obrazce spavanja osobe putem pametnog sata i detektirati anomalije koje sugeriraju rane znakove atrijske fibrilacije ili drugih srčanih problema, potičući odlazak na liječnički pregled prije nego što dođe do ozbiljnog događaja. Slično, promjene u metrikama zabilježenim putem nosivih uređaja mogle bi predvidjeti gripu ili COVID infekciju prije nego što korisnik osjeti simptome. Tehnološki divovi i startupovi razvijaju AI algoritme koji djeluju na tim uređajima ili u oblaku i daju inteligentne savjete – usmjeravajući pacijente da više vježbaju ako njihovo ponašanje opada ili upozoravaju skrbnika ako se kod starije osobe prema senzorima za pokret dugo ne ustanovi izlazak iz kreveta. Integracija AI-ja s nosivima također osnažuje upravljanje kroničnim bolestima: za dijabetičare, uređaji za kontinuirano praćenje glukoze šalju podatke AI-ju koji može predvidjeti trendove razina šećera i prilagoditi doziranje inzulina; za one s mentalnim problemima, nosivi uređaji koji prate fiziološke signale stresa mogli bi pokrenuti podršku. Kako sve više medicinskih senzora (poput EKG-a, tlakomjera, pa i prijenosnih ultrazvuka) postanu nosivi ili za kućnu upotrebu, AI će biti ključan u analizi ogromne količine podataka i isticanju onoga što je bitno kliničarima. Ovaj trend približava se modelu “stalno uključene” skrbi gdje umjesto povremenih mjerenja vitalnih znakova kod posjeta liječniku, AI stalno prati zdravlje pacijenta u pozadini. Do 2030. predviđa se da će mnogi ljudi imati svojevrsnog AI zdravstvenog čuvara – koji neprestano analizira njihove podatke sa senzora i pomaže im ostati zdravima i izvan bolnice.

Telemedicina i virtualna skrb unaprijeđeni umjetnom inteligencijom

Telezdravstvo je doživjelo masovno prihvaćanje tijekom pandemije i sada je stalna sastavnica zdravstvene skrbi. Sljedeća evolucija je telemedicina poboljšana umjetnom inteligencijom, gdje umjetna inteligencija igra ulogu u trijaži, praćenju pa čak i virtualnim pregledima. Jedna od skorih prilika je korištenje umjetne inteligencije za prethodni pregled ili trijažu pacijenata prije virtualnih konzultacija: pacijenti mogu razgovarati s AI chatbotom koji prikuplja simptome i medicinsku povijest, a to se zatim sažima za liječnika – štedeći vrijeme i fokusirajući telekonzultaciju weforum.org. AI alati za provjeru simptoma (integrirani u telezdravstvene platforme) mogu osigurati da se pacijenti usmjere na odgovarajuću razinu skrbi (hitno vs. rutinski) ili prema pravoj specijalnosti. Tijekom video konzultacija, AI računalna vizija može promatrati lice pacijenta u potrazi za znakovima stresa ili analizirati govor radi tragova neuroloških poteškoća. U domeni udaljenog praćenja pacijenata, koja je često povezana s telemedicinom, AI može označiti koje nepokretne pacijente treba hitno zbrinuti analizirajući njihove poslane podatke. Na primjer, umjetna inteligencija može analizirati dnevna mjerenja krvnog tlaka i težine kod pacijenata s insuficijencijom srca kod kuće i upozoriti medicinsku sestru ako detektira obrazac koji ukazuje na nadolazeće pogoršanje. To omogućuje pružateljima telemedicine da interveniraju rano, prilagode terapiju ili dovedu pacijenta prije nego dođe do krize. Virtualni medicinski asistenti, o kojima je ranije bilo riječi, također su dio telezdravstva – mogu preuzeti komunikaciju nakon pregleda putem chat-a ili telefona između formalnih telezdravstvenih konzultacija. U ruralnim ili nedovoljno opskrbljenim područjima, AI može pomoći općim liječnicima tijekom telekonsultacija, šaptom sugerirajući stručne savjete (kao sustav druge stručne procjene u stvarnom vremenu). Nadalje, AI prijevod i prirodni jezik mogu razbiti jezične barijere na telezdravstvenim pozivima, omogućavajući, primjerice, da liječnik engleskog govornog područja učinkovito liječi pacijenta koji govori samo svahili, dok umjetna inteligencija prevodi medicinski dijalog u stvarnom vremenu. Telemedicinske platforme sve više ugrađuju takve AI mogućnosti na cilju poboljšanja kvalitete i skalabilnosti udaljene skrbi. Konačna vizija je „inteligentno telezdravstvo” – virtualna klinika koja je proaktivna, vođena podacima i jednako učinkovita kao i osobna njega za mnoge bolesti, zahvaljujući podršci umjetne inteligencije.

