Prehľad – Transformácia zdravotnej starostlivosti pomocou AI

Umelá inteligencia (AI) predefinuje poskytovanie zdravotnej starostlivosti tým, že zvyšuje presnosť diagnostiky, personalizuje liečbu a zlepšuje prevádzkovú efektívnosť. Nemocnice a kliniky zavádzajú AI nástroje čoraz rýchlejšie – štúdia z roku 2024 ukázala, že 79 % zdravotníckych organizácií využíva AI a návratnosť investície je dosiahnutá za niečo viac ako rok (generuje $3,20 na každý $1 investovaný) grandviewresearch.com. Kľúčovými faktormi sú explózia medicínskych dát (z elektronických zdravotných záznamov, zobrazovania, wearables, genómu) a tlak na lepšie výsledky pre pacientov. Algoritmy AI môžu rýchlo analyzovať tieto obrovské súbory dát a podporovať klinické rozhodovanie, zachytávať vzorce prehliadnuté ľuďmi a automatizovať rutinné úlohy. Toto prichádza v kritickom čase: svet čelí rastúcemu nedostatku zdravotníckeho personálu (odhadovaný nedostatok 11 miliónov do roku 2030 weforum.org) a AI je vnímaná ako nástroj na preklenutie tejto medzery rozšírením kapacít zamestnancov a dostupnosti starostlivosti. Celkovo AI smeruje zdravotníctvo k proaktívnejšej, dátami riadenej starostlivosti, čím zlepšuje účinnosť aj kvalitu starostlivosti o pacientov.

Kľúčové oblasti využitia AI v zdravotníctve

Vplyv AI pokrýva celý reťazec zdravotnej starostlivosti. Nižšie sú kľúčové aplikačné oblasti, v ktorých AI prináša výrazné zmeny:

Diagnostika a včasné odhaľovanie chorôb

AI revolučne mení diagnostiku chorôb tým, že identifikuje jemné znaky a vzory často nepostrehnuteľné pre lekárov. Modely strojového učenia dokážu analyzovať symptómy, laboratórne výsledky a dokonca aj genomické dáta, aby upozornili na rizikových pacientov pri ochoreniach ako je srdcová choroba alebo cukrovka ešte pred objavením sa symptómov, čo umožňuje skoršie zásahy willowtreeapps.com weforum.org. Napríklad AstraZeneca vyvinula AI model použitím dát od 500 000 pacientov, ktorý dokázal predpovedať nástup chorôb roky vopred s vysokou presnosťou weforum.org. V praxi AI-podporované systémy rozhodovacej podpory pomáhajú lekárom s diferenciálnou diagnostikou, čím znižujú chybovosť a urýchľujú liečbu. Prehľadávaním záznamov pacientov a medicínskej literatúry AI navrhuje možné diagnózy či odporúča personalizované plány liečby. Tento prediktívny a personalizovaný prístup k diagnostike sľubuje lepšie výsledky vďaka skoršiemu zachyteniu ochorení a individuálne určenej terapii.

Analýza medicínskeho zobrazovania

Jedna z najrozvinutejších aplikácií AI je v medicínskom zobrazovaní, kde algoritmy hlbokého učenia dokážu interpretovať snímky s mimoriadnou presnosťou. AI nástroje sa používajú na čítanie rádiologických snímok (röntgeny, CT, MRI) a patológických preparátov, kde pôsobia ako „druhý pár očí“ pre lekárov. Napríklad pri starostlivosti o pacientov s cievnou mozgovou príhodou bol AI softvér „dvojnásobne presnejší“ ako ľudskí experti v detekcii poškodenia mozgu na CT snímkach weforum.org – a dokonca vedel určiť, kedy k mŕtvici došlo, čo je kľúčové pre včasnú liečbu. AI tiež prekonala lekárov v odhaľovaní zlomenín a lézií: pohotovostní lekári prehliadnu asi 10 % zlomenín, no AI-podporovaný skríning dokáže zachytiť tieto skryté úrazy weforum.org. Podobne, nedávny nástroj identifikoval 64 % lézií súvisiacich s epilepsiou, ktoré rádiológovia prehliadli dôkladnou analýzou MRI snímok weforum.org. Tieto príklady podčiarkujú schopnosť AI zlepšiť diagnostické zobrazovanie – zvyšovaním presnosti, konzistencie a rýchlosti. V praxi AI analýza obrázkov dokáže priorizovať kritické nálezy (napr. krvácanie, nádory) pre rádiológa, čo vedie k rýchlejším diagnózam a liečebným rozhodnutiam. Mnohé takéto AI zobrazovacie riešenia už prechádzajú regulačnými schvaľovaniami; FDA dokonca doteraz schválila takmer 1 000 zdravotníckych prístrojov poháňaných AI (najmä v rádiológii a kardiológii) news-medical.net. Znižovaním ľudskej chybovosti a záťaže robí AI diagnostiku spoľahlivejšou a efektívnejšou.

Personalizovaná medicína a predikcia rizika

AI je katalyzátorom precíznej medicíny a umožňuje posun od univerzálneho prístupu k skutočne personalizovanej starostlivosti. Pokročilé algoritmy dokážu integrovať genetiku, zdravotnú históriu, spôsob života aj sociálne determinanty zdravia jednotlivca na nastavenie individuálnych plánov liečby willowtreeapps.com. Modely strojového učenia môžu napríklad analyzovať genomické dáta, aby predpovedali, ako pacient zareaguje na konkrétnu onkologickú terapiu, čím pomáhajú lekárom zvoliť najefektívnejšiu a najmenej toxickú liečbu. AI sa tiež používa na rozdelenie pacientskej populácie podľa rizika: ťažbou elektronických zdravotných záznamov (EHR) a ďalších dát dokáže identifikovať, ktorí pacienti sú náchylní na rehospitalizáciu alebo ktorým sa môže zhoršiť stav, čím iniciuje preventívne opatrenia gminsights.com. Zdravotné systémy už tieto možnosti využívajú – napríklad AI-analýzy dokážu upozorniť pacientov, ktorí potrebujú proaktívne zásahy, napríklad úpravu liekov alebo skoršie kontroly, aby sa predišlo komplikáciám. Personalizované odporúčania sa týkajú aj bežného zdravia: AI môže navrhovať individuálny stravovací plán, cvičebný režim či preventívne prehliadky podľa profilu konkrétnej osoby. V podstate AI-poháňaná personalizovaná medicína znamená, že správny pacient dostane správny zásah v správny čas, čo zlepšuje výsledky a potenciálne znižuje náklady vyhýbaním sa neúčinným terapiám.

Objavovanie a vývoj liekov

AI dramaticky zrýchľuje objavovanie liekov a farmaceutický výskum. Klasicky trvá vývoj nového lieku draho a dlho – často cez desaťročie a s investíciou miliárd dolárov. AI to mení rýchlou analýzou chemických a genomických dát na identifikáciu sľubných kandidátov na liek a predikciu ich vlastností. Výrazným príkladom sú generatívne AI modely ako DeepMindov AlphaFold (oznámený v roku 2023), ktorý dokáže presne predpovedať štruktúry proteínov v priebehu hodín, čo kedysi trvalo vedcom mesiace gminsights.com. Tento prelom odomkol nové možnosti liečby ochorení ako Alzheimer či niektoré rakoviny, pretože ukazuje, ako sa proteíny – častý cieľ liekov – skladajú a správajú gminsights.com. AI platformy sa používajú aj na skríning miliónov chemických zlúčenín na účinnosť proti ochoreniam, čím výrazne zužujú okruh najvhodnejších kandidátov. Jedným z míľnikov bolo, že prvý AI-objavený liek vstúpil do klinických štúdií na ľuďoch v roku 2023 pri zriedkavom pľúcnom ochorení, keď AI systém identifikoval novú molekulu a prešiel s ňou od návrhu po II. fázu klinických štúdií insilico.com. Farmaceutické spoločnosti a startupy využívajú tieto nástroje na skrátenie výskumných cyklov: modely strojového učenia môžu optimalizovať východiskové molekuly, navrhovať nové kombinácie liekov a predikovať toxicitu či vedľajšie účinky v ranom štádiu, čím znižujú drahé neskoré zlyhania. S AI sa objavovanie liekov mení na dátami riadený, in-silico proces, ktorý sľubuje priniesť nové terapie pacientom rýchlejšie a lacnejšie.

Robotická chirurgia a automatizácia

Na operačnej sále AI zlepšuje robotickú chirurgiu aj podporu chirurgického rozhodovania. Chirurgické roboty (napríklad systém da Vinci a novšie AI-prispôsobené roboty) už dnes asistujú chirurgom pri náročných procedúrach s vysokou presnosťou a minimálnou invazivitou. AI posúva možnosti ďalej vďaka poskytovaniu priameho usmernenia a automatizácie – napríklad algoritmy počítačového videnia dokážu analyzovať živé video z endoskopickej kamery a identifikovať anatomické štruktúry či nádory, čím chirurgom pomáhajú navigovať bezpečnejšie. V niektorých prípadoch zvládajú AI-riadené roboty opakované alebo mimoriadne jemné úkony stabilnejšie než ľudia. Roboticky asistované operácie rýchlo rastú po celom svete – krajiny ako Čína rýchlo zavádzajú AI-chirurgické systémy na procedúry od ortopédie až po onkológiu grandviewresearch.com. Tieto systémy sa učia z obrovského množstva chirurgických dát a časom môžu odporúčať optimálne chirurgické plány alebo dokonca pod dohľadom autonómne vykonať niektoré časti operácií. Výsledkom je často kratšia rekonvalescencia a menej komplikácií pre pacientov. Hoci úplne autonómna chirurgia je zatiaľ experimentálna, AI už teraz funguje ako kopilot pre chirurgov a zlepšuje výsledky v oblastiach ako neurochirurgia, kardiológia či gynekológia. Pokračujúca integrácia AI v robotike v spojení s odbornými znalosťami chirurga by mala ďalej zlepšovať presnosť a bezpečnosť chirurgických zákrokov.