Generativna umjetna inteligencija u kliničkim ispitivanjima i istraživanju

Generativna umjetna inteligencija – umjetna inteligencija koja može stvarati novi sadržaj ili dizajne (poput GPT-4 za tekst ili generativni modeli za molekule) – ima potencijal značajno unaprijediti klinička istraživanja i razvoj lijekova. Jedna konkretna prilika je dizajn i optimizacija kliničkih ispitivanja. Kako navodi Svjetski ekonomski forum, klinička ispitivanja su skupa, dugotrajna i često imaju veliku stopu neuspjeha weforum.org weforum.org. Generativni AI može, na primjer, predložiti učinkovitije protokole ispitivanja, simulirati ishode ispitivanja sa sintetičkim podacima ili identificirati kriterije za uključivanje pacijenata koji daju robusnije rezultate. Nedavno izvješće navodi pet načina na koje generativna AI može transformirati klinička ispitivanja, uključujući poboljšanje dizajna ispitivanja, odabira lokacija, uključivanje pacijenata, analizu podataka pa čak i regulatorne prijave weforum.org weforum.org. Na primjer, generativni modeli mogu biti korišteni za simulaciju populacije pacijenata s određenim karakteristikama da bi se testirali različiti scenariji ispitivanja (korisno za dizajn inkluzivnijih i reprezentativnijih ispitivanja). AI može analizirati nestrukturirane kriterije iz prošlih ispitivanja i generirati optimizirane kriterije koji proširuju uključivanje bez kompromitacije sigurnosti, čime poboljšava uključivanje. Tijekom provođenja ispitivanja, AI chatbotovi mogu komunicirati s sudionicima kako bi poboljšali zadržavanje (podsjetnici, odgovori na pitanja i sl.), smanjujući stopu ispadanja. Što se tiče analize podataka, AI može automatski generirati dijelove izvješća o kliničkim studijama, štedeći istraživačima vrijeme na pisanju i analizama – sama FDA je utvrdila da generativni AI alati mogu skratiti vrijeme pripreme određenih regulatornih dokumenata za 30% ili više drugdiscoverytrends.com. U domenu otkrivanja novih lijekova, generativna AI koristi se za predlaganje novih molekularnih struktura koje bi mogle postati novi lijekovi, kao i za stvaranje sintetičkih podataka (npr. strukture proteina ili čak lažirani podaci o pacijentima koji mogu ojačati stvarne skupove podataka uz očuvanje privatnosti). Prvi lijekovi dizajnirani AI-jem ulaze u klinička ispitivanja (npr. Insilico-ova molekula za plućnu fibrozu insilico.com), što je pokazatelj kamo generativni modeli mogu odvesti razvoj terapija iz temelja. Do 2030. godine možemo očekivati da će generativni AI postati standardni alat u farmaceutskom istraživanju i razvoju – pomoći će u dizajnu kandidata za lijekove, predviđanju interakcija molekula i meta, pa čak i u formuliranju novih hipoteza o bolestima. Sve to moglo bi drastično smanjiti cijenu i vrijeme dolaska novih tretmana na tržište, na korist pacijenata kroz bržu dostupnost inovativnih terapija.