Virtuálni ošetrovateľskí asistenti a monitorovanie pacientov

Virtuálni ošetrovateľskí asistenti – chatboty alebo hlasoví asistenti poháňaní umelou inteligenciou – sa stávajú novými oporami pre pacientov a ošetrovateľské tímy. Tieto „digitálne sestry“ môžu monitorovať príznaky pacientov, poskytovať základné lekárske rady a dohliadať na dodržiavanie liečebných plánov. Napríklad aplikácie pre smartfóny ako Babylon Health a Ada Health využívajú AI na komunikáciu s pacientmi, zisťujú ich symptómy a poskytujú triážne odporúčania alebo zdravotné informácie gminsights.com. Pacienti tak získavajú okamžité odpovede na bežné zdravotné otázky a usmernenie, či by mali navštíviť lekára, čo zlepšuje dostupnosť starostlivosti a redukuje zbytočné návštevy ambulancií. Nemocnice tiež nasadzujú virtuálnych asistentov na kontrolu pacientov po prepustení: AI bot môže zavolať pacientovi, spýtať sa, či užíva lieky alebo nemá nežiaduce účinky, a upozorniť ľudských ošetrovateľov, ak je potrebný zásah. V klinickej praxi hlasoví asistenti na báze AI (často s využitím spracovania prirodzeného jazyka) pomáhajú zaznamenávať interakcie s pacientmi a vyhľadávať informácie, fungujúc ako digitálny zapisovateľ alebo pomocník pre sestry. To je mimoriadne cenné v čase nedostatku zdravotného personálu. Navyše, monitorovacie systémy poháňané AI sledujú vitálne funkcie pacientov v reálnom čase (cez nositeľné zariadenia alebo senzory v izbe) a môžu upozorniť personál na prvé príznaky komplikácií, akými sú napríklad potenciálna sepsa alebo riziko pádu, a to aj mimo bežných pracovných hodín. Tieto virtuálne ošetrovateľské nástroje efektívne rozširujú dosah zdravotníckych pracovníkov a ponúkajú monitorovanie a podporu 24/7. Napriek tomu, že nenahrádzajú ľudských ošetrovateľov, zvládajú rutinné otázky a dohľad, čím uvoľňujú lekárom a sestrám ruky pre náročnejšiu starostlivosť.

Optimalizácia nemocničných procesov a administratívy

Mimo priamej zdravotnej starostlivosti AI zjednodušuje nemocničné operácie a pracovné toky v zákulisí. Zdravotníctvo zahŕňa množstvo administratívnych úloh – plánovanie, účtovníctvo, dokumentáciu, riadenie dodávateľského reťazca – ktoré AI dokáže realizovať efektívnejšie. Napríklad, prediktívne algoritmy dokážu predpovedať objemy hospitalizácií (napr. očakávané špičky na pohotovosti alebo sezónne nárasty chorôb), čo umožňuje lepšie alokovanie zamestnancov a nemocničných lôžok grandviewresearch.com. Špičkové nemocnice ako Cleveland Clinic zaviedli riadiace centrá poháňané AI, ktoré analyzujú dáta v reálnom čase a optimalizujú pohyb pacientov: po zavedení AI „mission control“ Cleveland Clinic dosiahla 7% nárast denných prevozov pacientov rýchlejším smerovaním pacientov na voľné lôžka willowtreeapps.com. Nástroje plánovania poháňané AI tiež pomáhajú skracovať čakacie doby a odstraňovať úzke miesta – analýzou dát o objednávkach a vzorcov nedostavení sa dokážu dynamicky upravovať rozpisy alebo posielať upomienky pacientom. V administratíve algoritmy spracovania prirodzeného jazyka (NLP) (napríklad Nuance Dragon Medical, teraz s podporou GPT-4) dokážu automaticky generovať klinické poznámky a spracovávať dokumentáciu, čím ušetria lekárom hodiny papierovania týždenne willowtreeapps.com. Aj spracovanie poistných žiadostí a riadenie príjmov sú automatizované, AI odhaľuje chyby v kódovaní či podvody. Dokonca aj nemocničné dodávateľské reťazce profitujú, keďže AI predikuje spotrebu liekov a materiálu a zabraňuje výpadkom. Zhrnuté, AI pomáha zdravotníckym organizáciám fungovať ako dobre namazaný stroj – zvyšuje efektivitu, znižuje administratívne náklady a umožňuje zdravotníkom viac sa venovať pacientom namiesto byrokracie.

Celosvetová trhová prognóza (2025–2030)

Trh s AI v zdravotníctve zažíva explozívny rast a očakáva sa jeho rýchle rozšírenie až do roku 2030. Veľkosť trhu sa má v najbližších rokoch znásobiť, keďže adopcia AI sa prehlbuje naprieč poskytovateľmi starostlivosti, poisťovňami a farmaceutickými spoločnosťami na celom svete.

Veľkosť trhu a prognóza rastu

V roku 2024 mala hodnota globálneho trhu s AI v zdravotníctve približne 26–27 miliárd dolárov grandviewresearch.com. Do roku 2025 by mala dosiahnuť asi 32–37 miliárd USD a následne ešte zrýchliť rast. Rôzne analytické prognózy predpokladajú, že do roku 2030 dosiahne trh od 110 miliárd až po viac ako 180 miliárd dolárov, čo predstavuje medziročné tempo rastu 35–40 % (CAGR) marketsandmarkets.com grandviewresearch.com. Napríklad jedna analýza projektuje rast na úrovni ~38,6 % CAGR – z asi 21,7 miliardy v roku 2025 na 110,6 miliardy do roku 2030 marketsandmarkets.com. Iná prognóza hovorí o ešte vyššej trajektórii, pričom trh dosiahne 187,7 miliardy v roku 2030 (takmer sedemnásobok oproti roku 2024) grandviewresearch.com. Napriek odlišnostiam v absolútnych hodnotách, všetci analytici sa zhodujú na robustnom raste: odvetvie AI v zdravotníctve sa má v tomto desaťročí rozšíriť 5–10-násobne. Tento rozmach poháňa rastúce investovanie, technologický pokrok a rozširujúca sa paleta využití AI v zdravotníctve.

Na ilustráciu rastového trendu, tabuľka nižšie sumarizuje približný globálny výhľad od roku 2025 do 2030:

Rok	Globálny trh s AI v zdravotníctve (USD)	Medziročný rast
2024	~26,5 miliardy (východiskový rok) grandviewresearch.com	–
2025	~32–34 miliárd (odhad)	~25 % 📈 (odhad)
2026	~45–50 miliárd (odhad)	~40 % 📈 (odhad)
2028	~80–100 miliárd (odhad)	~35–40 % 📈 (odhad)
2030	150–200+ miliárd (prognóza)	– (kumulatívne ~35–40 % CAGR)

Tabuľka: Prognóza veľkosti globálneho trhu s AI v zdravotníctve 2024–2030. Všetky čísla sú približné; skutočné prognózy sa líšia podľa zdroja marketsandmarkets.com grandviewresearch.com.

Ako vidíme vyššie, trhová trajektória je exponenciálna. Rast by sa mohol ešte zrýchliť koncom 20. rokov, keď sa AI stane bežnou súčasťou zdravotníckych procesov a nové aplikácie (napr. generatívna AI) vytvoria ďalšiu hodnotu. Do roku 2030 sa očakáva, že AI technológie – od diagnostiky až po riadenie nemocníc – budú odvetvím s hodnotou cez 100 miliárd dolárov ročne, pevne zakorenené v zdravotníctve na celom svete.

Segmentácia podľa využitia

Podľa typu aplikácie pokrýva AI v zdravotníctve rad segmentov, pričom niektoré oblasti priťahujú viac investícií a generujú viac príjmov než iné:

• Medicínske zobrazovanie & diagnostika: Aktuálne najväčší aplikačný segment AI vďaka veľkému dopytu po AI na analýzu snímok a rozhodovaciu podporu pri diagnostike. V roku 2023 mal tento segment hodnotu viac ako 7,4 miliardy dolárov a dominoval trhu gminsights.com. Vedú tu AI nástroje pre rádiológiu a patológiu, ako bolo spomenuté vyššie (napr. rozpoznávanie obrázkov pri detekcii nádorov). Dominancia tohto segmentu odráža jasné ROI v oblasti presnosti a efektivity diagnostiky. Očakáva sa ďalší silný rast, keďže viac nemocníc zavádza AI na interpretáciu snímok a pribúda aj klinických schválení AI diagnostických zariadení.
• Vývoj liekov: Rýchlo rastúci segment, kde AI využívajú farmaceutické a biotechnologické spoločnosti na identifikáciu cieľov liečby, návrh nových molekúl a optimalizáciu klinických skúšok. Aj keď je dnes menší než segment zobrazovania, rýchlo expanduje spolu s úspechmi (napríklad AI navrhnuté lieky vstupujúce do skúšok a veľké spolupráce medzi technologickými firmami a farmacompaniami gminsights.com). Generatívne AI modely sú tu kľúčovým pohonom, potenciálne skracujúc roky v procese vývoja lieku.
• Nemocničná prevádzka & administratíva: AI riešenia na plánovanie, manažment kapacít a automatizáciu administratívy predstavujú ďalší významný segment. Často označovaný ako „manažment pracovných tokov v zdravotníctve“, zahŕňa AI pre analýzu EHR (elektronickej zdravotnej dokumentácie), optimalizáciu účtovania a plánovania personálu. Rastie s rastúcim dopytom po efektívnosti; mnohé zariadenia investujú do AI „velínov“ a administratívnych botov na zníženie nákladov.
• Virtuálni asistenti & zapojenie pacienta: Sem patria AI chatboti na otázky pacientov, virtuálni zdravotní kouči a aplikácie na overenie príznakov. Je to rozvíjajúci sa segment, kde majú priekopnícke úspechy spoločnosti ako Babylon Health gminsights.com. S rastom „spotrebiteľského“ zdravotníctva čoraz viac pacientov využíva AI nástroje na triáž, rezervovanie termínov či základné zdravotné rady. Segment zahŕňa aj AI využívanú klinikmi vo forme virtuálnych asistentov na dokumentáciu alebo odborné otázky (napr. hlasoví asistenti v ordináciách).
• Vzdialené monitorovanie a telemedicína: AI poháňané nástroje na vzdialené monitorovanie pacientov (RPM) a telemedicínské platformy sú ďalšou rastúcou kategóriou. Tieto riešenia analyzujú dáta z nositeľných zariadení a domácich senzorov na riadenie chronických ochorení či rekonvalescencie po operáciách. Vzhľadom na pandémiou urýchlený boom v telemedicíne je integrácia AI pre vzdialenú starostlivosť (napr. predikcia, ktoré tele-vyšetrenia potrebujú ďalšiu eskaláciu, analýza dát od pacientov) oblastí s najvyšším rastom.
• Kyberbezpečnosť & iné: AI v zdravotníctve sa využíva aj v oblasti bezpečnosti dát (AI deteguje útoky či anomálie v sietiach nemocníc) a v oblastiach prevádzky ako je logistika (AI na správu zásob). Aj keď je ich trhový podiel menší, ide o dôležité aplikácie pre komplexný AI-poháňaný zdravotný systém.

Čo sa týka podielu na tržbách dnes, medicínske zobrazovanie/diagnostika vedie všetky aplikácie (tvorí približne štvrtinu až tretinu všetkých tržieb spojených s AI v zdravotníctve) biospace.com gminsights.com. Ostatné segmenty, ako vývoj liekov či virtuálna starostlivosť, však rýchlo dobiehajú, vďaka vyššiemu tempu rastu. Do roku 2030 sa aplikačný mix určite diverzifikuje; diagnostika ostane kľúčová, pričom nové oblasti (napr. AI-podporovaná klinická rozhodovacia podpora a personalizované medicínske nástroje) budú tvoriť čoraz väčší podiel na trhu.

Segmentácia podľa regiónov

Geograficky sa adopcia umelej inteligencie v zdravotníctve líši, ale Severná Amerika v súčasnosti dominuje trhu z pohľadu príjmov, zatiaľ čo región Ázie a Tichomoria má najrýchlejší rast. Nasledujúca tabuľka znázorňuje trh podľa regiónu:

Región	Veľkosť trhu v roku 2023	Veľkosť trhu v roku 2030 (prognóza)	Poznámky
Severná Amerika	~13 miliárd dolárov (≈59% podiel) openandaffordable.com	90–100+ miliárd dolárov (najväčšie)	USA je najväčší individuálny trh AI v zdravotníctve. Rast poháňaný pokročilou IT infraštruktúrou, vysokými výdavkami na zdravotnú starostlivosť a inovačným ekosystémom. Severná Amerika tvorila ~54% globálnych príjmov AI v zdravotníctve v roku 2024 grandviewresearch.com. Výrazné prijatie AI v diagnostike, nemocničných prevádzkach a cloudových AI službách.
Európa	~6 miliárd dolárov (≈26% podiel)	~50 miliárd dolárov openandaffordable.com	Silný rast v EÚ vďaka podporným politikám a výskumu a vývoju. Veľká Británia a Nemecko vedú adaptáciu (napr. britská NHS investuje do AI pre starostlivosť o pacientov grandviewresearch.com). Očakáva sa, že Európa bude rásť cca 35% CAGR openandaffordable.com. Do roku 2030 by mohla byť Európa trhom okolo 50 miliárd dolárov, so širokým využitím AI v zobrazovaní, triedení pacientov a zdravotnej administratíve.
Ázia a Tichomorie	~3 miliardy dolárov (≈13% podiel)	~30–40 miliárd dolárov (najrýchlejšie rastúci)	APAC je najrýchlejšie rastúci región s cca 40%+ CAGR openandaffordable.com, poháňané veľkou populáciou a vládnymi iniciatívami. Čína a Japonsko sú hlavnými hnacími silami – Čína rýchlo prijíma AI na diagnostiku a roboticky asistované operácie grandviewresearch.com, zatiaľ čo Japonsko využíva AI v starostlivosti o seniorov a má špičkové programy v robotike gminsights.com. Zvyšujúce sa investície a startupy v Indii, Južnej Kórei a Juhovýchodnej Ázii prispievajú k rastu APAC.
Latinská Amerika & MEA	<1 miliarda dolárov (minimálne)	~5–10 miliárd dolárov (spolu)	Latinská Amerika a Blízky východ/Afrika majú v súčasnosti iba malý podiel (len niekoľko percent) na trhu AI v zdravotníctve. Rast nastáva s rastúcim povedomím a pilotnými projektmi, ktoré dokazujú hodnotu, no adopcia je pomalšia pre obmedzenú infraštruktúru a financovanie. Do roku 2030 sa očakáva rozšírenie AI hlavne v telemedicíne a verejnozdravotných iniciatívach, hoci z nízkej východiskovej základne.

Tabuľka: Trh AI v zdravotníctve podľa regiónu – aktuálna veľkosť oproti prognóze na rok 2030. NA = Severná Amerika; Európa; APAC = Ázia a Tichomorie; MEA = Blízky východ & Afrika. (Zdroje: údaje o podiele trhu z rokov 2023/24 grandviewresearch.com openandaffordable.com; projekcia pre Európu 2030 openandaffordable.com; rast APAC openandaffordable.com.)

Ako je vidieť, Severná Amerika je dnes jasným lídrom trhu , predstavuje približne polovicu či viac svetových výdavkov na AI v zdravotníctve grandviewresearch.com. Najvýraznejším motorom je USA – vďaka vysokým výdavkom na zdravotnú starostlivosť a rýchlemu prijímaniu nových technológií. Dominancia Severnej Ameriky pramení zo súhry faktorov: vyspelá digitálna zdravotná infraštruktúra, množstvo zdravotných dát, silné rozvojové financovanie a podpora vlády (napr. FDA má relatívne jasné cesty schvaľovania AI zdravotníckych pomôcok).

Európa je druhým najväčším regiónom. Krajiny ako UK, Nemecko alebo Francúzsko intenzívne investujú do AI v zdravotníctve. Britská National Health Service (NHS) spustila špeciálne programy financovania AI (napríklad 36 miliónov GBP investovaných do 38 projektov AI na zlepšenie diagnostiky) grandviewresearch.com. Regulačné prostredie EÚ (o ktorom ešte bude reč) zároveň vytvára štandardy, ktoré môžu zvýšiť dôveru v AI riešenia. Trh AI v zdravotníctve v Európe by mal rásť tempom cca 35% ročne a prekročiť hranicu 50 miliárd dolárov do roku 2030 openandaffordable.com, so širokým využitím AI v diagnostike zobrazovania, manažmente nemocníc a AI asistovanej telemedicíne.

Ázia a Tichomorie (APAC) tvorí dnes menší podiel na trhu, no rastie najrýchlejšie. Očakáva sa výrazné zvýšenie podielu APAC do roku 2030. Kľúčovými faktormi sú starnúca populácia (napr. demografia Japonska vyžaduje AI na opateru seniorov a efektivitu gminsights.com), vládou riadené inovácie (národné stratégie Číny pre AI v medicíne) a rozvíjajúce sa technologické ekosystémy v krajinách ako India a Singapur. Čína už v roku 2024 držala najväčší podiel APAC, vďaka využitiu AI v medicínskej zobrazovacej technike a AI riadených operáciách grandviewresearch.com. Celkovo APAC očakáva ~40% CAGR rast openandaffordable.com a postupne dobieha západné trhy. Do roku 2030 môže Ázia a Tichomorie reprezentovať cca jednu pätinu svetových výdavkov na AI v zdravotníctve.