Umjetna inteligencija i konzumerizam u zdravstvu: osnaženi pacijenti

Kako alati umjetne inteligencije postaju pristupačniji, sami pacijenti sve više koriste umjetnu inteligenciju za zdravstvene informacije i samoskrb. Već vidimo alatke izravno namijenjene potrošačima za provjeru simptoma i AI pogonjene zdravstvene aplikacije. Budući trend je osnaženi pacijent koji može koristiti AI za personalizirano vođenje – praktički imati „Dr. AI” na svom pametnom telefonu (uz sva nužna upozorenja da to nije pravi liječnik, naravno). Veliki jezični modeli posebno podučeni medicinskom znanju (poput hipotetskog budućeg „ChatGPT-Medical”) mogli bi odgovarati na pacijentova pitanja razumljivo 24 sata dnevno, što bi poboljšalo zdravstvenu pismenost. Zapravo, postoje već postojeći napori: neki modeli poput Med-PaLM (Googleov medicinski LLM) imaju za cilj pružiti stručne odgovore na medicinske upite. Kombiniranjem toga s osobnim zdravstvenim podacima, pacijenti bi mogli dobiti prilagođene savjete. Na primjer, umjetna inteligencija može analizirati podatke s nosivih uređaja, dnevnike prehrane i genetske informacije, te potom ponuditi svakodnevno savjetovanje: „Vaša razina šećera u krvi jučer je bila visoka, razmislite o šetnji nakon obroka danas.” Tu je i potencijal za umjetnu inteligenciju u mentalnoj zdravstvenoj podršci: aplikacije s AI „slušateljima” koji nude vježbe kognitivno-bihevioralne terapije ili praćenje raspoloženja – područje koje već raste – vjerojatno će postajati sofisticiranije i empatičnije s razvojem generativne AI. Ovaj AI usmjeren na pacijenta trebat će regulaciju kako bi se spriječile netočnosti – važno je osigurati da alati nude sigurne savjete – ali, ako se pravilno koriste, mogu od pacijenata načiniti pune partnere u zdravstvenoj skrbi. Do 2030. godine prosječna osoba mogla bi koristiti AI za zdravlje gotovo jednako često kao što danas koristi Google, bilo da odluči treba li simptom pregled liječnika ili da dobije svakodnevne savjete za dobrobit. Ovaj trend također se veže uz prevenciju: AI sustav koji kontinuirano prati i savjetuje pacijenta može pomoći prepoznati propuštene lijekove ili nezdrave navike rano, smanjujući potrebu za reaktivnom skrbi kod bolesti.

Umjetna inteligencija u populacijskom i javnom zdravstvu

U širem kontekstu, umjetna inteligencija će se sve više primjenjivati u upravljanju zdravljem populacije – analiziranjem podataka na razini populacije radi prepoznavanja trendova, rizičnih skupina i informiranja odluka u javnom zdravstvu. Zdravstveni sustavi koji agregiraju podatke tisuća ili milijuna pacijenata mogu pomoću AI predviđati izbijanja zaraza (kao što su pokušali s COVID-19), identificirati zajednice s rastućom prevalencijom kroničnih bolesti i sukladno tome usmjeravati resurse te personalizirati preventivne akcije. Na primjer, osiguravatelj ili javnozdravstvena agencija može koristiti umjetnu inteligenciju kako bi predvidjela koji će dio stanovništva najvjerojatnije propustiti probir na rak i potom ih ciljati intervencijama. AI također može optimizirati opskrbne lance i raspodjelu resursa u javnom zdravstvu (važno kod kampanja cijepljenja ili hitnih intervencija). U budućnosti, umjetna inteligencija mogla bi igrati ključnu ulogu u globalnom zdravstvu – pomažući siromašnijim zemljama da preskoče fazu nedostatka liječnika pružanjem dijagnostičkih algoritama ili optimizacijom telemedicine u udaljenim područjima. Moguće je zamisliti AI „zdravstvene dronove” koji isporučuju medicinske potrepštine vođeni AI logistikom, ili AI epidemiološke modele koji savjetuju vlade kako prilagoditi intervencije lokalnim potrebama. U suštini, dok je rana umjetna inteligencija u zdravstvu bila usmjerena uglavnom na pacijenta i bolnicu, budući trend je AI-pogledane spoznaje na razini populacije za zdravije zajednice.