Napokon, Latinská Amerika a Blízky východ/Afrika (MEA) zaostávajú a predstavujú len niekoľko percent trhu. Tieto regióny čelia problémom ako obmedzená infraštruktúra a menej investícií do AI. Napriek tomu existujú ostrovčeky pokroku (napríklad startupy v zdravotnej AI v Izraeli a Spojených arabských emirátoch, či verejnozdravotné AI projekty v Brazílii). Ako budú globálne AI riešenia dostupnejšie a overené, očakáva sa, že ich zavedenie v Latinskej Amerike a MEA bude postupne rásť smerom k roku 2030, najmä v telemedicíne (na dosiahnutie vzdialených populácií) a na posilnenie málopočetného zdravotníckeho personálu AI nástrojmi.

Stručne povedané, globálny boom AI v zdravotníctve povedie Severná Amerika v absolútnych hodnotách, no každý región čaká razantný rast. Do roku 2030 bude AI bežnou súčasťou zdravotníckych systémov po celom svete, hoci úroveň vyspelosti a rozsah prijatia sa bude líšiť podľa regiónov.

Konkurenčné prostredie

Konkurenčné prostredie AI v zdravotníctve je dynamické a zahŕňa mix technologických gigantov, etablovaných spoločností v zdravotníctve aj inovatívnych startupov. Preteky o trhový podiel a intelektuálne vlastníctvo zároveň viedli k viacerým významným fúziám, akvizíciám a investíciám v posledných rokoch.

Hlavné spoločnosti a poskytovatelia

Veľké nadnárodné spoločnosti výrazne investujú do AI v zdravotníctve a využívajú svoje zdroje na vývoj a nasadenie riešení vo veľkom meradle. Medzi významných hráčov patria tradičné technologické firmy, výrobcovia zdravotníckych zariadení a spoločnosti pre IT v zdravotníctve:

• Microsoft (USA): Lídrom najmä po akvizícii Nuance Communications za 19,7 miliardy dolárov v roku 2022 fiercehealthcare.com. Microsoft ponúka cloudové AI služby cez Azure Health a vďaka Nuance poskytuje AI-poháňanú klinickú dokumentáciu (rozpoznávanie reči a nové GPT-4–podporované DAX Express s podporou automatizovaných zápisov), čo znižuje administratívu lekárov. Platformy Microsoftu umožňujú nemocniciam zavádzať strojové učenie v medicínskom zobrazovaní, komunikácii s pacientmi a ďalších oblastiach.
• Google (USA): Cez Google Health a DeepMind vyvíja AI pre lekársky výskum a klinické použitie. Pracuje na algoritmoch na skríning diabetickej retinopatie a generatívnych AI modeloch ako Med-PaLM na zodpovedanie medicínskych otázok. Google Cloud Healthcare API a AI nástroje podporujú rozličné digitálne zdravotné aplikácie. (Pozoruhodný je prielom DeepMind AlphaFold v predpovedaní skladania proteínov gminsights.com, ktorý je základom pre objavy liekov na celom svete.)
• IBM (USA) / Merative: IBM bol priekopníkom s Watson Health, kde AI nasadil na diagnostiku rakoviny a klinickú podporu rozhodovania. V roku 2022 boli aktíva Watson Health vyčlenené do novej firmy Merative, no IBM pokračuje vo výskume AI v zdravotníctve. Merative (bývalý IBM Watson Health) ponúka produkty ako Merge pre zobrazovaciu AI a analytické platformy pre populačné zdravie a klinické prehľady.
• Amazon Web Services (USA): AWS je cloudovým chrbtom pre mnohé AI nasadenia v zdravotníctve a ponúka služby ako Amazon HealthLake na agregáciu dát či Amazon Comprehend Medical na spracovanie prirodzeného jazyka v klinických textoch. Akvizícia PillPack a spustenie Amazon Clinic naznačujú záujem aplikovať AI v oblasti farmácie a telemedicíny. AWS umožňuje mnohým poskytovateľom a startupom budovať škálovateľné AI riešenia na ich platforme.
• Siemens Healthineers (Nemecko): Významný výrobca medicínskych zariadení a zobrazovacej techniky s AI integrovanou v produktoch (napr. MRI, CT, diagnostický softvér, nástroje AI-Rad Companion a AI-Pathway Companion pre rádiológiu a onkológiu). Siemens spolupracuje s nemocnicami pri nasadení AI algoritmov vo workflow a investuje do digital twin technológií v zdravotníctve.
• Philips (Holandsko): Ďalší globálny líder v health-tech, využíva AI v systémoch monitorovania pacientov, terapii s riadením podľa zobrazovania a v rádiologických riešeniach. Platforma HealthSuite AI a softvér pre zobrazovanie aplikujú strojové učenie napríklad na analýzu ultrazvukov či včasné označenie kritických prípadov. Dôraz kladie na integrované riešenia (od nemocnice po domácu starostlivosť), spájajúce AI a dáta z rôznych zariadení.
• GE HealthCare (USA): (nedávno oddelený ako samostatná firma). GE zavádza AI do ultrazvukov, RTG a prístrojov na monitorovanie kritických pacientov. Platforma Edison umožňuje lekárom využívať AI algoritmy na analýzu snímkov a workflow. GE tiež nasadzuje AI na monitorovanie výkonnosti prístrojov a prediktívnu údržbu, dôležitú pre prevádzku nemocníc. Spolupracujú so startupmi, aby integrovali najnovšie algoritmy do svojich zdravotníckych prístrojov.
• Medtronic (USA): Vedúci výrobca zdravotníckych zariadení (najmä v kardiológii, neurológii, diabetológii), ktorý integruje AI do produktov. Algoritmy Medtronic zvyšujú presnosť inzulínových púmp a kontinuálnych glukomerov. V chirurgii získali robotickú platformu Hugo RAS a vyvíjajú AI-navigované chirurgické systémy. AI využívajú tiež pri vzdialenom monitoringu pacientov s implantátmi.
• Epic Systems (USA): Dominantný poskytovateľ elektronických zdravotných záznamov (EHR) v amerických nemocniciach. Do svojho softvéru integrovali AI funkcionalitu, napríklad modely včasného varovania pred sepsou pre rozpoznanie zhoršujúceho sa stavu pacienta. Výskumná databáza Cosmos s miliónmi pacientskych záznamov je využívaná na trénovanie prediktívnych modelov. Epic spolupracuje s Microsoftom na zavedení GPT-funkcií, ako sú automatické odpovede na pacientské správy.
• Oracle Cerner (USA): Po akvizícii Cerneru (veľký dodávateľ EHR) zo strany Oracle v roku 2022 prebieha integrácia AI a analytiky do platformy Cerner, využívajúc cloud expertise Oracle. Cieľom je vytvoriť „klinického digitálneho asistenta“ a zefektívniť administratívu pomocou AI. Oracle sa zameriava na interoperabilitu dát a populačné zdravie, pričom AI analyzuje obrovské súbory zdravotných dát naprieč systémami.
• Nvidia (USA): Hoci nie je zdravotníckym poskytovateľom, vplyv Nvidie je veľký vďaka GPU hardvéru a AI frameworkom (ako NVIDIA Clara), na ktorých množstvo AI aplikácií v zdravotníctve beží. Spolupracuje s nemocnicami a vedcami na optimalizácii deep learning modelov pre medicínske zobrazovanie, simulácie vývoja liekov a iné. Ich čipy a softvér sú základom AI startupov i klinických riešení na pracoviskách (napr. v rádiológii).

Toto je len niekoľko významných hráčov – ďalšími sú Johnson & Johnson (AI v chirurgickej robotike a vývoji liekov), Cognizant (IT služby v zdravotníckej AI), Veradigm (Allscripts) a Athenahealth (integrujú AI do zdravotníckeho IT), rovnako ako Intel, Microsoft, Google a ďalší. Podľa jednej trhovej analýzy patria medzi kľúčové spoločnosti ovládajúce AI trh v zdravotníctve Philips, Microsoft, Siemens Healthineers, NVIDIA, Epic, GE Healthcare, Medtronic, Oracle, Merative (IBM), Google, Johnson & Johnson a Amazon Web Services a ďalší marketsandmarkets.com. Každá z týchto firiem investuje do AI buď vlastným výskumom a vývojom, partnerstvami alebo akvizíciami, aby posilnila svoju ponuku pre zdravotníctvo.

Konkurencia sa zostruje: Títo etablovaní hráči často uzatvárajú partnerstvá s menšími AI startupmi alebo ich získavajú, aby získali najmodernejšie technológie. Napríklad okrem akvizície spoločnosti Nuance firmou Microsoft získala Johnson & Johnson v roku 2019 AI technológiu pre chirurgiu prostredníctvom Auris Health, Roche kúpila onkologickú AI firmu Flatiron Health a Philips získal zobrazovacie nástroje pre patológiu od PathAI – všetky tieto kroky slúžili na budovanie AI portfólií. Veľkí dodávatelia EHR systémov ako Epic a Cerner spolupracujú s Big Tech firmami (Microsoft, Amazon), aby integrovali AI do svojich platforiem, čím sa stierajú hranice medzi sektormi. Technologickí giganti (Microsoft, Google, Amazon, IBM) prinášajú cloudové a AI odborné znalosti, zatiaľ čo zdravotnícke spoločnosti (Siemens, Philips, GE, Medtronic) disponujú klinickými poznatkami a zákazníckou základňou – čoraz častejšie spolupracujú na vytváraní integrovaných AI riešení.

Nižšie sa nachádza prehľadová tabuľka vybraných najväčších hráčov a príklady ich AI ponúk v zdravotníctve:

Spoločnosť	Sídlo	Zameranie / ponuka AI v zdravotníctve
Microsoft	USA (Redmond, WA)	Cloudová infraštruktúra (Azure) pre AI v zdravotníctve; akvizícia Nuance pre AI podporovanú klinickú dokumentáciu (napr. Dragon Medical ambient scribe) fiercehealthcare.com; vývoj GPT-4 nástrojov pre lekárov.
Google (Alphabet)	USA (Mountain View, CA)	AI výskum (DeepMind) pre diagnostiku a objavovanie liekov (napr. AlphaFold skladanie proteínov gminsights.com); zdravotnícke iniciatívy ako Google Health pre medicínske AI (napr. AI skríning sietnice) a AI poháňaná telemedicína/fitness (integrácia Fitbit).
IBM / Merative	USA (Armonk, NY)	AI platformy pre podporu klinického rozhodovania a analytiku zobrazovania (IBM Watson Health, dnes Merative); NLP na získavanie poznatkov z EHR; populačná analytika so zapojením AI.
Siemens Healthineers	Nemecko (Erlangen)	AI vylepšené zobrazovacie zdravotnícke zariadenia (AI-asistované MRI/CT prístroje); AI softvér pre rádiológiu (napr. AI-Rad Companion) a plánovanie terapie; digitálny dvojník a prediktívna analytika v prevádzke zdravotníckych zariadení.
Philips	Holandsko (Amsterdam)	AI pri monitorovaní pacientov a zobrazovaní (IntelliSpace AI workflow pre rádiológiu); telemedicínske riešenia s AI triážou; analytika urgentnej starostlivosti (napr. predikcia zhoršenia stavu ICU pacienta).
NVIDIA	USA (Santa Clara, CA)	Lídri v AI hardvéri (GPU) a vývojári AI platforiem pre zdravotníctvo (Clara platforma) umožňujúcich AI pre lekárske zobrazovanie, analýzu genómu a simulácie vývoja liekov; partnerstvá s nemocnicami na urýchlenie trénovania modelov.
Epic Systems	USA (Verona, WI)	Elektronická zdravotná dokumentácia s integrovanou AI (prediktívne modely pre sepsu, rehospitalizácie a pod.); dátová sieť Cosmos pre strojové učenie; integrácia hlasových asistentov a generatívnej AI pre lekárov v rámci EHR.
GE HealthCare	USA (Chicago, IL)	AI poháňané zobrazovanie (ultrazvuk, röntgen) s analýzou v reálnom čase; platforma Edison AI hostiaca externé algoritmy; AI pre údržbu zariadení a zlepšenie chodu nemocníc (napr. analytika dispečerských centier).
Medtronic	USA (Minneapolis, MN)	AI v zdravotníckych zariadeniach (inteligentné inzulínové pumpy s predikciou glykémie; AI-asistované kolonoskopické systémy); chirurgická AI prostredníctvom robotiky (systém Hugo RAS) a rozšírenej reality; vzdialené monitorovanie pacientov s AI upozorneniami.
Johnson & Johnson	USA (New Brunswick, NJ)	Uplatnenie AI vo farmaceutickom vývoji (dátovo riadený výskum liekov a dizajn klinických skúšok) a v chirurgii (vo vývoji robot Ottava využívajúci strojové učenie pre asistenciu pri operáciách); rovnako využíva AI aj pri výrobe a programoch podpory pacientov.

Tabuľka: Vybraní najväčší hráči v oblasti AI v zdravotníctve a ich kľúčové ponuky. (Ide o reprezentatívnu vzorku – v tejto oblasti pôsobí aj mnoho ďalších spoločností marketsandmarkets.com.)

Títo lídri v odbore neustále rozširujú svoje AI schopnosti. Súťaž sa často sústreďuje na získanie strategických partnerstiev (napríklad, keď nemocničné siete spolupracujú s IT firmou na vývoji AI) a odlišovanie prostredníctvom vlastných dát. Spoločnosti, ktoré majú kontrolu nad rozsiahlymi zdravotníckymi dátami (napr. dodávatelia EHR alebo firmy so zobrazovacou technikou), majú výhodu pri trénovaní AI modelov. Medzitým cloudové a polovodičové firmy zabezpečujú, že zostávajú chrbticou AI výpočtových potrieb.

Startupy, investičné trendy a nedávne M&A

Popri veľkých hráčoch tvorí startupová scéna živú a kľúčovú časť AI ekosystému v zdravotníctve. Startupy sa často zameriavajú na úzke inovácie – napríklad AI pre workflow v rádiológii (napr. Aidoc), AI poháňaný dizajn liekov (napr. Insilico Medicine, Exscientia), AI chatboty pre duševné zdravie (napr. Woebot), alebo AI pre patológiu (napr. Paige). Investori do týchto firiem naliali miliardy, čo robí AI v zdravotníctve jednou z najhorúcejších oblastí pre venture kapitál.

• Venture kapitál: Investície do AI startupov v zdravotníctve s rapídne rastú. V roku 2024 získali startupy na pomedzí AI a zdravia globálne viac ako 7,5 miliardy dolárov news.crunchbase.com (hoci to bolo mierne pod maximom v roku 2021). Začiatok roka 2025 bol v znamení pokračovania veľkých investícií, čo naznačuje pretrvávajúci záujem investorov. Niektoré významné investičné kolá: Sanfranciská Xaira Therapeutics získala v roku 2024 rekordné investičné kolo Series A vo výške 1 miliardy dolárov na vývoj AI platformy pre objavovanie liekov news.crunchbase.com. Ďalší startup, Formation Bio, získal 372 miliónov dolárov na využitie AI pre urýchlenie vývoja liekov news.crunchbase.com. Začiatkom roka 2025 Innovaccer (ponúka AI-poháňaný zdravotnícky dátový cloud) získal 275 miliónov dolárov v Serie F a Abridge (AI platforma na prepis a sumarizáciu rozhovorov lekár-pacient) získala 250 miliónov dolárov news.crunchbase.com. Ďalšie startupy, ktoré prilákali veľké investície, sú Hippocratic AI (vyvíja generatívne AI „medicínskeho asistenta“, získaná suma 141 miliónov dolárov) a Insilico Medicine (AI vo farmácii, 100 miliónov dolárov Series E) news.crunchbase.com. Pokračujúci prílev mega-investícií dokazuje dôveru, že AI zmení zdravotníctvo, pričom investori podporujú firmy so silnými dátami, preukázanými algoritmami alebo so strategickými partnermi.
• Exity (IPO a akvizície): Začíname vidieť, že zdravotnícke AI startupy dospievajú do štádia verejných spoločností, alebo sú kúpené väčšími firmami. V roku 2024 vstúpila na burzu spoločnosť Tempus Labs (AI v presnej medicíne) a dosiahla ohodnotenie okolo 11 miliárd dolárov news.crunchbase.com, čo odráža dôveru v jej dátovo podporované onkologické riešenia. Na druhej strane, nie všetky IPO majú úspech – napr. biotech AI firma Metagenomi išla na burzu v roku 2024, ale jej akcie sa trápili news.crunchbase.com, čo ukazuje, že verejné trhy budú hodnotiť AI firmy podľa reálnych výnosov, nielen podľa hypu. Významné boli aj fúzie a akvizície: Big Tech a veľké farmaceutické spoločnosti skupujú AI startupy na posilnenie svojich schopností. Microsoftova akvizícia Nuance (spomenutá vyššie) je veľkou transakciou so zameraním na AI v zdravotníctve a spracovanie reči fiercehealthcare.com. Medzi ďalšie aktuálne akvizície patrí kúpa Viewics (AI analytika) firmou Roche a InstaDeep (AI pre vývoj liekov) spoločnosťou BioNTech. Dochádza tiež ku konsolidácii medzi startupmi navzájom alebo spojeniam so zabehnutými hráčmi: napríklad AI firmy pre zobrazovaciu diagnostiku sa spájajú alebo sú kupované veľkými výrobcami zdravotníckych zariadení, ktorí chcú rozšíriť AI funkcie. Celkový trend je aktívne M&A, keďže etablované firmy pretekajú pri získavaní AI talentov a technológií, ktoré môžu integrovať do svojich produktov.
• Konkurenčná dynamika: S množstvom nových hráčov je konkurenčné pole v určitých pododvetviach veľmi husto obsadené (napr. desiatky startupov sa venujú AI analýze rádiologických snímok). Odlišovanie v praxi často prichádza vďaka lepšej klinickej validácii, regulačným schváleniam, či exkluzívnemu prístupu k dátam. Spoločnosti, ktoré prinášajú preukázateľný úžitok v reálnych podmienkach a získajú povolenie FDA, majú marketingovú výhodu. Vidíme aj partnerstvá, kde startup prináša AI technológiu a väčšia firma distribučný kanál – napríklad Mayo Clinic spolupracuje s AI start-upmi na spoluvývoji nástrojov, alebo technologické firmy ponúkajú akcelerátory pre zdravotnícke AI startupy. Súťaží sa nielen v biznise, ale prebieha tiež pretek o talenty – skúsení AI výskumníci a lekári so znalosťami AI sú veľmi žiadaní a akvizície niekedy slúžia ako tzv. „acqui-hire“ pre získanie tímov odborníkov.