Generativna umjetna inteligencija za medicinsko znanje i edukaciju

Još jedna nova prilika je korištenje generativne umjetne inteligencije za obuku zdravstvenih djelatnika i unapređenje medicinske edukacije. Virtualni pacijenti pokretani AI-jem mogu simulirati širok raspon kliničkih scenarija na kojima medicinski studenti ili medicinske sestre mogu vježbati. Ti AI pacijenti mogu prezentirati simptome, voditi razgovore i realno reagirati na tretman, omogućujući bogatu edukaciju bez rizika za stvarne pacijente. Dodatno, veliki jezični modeli mogu služiti kao tutori ili referentna točka na zahtjev: mladi liječnik može konzultirati AI asistenta radi brzog podsjetnika kako upravljati nepoznatim slučajem (poput naprednog, kontekstno svjesnog „UpToDate” ili Google pretraživanja). Kako ti modeli postaju pouzdaniji, mogli bi pomoći u brzom širenju najnovijih medicinskih znanja diljem svijeta. Kontinuirana medicinska edukacija također može koristiti AI: zamislite AI sustav koji analizira obrasce prakse liječnika i praznine u znanju (iz njihove evidencije slučajeva ili pitanja koja postavljaju) te im proaktivno preporučuje ciljane edukativne module ili najnovije članke za čitanje. Ovakva personalizirana edukacija održava kliničare ažurnima u području u kojem se znanje stalno širi.

Konvergencija umjetne inteligencije s ostalim tehnologijama (AR/VR, robotika, genomika)

Napokon, trend vrijedan pažnje je kako će se umjetna inteligencija spajati s ostalim naprednim tehnologijama stvarajući potpuno nove načine pružanja skrbi. Naočale za proširenu stvarnost (AR) za kirurge, primjerice, mogle bi projicirati AI-generirane smjernice na kirurško vidno polje (označavajući krvne žile ili tumore ispod tkiva u stvarnom vremenu). Virtualna stvarnost (VR) u kombinaciji s umjetnom inteligencijom može se koristiti za upravljanje boli ili fizikalnu terapiju – AI prilagođava virtualno okruženje signalima stresa pacijenta. U genomici, AI je ključan za interpretaciju značenja genetskih varijacija; kako sekvenciranje genoma postaje rutinska praksa, AI će pomoći prilagoditi liječenje na molekularnoj razini (prava personalizirana medicina). 3D ispis i umjetna inteligencija mogu zajedno stvoriti implantate ili proteze prilagođene pacijentu koje je dizajnirala umjetna inteligencija za savršeno pristajanje i funkciju. I u robotici izvan operacijskih sala: roboti asistenti vođeni umjetnom inteligencijom ili egzoskeleti za rehabilitaciju mogli bi postati uobičajeni, gdje AI prilagođava podršku napretku pacijenta. Zdravstvena ustanova budućnosti mogla bi biti pametno okruženje u kojem IoT senzori, AI algoritmi i robotika rade zajedno – primjerice, bolnička soba gdje AI glasovni asistent razgovara s pacijentom, podni senzor prati pokretljivost, robotski pomagač donosi stvari, a svi podaci odlaze AI-u koji koordinira skrb s ljudskim medicinskim sestrama i liječnicima.

U zaključku, sljedeće desetljeće u zdravstvu vjerojatno će obilježiti dublja integracija umjetne inteligencije, inteligentnija automatizacija i šira povezanost podataka. Integracija s nosivim uređajima unijet će zdravstvenu skrb u svakodnevni život, telemedicina će postati pametnija i interaktivnija zahvaljujući AI-ju, a generativna umjetna inteligencija ubrzat će inovacije iz laboratorija do bolesničke postelje. Ove prilike nose i odgovornost za promišljenu implementaciju umjetne inteligencije – osiguravajući da jednakost, etika i empatija ostanu u središtu zdravstvene skrbi. Ako se to postigne, kontinuirani napredak umjetne inteligencije u zdravstvu može poboljšati zdravstvene ishode, demokratizirati medicinsko znanje i učiniti pružanje zdravstvenih usluga održivijim za buduće generacije.