Celkovo sa dá súťažné pole zhrnúť ako Big Tech a Big Health verzus agilné startupy, no medzi nimi panuje aj značná spolupráca. Zavedené firmy ponúkajú rozsah, dôveru a prístup na trh, zatiaľ čo startupy prinášajú prelomové inovácie. Výsledkom je zdravý ekosystém, ktorý poháňa rozvoj AI v zdravotníctve, pričom konkurencia urýchľuje zlepšovanie algoritmov a aplikácií. Pravdepodobne v roku 2030 uvidíme istú konsolidáciu (s niekoľkými platformami dominantnými v určitých nišách, ako je zobrazovanie alebo nemocničná analytika), no bude prebiehať aj neustála inovácia, keďže nové AI techniky (napr. ďalšia generácia generatívnych modelov) prinesú ďalšie nové subjekty.

Kľúčové faktory rastu trhu

Niekoľko silných síl poháňa rast umelej inteligencie v zdravotníctve. Tieto trhové faktory zahŕňajú:

• Potreba včasnej detekcie a lepších výsledkov: Rastie dôraz na skoré zachytenie ochorení a zlepšenie výsledkov pre pacientov, čo je oblasť, v ktorej je AI obzvlášť užitočná. AI dokáže analyzovať vzorce v dátach a detekovať ochorenia (napríklad rakovinu alebo kardiologické problémy) v skoršom štádiu, ako je možné tradičnými metódami marketsandmarkets.com. Prísľub AI-pomáhanej včasnej diagnostiky a intervencie – vedúci k vyššej miere prežitia a zníženiu nákladov na liečbu – motivuje nemocnice investovať do diagnostických AI nástrojov.
• Exponenciálny rast zdravotníckych dát: Objem a zložitosť dát v zdravotníctve prudko vzrástli – od elektronických zdravotných záznamov cez genomické sekvencie až po nepretržitý prúd z nositeľných zariadení. Tento „big data” v zdravotníctve je zlatou baňou, ak je správne analyzovaný. AI a strojové učenie sú jedinou schodnou cestou, ako rýchlo porozumieť týmto obrovským dátovým súborom marketsandmarkets.com. Schopnosť AI syntetizovať informácie a generovať poznatky (napr. predpovedať trendy hospitalizácií alebo identifikovať rizikových pacientov) poháňa adopciu AI, pretože tradičné analytické nástroje nestačia na objem dát.
• Rastúce náklady v zdravotníctve a tlak na efektivitu: Zdravotnícke systémy po celom svete čelia výraznému tlaku na znižovanie nákladov, a to čiastočne v dôsledku starnutia populácie a nárastu chronických ochorení marketsandmarkets.com. AI je vnímaná ako riešenie na zvýšenie produktivity – napríklad automatizáciou administratívnych úloh, optimalizáciou rozvrhov alebo znižovaním diagnostických chýb možno ušetriť peniaze. Poskytovatelia zdravotnej starostlivosti sú pod tlakom robiť „viac za menej“ a automatizácia a rozhodovacia podpora poháňaná AI môže znižovať plytvanie a duplicitu. Tento ekonomický stimul na zvýšenie efektivity je kľúčovým faktorom pre investície do AI zo strany nemocníc aj poisťovní.
• Nedostatok pracovnej sily v zdravotníctve: Ako už bolo spomenuté, ide o celosvetový nedostatok lekárov, sestier a ďalších zdravotníkov – WHO predpokladá do roku 2030 deficit približne 10–11 miliónov poskytovateľov weforum.org. AI môže rozšíriť pracovnú silu tým, že preberie rutinné úlohy a škáluje odborné znalosti. Napríklad virtuálni asistenti môžu spravovať základné pacientské dopyty a diagnostické nástroje AI môžu pomôcť menej špecializovaným lekárom interpretovať zložité prípady. Priepasť medzi dopytom pacientov a ponukou poskytovateľov núti organizácie zavádzať AI, aby si udržali úroveň služieb pri obmedzenom personále.
• Technologický pokrok a dozrievanie AI: Nedávne prielomy v oblasti AI – najmä v hĺbkovom učení a generatívnej AI – dramaticky zvýšili jej schopnosti významné pre zdravotníctvo. Dozrievanie algoritmov na rozpoznávanie obrazov, prirodzené spracovanie jazyka a prediktívne modelovanie robí AI riešenia presnejšími a dôveryhodnejšími. Navyše, cloud computing a špecializovaný hardvér (GPU, TPU) sprístupnili výkonnú AI širšiemu okruhu subjektov. Tento technologický pokrok znamená, že to, čo bolo pred pár rokmi len výskumným prototypom, je dnes možné nasadzovať v praxi vo veľkom meradle, čo povzbudzuje manažérov v zdravotníctve implementovať AI v praxi.
• Podporné iniciatívy vlád a politík: Mnohé vlády a zdravotnícke orgány aktívne podporujú využívanie AI v zdravotníctve prostredníctvom financovania a legislatívnych opatrení. Napríklad americká FDA postupne zavádza smernice na urýchlenie schvaľovania AI-založených medicínskych prístrojov a národné zdravotné systémy (UK NHS, čínsky NMPA, atď.) spúšťajú pilotné AI programy. Granty a stimuly pre digitálne inovácie znižujú finančné bariéry. Táto podpora cez politiku vysiela jasný signál dôvery v prínosy AI a pomáha podporovať jej adopciu znížením regulačnej neistoty grandviewresearch.com grandviewresearch.com.
• Digitálne zrýchlenie po pandémii: Pandémia COVID-19 (2020–2022) prinútila zdravotníctvo k rýchlej digitalizácii – od telemedicíny po dátami riadené rozdeľovanie zdrojov. Bola to „skúška ohňom“ pre mnohé AI aplikácie (napr. AI nástroje na skríning COVID na RTG hrudníka, AI modely na predpoveď potrieb JIS). Pandémia ukázala hodnotu AI pri reakcii na zdravotné krízy a urýchlila digitálnu transformáciu. Teraz zdravotnícke organizácie túto dynamiku rozvíjajú ďalej tým, že AI integrujú do rutinných operácií v rámci stratégií odolnosti a inovácií grandviewresearch.com.
• Zlepšujúca sa návratnosť investícií (ROI) a úspešné prípadové štúdie: Prví používatelia AI v zdravotníctve už reportujú konkrétne benefity – napríklad nižšiu mieru rehospitalizácií, rýchlejší nábor do klinických štúdií, či zvýšené príjmy vďaka AI kódovaniu. Keď sa objavuje čoraz viac úspešných príbehov a reálnych ROI príkladov, vzniká pozitívna spätná väzba presviedčajúca ďalších o investovaní. Zdravotníctvo je konzervatívne odvetvie, takže dôkazy o bezpečnosti a účinnosti sú silným motivátorom. Každá publikovaná štúdia alebo pilot, dokazujúci, že AI dokáže zvýšiť, povedzme, presnosť diagnózy o X % alebo ušetriť Y dolárov, pridáva ďalší impulz celému trhu.

Stručne povedané, kombinácia klinických potrieb, ekonomického tlaku a technologických príležitostí poháňa rast AI v zdravotníctve. Súbeh týchto faktorov vytvára priaznivé prostredie pre udržateľný rast AI naprieč zdravotným sektorom.

Výzvy a regulačné aspekty

Napriek svojmu prísľubu je integrácia AI do zdravotníctva spojená s významnými výzvami a bariérami, ktoré musí odvetvie riešiť. Zároveň regulačné orgány vytvárajú nové rámce na zabezpečenie bezpečného a etického využívania AI v medicíne. Nižšie uvádzame hlavné výzvy a aktuálny stav regulácie:

Kľúčové výzvy a bariéry

• Ochrana súkromia a bezpečnosť dát: Zdravotnícke dáta sú mimoriadne citlivé a nasadenie AI vo veľkom rozsahu vyvoláva obavy o súkromie pacientov. Veľké databázy musia byť často agregované na trénovanie robustných AI modelov, no prísne regulatívy ako HIPAA (USA) a GDPR (EÚ) upravujú spôsoby ich použitia. Existujú obavy z únikov dát alebo zneužitia AI-odvodených poznatkov. V Severnej Amerike už požiadavky na ochranu dát niektoré AI projekty spomalili – je potrebné zabezpečiť súlad s reguláciami a šifrovanie na udržanie dôvery wemarketresearch.com. Zabezpečiť odolnosť AI systémov voči kybernetickým útokom (najmä ak sú pripojené do nemocničných sietí alebo k lekárskym prístrojom) je trvalou výzvou.
• Regulačná neistota (schvaľovanie a dohľad): AI nezapadá presne do tradičných procesov schvaľovania medicínskych zariadení, najmä ak ide o systémy, ktoré sa učia a vyvíjajú (adaptívne algoritmy). Spoločnosti niekedy zápasia s nejasností, či je ich AI softvér považovaný za regulovaný medicínsky produkt. Regulačné orgány však už zlepšujú túto oblasť (viac nižšie). Nedostatok štandardizovaných regulačných rámcov v minulosti niektorých nemocníc odrádzal od nákupu AI riešení. Potreba je aj v oblasti zodpovednosti – ak AI odporučí diagnostický krok, ktorý spôsobí chybu, kto za to nesie zodpovednosť: lekár, nemocnica alebo výrobca softvéru?
• Akceptácia a dôvera lekárov: Mnohí zdravotnícki pracovníci sú opatrní v dôvere AI. Lekári môžu váhať pri spoliehaní sa na výstupy algoritmov, ak nepoznajú presne ich proces rozhodovania („black box” problém, najmä pri deep learningu). Môže existovať odpor z obáv, že AI môže nahradiť alebo degradovať kvalifikáciu lekárov. Je potrebné vzdelávanie a riadenie zmeny na zvýšenie komfortu. Správa Svetového ekonomického fóra uvádza, že adopcia AI v zdravotníctve je „podpriemerná“ v porovnaní s inými odvetviami weforum.org weforum.org, čiastočne v dôsledku kultúrnych a vzdelávacích bariér. Lekári musia AI vnímať ako nástroj dopĺňajúci ich odbornosť, nie ako hrozbu alebo netransparentného rozhodcu. Vybudovať dôveru si vyžaduje transparentnosť (vysvetliteľnú AI), overenú presnosť a školenia na používanie AI výstupov.
• Kvalita dát a predsudky: AI modely sú len také dobré, aké sú dáta, na ktorých sú trénované. Zdravotnícke dáta môžu byť nepresné (nekonzistentné zápisy v EHR, artefakty v zobrazovacej technike) a nereprezentatívne. Veľkým rizikom je algoritmická zaujatosť – ak trénovacie dáta nie sú dostatočne rozmanité, odporúčania AI môžu byť menej presné pre niektoré skupiny (napr. menšiny alebo ženy, ktoré boli historicky v klinických štúdiách podreprezentované). Zaistiť, že AI modely sú trénované na širokých a kvalitných datasetoch a validované v rôznych populáciách, je náročné, no kriticky dôležité. Inak môže AI omylom prehĺbiť nerovnosti (napr. AI rizikové skóre, ktoré funguje pre jednu skupinu, ale zlyháva pre inú). Odvetvie aktívne skúma metódy detekcie a minimalizácie predsudkov v modeloch.
• Integrácia do pracovných procesov a interoperabilita: Zavádzanie AI nie je otázkou plug-and-play. Nemocnice často zápasia s integráciou AI nástrojov do existujúcich IT systémov a klinických workflow. Napríklad prepojenie s EHR je technicky náročné, no nevyhnutné pre reálnu hodnotu v praxi. Mnoho AI startupov zistilo, že bez hlbokej integrácie aj skvelý algoritmus zostane zdravotníckym pracovníkom na obtiaž a nevyužitý. Dosiahnuť interoperabilitu (t. j. aby AI dokázala čítať dáta z rôznych zdrojov a posielať výsledky na správne rozhrania) je náročné, keďže zdravotnícke IT je fragmentované. Integrácia do workflow si vyžaduje aj procesné zmeny – kto reaguje na AI alert? Ako sa to dokumentuje? Tieto praktické otázky môžu významne brzdiť adopciu.
• Nedostatok kvalifikovaných osôb a AI gramotnosti: Nedostatok ľudí, ktorí rozumejú zároveň AI aj zdravotníctvu („bilingválni“ odborníci). Nemocnice často nemajú dostatok dátových vedcov alebo AI inžinierov na zavedenie a údržbu AI nástrojov, najmä menšie inštitúcie. Navyše mnohým lekárom chýba školenie, ako interpretovať výstupy AI alebo udržiavať AI riadené zariadenia. Táto medzera v zručnostiach znamená, že mnohí potenciálni používatelia sa cítia nepripravení na implementáciu AI, čo je ďalšou bariérou. Zdravotné systémy začínajú investovať do programov vzdelávania a nových pozícií (napr. klinický AI špecialista), no stále je to problém.
• Náklady a obavy o návratnosť investícií: AI môže z dlhodobého hľadiska šetriť peniaze, no vstupné náklady na obstaranie technológie a zmenu procesov bývajú vysoké. Rozpočty nemocníc sú často napnuté a manažéri musia jasne zdôvodniť návratnosť investícií do AI. Ak je AI riešenie príliš drahé alebo potrebuje roky na preukázateľné benefity, môže naraziť na odpor. Pre získanie podpory je často nutné preukázať nákladovú efektívnosť cez piloty. Navyše niektoré AI riešenia vyžadujú trvalé poplatky (predplatné, cloudové služby), na čo treba myslieť.
• Etické a právne otázky: Využitie AI pri zdravotných rozhodnutiach prináša etické otázky. Ako zabezpečiť informovaný súhlas, ak sa na rozhodnutiach podieľa AI? Kto bude mať prístup k AI-posilnenej starostlivosti a kto nie (môže to zväčšiť nerovnosti, ak sa to nezvládne)? Ak AI odporučí neaplikovať určitú liečbu na základe predikcií, je to etické? O týchto otázkach prebieha intenzívna diskusia. Právne rámce v oblasti pochybení (malpractice) a AI sú stále nejasné – ak AI prispeje k chybe, bude potrebné legislatívne doriešiť zodpovednosť. Kým sa neustanovia jasné precedensy, niektorí poskytovatelia zostávajú opatrní.

Sumárne: hoci sú prínosy AI pôsobivé, tieto výzvy treba starostlivo manažovať. Zdravotníctvo je oprávnene mimoriadne opatrné (z dôvodu bezpečnosti pacientov), preto treba na tieto bariéry reagovať dôkladnou validáciou, vzdelávaním a politikami – nestačí len technologický pokrok.

Regulačné prostredie a úvahy

Regulátori po celom svete sa prispôsobujú nástupu umelej inteligencie v zdravotníctve tým, že vytvárajú usmernenia na zabezpečenie bezpečnosti a účinnosti bez potláčania inovácií. K roku 2025 tu je prehľad, ako sa formuje regulácia:

• Spojené štáty americké (FDA): Americký Úrad pre potraviny a liečivá (FDA) reguluje mnoho zdravotníckych produktov založených na AI, pričom ich v prípade potreby považuje za softvér ako zdravotnícke zariadenie (SaMD). FDA proaktívne vydáva usmernenia a dokonca aj nové regulačné rámce pre AI/ML. V roku 2021 FDA zverejnila Akčný plán pre softvér na báze AI/ML, v rokoch 2022-2024 vydala návrhy usmernení o úpravách algoritmov po schválení (keďže AI sa môže učiť/aktualizovať) news-medical.net. Prístup FDA sa vyvíja smerom k priebežnému dohľadu počas životného cyklu, čo znamená, že chcú sledovať, ako si AI vedie v priebehu času, nielen v okamihu schválenia news-medical.net news-medical.net. Pozoruhodné je, že FDA už schválila veľké množstvo AI zariadení: koncom roka 2024 bolo autorizovaných takmer 1 000 zdravotníckych zariadení s podporou AI (najmä v diagnostickom zobrazovaní) news-medical.net, čo naznačuje, že agentúra AI neblokuje, ale snaží sa ju začleniť do existujúcich regulačných ciest pre zdravotnícke pomôcky. Výzvou FDA je vyvažovanie inovácie s bezpečnosťou pacientov – signalizovali flexibilitu pre AI nástroje s nízkym rizikom, zatiaľ čo na AI s vysokým rizikom (napríklad autonómna AI diagnostika) sa zameriavajú prísnejšie. FDA takisto spolupracuje na medzinárodnej úrovni (prostredníctvom organizácií ako International Medical Device Regulators Forum) na harmonizácii štandardov news-medical.net. Celkovo sa v USA regulačné prostredie pre AI v zdravotníctve aktívne formuje; cieľom FDA je poskytovať jasnosť, aby firmy vedeli, ako získať schválenie a ako budú ich AI produkty kontinuálne sledované.
• Európska únia: EÚ zvolila komplexný prístup prostredníctvom Aktu o umelej inteligencii (EU Artificial Intelligence Act), pričom ide o ucelenú legislatívu zameranú na AI naprieč odvetviami. Schválený v roku 2024 a plne účinný od roku 2025, tento zákon bude klásť požiadavky na AI systémy, najmä tie používané v citlivých oblastiach, ako je zdravotníctvo pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Akt používa klasifikáciu na základe rizika: Systémy AI s „vysokým rizikom“ (čo zahŕňa mnohé aplikácie v zdravotníctve) budú musieť splniť požiadavky na transparentnosť, bezpečnosť a spravodlivosť. To znamená, že vývojári zdravotníckej AI v Európe budú musieť implementovať riadenie rizík, viesť audítorské záznamy, zabezpečiť vysvetliteľnosť tam, kde je to možné, a vyvarovať sa zaujatým výsledkom. Akt taktiež nariaďuje vykonávanie určitých postupov posudzovania zhody pred uvedením takéhoto AI na trh. Okrem AI aktu musia zdravotnícke zariadenia v EÚ spĺňať Nariadenie o zdravotníckych pomôckach (MDR); softvér môže byť klasifikovaný ako zdravotnícka pomôcka a AI sem spadá pri klinických rozhodnutiach. EÚ tým vytvára dvojvrstvový regulačný systém – všeobecnú reguláciu AI plus špecifické pravidlá pre zdravotníctvo – aby zabezpečila, že AI bude bezpečná, transparentná a rešpektujúca základné práva pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Európski regulátori sa zameriavajú na efektívnosť aj etiku, čo znamená, že AI produkt musí nielen dobre fungovať, ale aj vhodne spracúvať dáta a do určitej miery vedieť vysvetliť svoje rozhodnutia. Tento prísny prístup môže zvýšiť náklady na dodržiavanie pre vývojárov AI, ale cieľom je posilniť dôveru lekárov aj pacientov v AI systémy na európskom trhu.
• Ostatné regióny: V Ázii krajiny tiež pripravujú politiky. Čína zverejnila usmernenia pre AI v medicíne a investuje masívne do dohľadu aj vývoja. Čínsky regulátor (NMPA) schválil desiatky diagnostických AI nástrojov (najmä v zobrazovaní), niekedy aj rýchlejšie než západní partneri. Čínsky prístup často zahŕňa pilotné programy v nemocniciach a viac stupňové schvaľovanie softvéru, pričom vláda silno podporuje AI v zdravotníctve. Japonsko implementuje AI do svojho zákona o farmaceutikách a zdravotníckych zariadeniach (PMDA), pričom už schválilo AI pre zobrazovanie a patológiu – Japonsko častokrát preberá medzinárodné štandardy (zvyčajne podľa FDA/EÚ), ale vyvíja aj vlastné iniciatívy pre AI v starostlivosti o seniorov, ktoré by mohli viesť k jedinečným smerniciam. Kanada a Austrália sa do značnej miery zosúlaďujú s postupmi FDA a vydávajú vlastné návrhy usmernení pre AI/ML v zdravotníckych zariadeniach. Veľká Británia (po Brexite) vytvorila vlastnú stratégiu pre reguláciu AI a NHS má kódex pre AI s dôrazom na transparentnosť algoritmov a zmiernenie zaujatosti.
• Regulačné „sandboxy“ a aliancie: S vedomím, že príliš rigidná regulácia by mohla brániť prospešným inováciám, niektorí regulátori zaviedli „sandboxy“ alebo pilotné programy, kde vývojári AI môžu úzko spolupracovať s úradom a testovať svoje riešenia v kontrolovanom prostredí. Napríklad britská MHRA (Medicines and Healthcare products Regulatory Agency) mala „AI sandbox“ pre zdravotnícke technológie. Medzinárodné aliancie ako Global Digital Health Partnership podporujú výmenu najlepších postupov pri regulácii digitálneho zdravia a AI. Svetová zdravotnícka organizácia (WHO) taktiež vydala svoje usmernenia ohľadom etickej AI v zdravotníctve (2021), ktoré síce nie sú zákonom, ale ovplyvňujú politikov na celom svete zdôrazňovaním princípov transparentnosti, zodpovednosti a inkluzivity.
• Oblasti záujmu v regulácii: Spoločné témy, ktorými sa regulátori zaoberajú, zahŕňajú: požiadavky na validáciu (dôkaz, že AI funguje podľa zámeru, čo môže zahŕňať klinické skúšky alebo retrospektívne štúdie), dohľad po uvedení na trh (sledovanie fungovania AI v reálnom prostredí a nahlasovanie nežiaducich udalostí alebo poklesu výkonu) a riadenie zmien (ako spravovať modely AI, ktoré sa učia alebo aktualizujú – návrh FDA na „Predetermined Change Control Plan“ umožňuje firmám vopred získať súhlas na určité aktualizácie algoritmov gtlaw.com). Ďalšou oblasťou je klinický dohľad – v mnohých jurisdikciách je vyžadované, aby boli AI nástroje používané pod dozorom licencovaného odborníka, aspoň kým sa nezískajú ďalšie dôkazy. Preto je väčšina AI diagnostických pomôcok schválená ako asistenčné, nie plne autonómne systémy.
• Etické a právne rámce: Nad rámec samotných zdravotníckych noriem sa prispôsobuje aj právny systém. Napríklad sa diskutuje o aktualizácii zákonov o pochybení zdravotníckeho pracovníka s prihliadnutím na AI alebo o vlastníctve údajov (ak je AI trénovaná na pacientskej databáze nemocnice, ako sa rozdeľujú prínosy?). V niektorých regiónoch sa aktualizujú zákony o informovanom súhlase, aby bolo jasné, či má byť pacient informovaný, ak je v jeho starostlivosti zapojená AI (kvôli transparentnosti). Objavujú sa tiež smernice, podľa ktorých má byť rozhodnutie AI na žiadosť pacienta v prípade potreby vysvetlené – obzvlášť v kontexte AI Aktu EÚ.

Na záver, regulačné prostredie pre AI v zdravotníctve sa rýchlo vyvíja, aby dobehlo technológiu. Regulátori sú vo všeobecnosti podporujúci potenciál AI, no správne sa sústreďujú na bezpečnosť pacientov, spravodlivosť algoritmov a zodpovednosť. Do roku 2025 jasnejšie pravidlá znižujú neistotu: firmy majú lepšie usmernenie, ako dosiahnuť súlad s požiadavkami, a poskytovatelia majú väčšiu istotu, že schválené AI nástroje spĺňajú základné štandardy bezpečnosti/účinnosti. Tento regulačný pokrok je dôležitý pre trh – buduje dôveru. Dobre regulovaný ekosystém AI pravdepodobne podporí vyššie prijatie, keďže poskytovatelia a pacienti získavajú istotu, že AI nástroje sú preverované a je na ne možné spoľahnúť podobne ako pri iných zdravotníckych zariadeniach alebo liekoch.

Príležitosti a budúce trendy

Do budúcna sľubuje prienik AI a zdravotníctva ešte viac transformačných zmien. Okrem dnešných aplikácií sa objavujúce príležitosti a budúce trendy ukazujú, ako by sa AI mohla ešte viac prepojiť s inými technológiami a otvoriť nové hranice medicíny. Tu sú niektoré hlavné trendy, ktoré sledovať v roku 2025 a ďalej:

Integrácia s nositeľnou technikou a IoT zdravotnými zariadeniami

Rozmach nositeľných zdravotníckych zariadení (inteligentné hodinky, fitness náramky, biosenzory) poskytuje kontinuálny tok dát o pacientovi v reálnom čase – ideálny vstup pre AI algoritmy. Samotný trh s nositeľnými technológiami prudko rastie (odhad rastu z 66 miliárd dolárov v roku 2025 na viac ako 500 miliárd do roku 2033) willowtreeapps.com, čo znamená, že stovky miliónov spotrebiteľov budú generovať zdravotnícke údaje 24/7. To vytvára obrovskú príležitosť pre AI v preventívnom a personalizovanom zdravotníctve. Napríklad AI môže sledovať tep, pohyb a spánkové vzory človeka cez inteligentné hodinky a detekovať odchýlky signalizujúce rané príznaky fibrilácie predsiení či iných srdcových problémov – čím podnieti lekársku kontrolu skôr, ako nastane závažná udalosť. Podobne zmeny v údajoch z nositeľných zariadení môžu pomôcť predikovať chrípku či COVID ešte predtým, než si používateľ uvedomí príznaky. Technologickí giganti aj startupy vyvíjajú AI algoritmy, ktoré bežia priamo na zariadeniach alebo v cloude a poskytujú inteligentný koučing – pacientov upozornia, aby viac cvičili, ak sa im zníži aktivita, alebo informujú opatrovateľa, ak snímač pohybu u seniora ukáže, že nevstal z postele. Integrácia AI s nositeľnými riešeniami výrazne posilňuje manažment chronických ochorení: pre diabetikov kontinuálne glukózové monitory dodávajú údaje AI, ktorá predpovedá trendy glykémie a upravuje dávkovanie inzulínu; pri duševných chorobách zas wearables zachytávajú fyziologické prejavy stresu, čo môže spustiť podpornú intervenciu. S tým, ako sú čoraz dostupnejšie lekársky presné senzory (napr. EKG, tlakomer či dokonca prenosné ultrazvuky) určené na nosenie alebo domáce použitie, AI bude kľúčová pri analýze záplavy dát a zviditeľnení toho dôležitého pre lekára. Tento trend posúva zdravotnú starostlivosť k modelu „nepretržitého monitorovania“, kde miesto epizodických kontrol vitalít v ambulancii je AI neustále pozadie dohliadajúce na zdravie pacienta. Do roku 2030 sa predpokladá, že mnohí ľudia budú mať akéhosi AI zdravotného strážcu – nepretržite analyzujúceho senzorické dáta s cieľom udržať človeka zdravého a mimo nemocnice.

Telemedicína a virtuálna starostlivosť vylepšená AI

Telemedicína zažila počas pandémie masívne prijatie a dnes je pevnou súčasťou zdravotnej starostlivosti. Ďalším vývojovým krokom je telemedicína vylepšená pomocou AI, kde AI zohráva úlohu v triedení, monitorovaní a dokonca aj vo virtuálnych vyšetreniach. Jednou z blízkych príležitostí je použitie AI na predbežné vytriedenie alebo triedenie pacientov pred virtuálnou konzultáciou: pacienti môžu komunikovať s AI chat-botom, ktorý zhromažďuje ich symptómy a anamnézu, čo je následne zhrnuté pre lekára – šetrí čas a zefektívňuje samotnú telekonzultáciu weforum.org. AI poháňané nástroje na posudzovanie symptómov (integrované do telemedicínskych platforiem) môžu zabezpečiť, že pacienti sú nasmerovaní na správnu úroveň starostlivosti (urgentná vs. bežná) alebo k správnej špecializácii. Počas video hovoru môže AI počítačové videnie pozorovať tvár pacienta kvôli príznakom bolesti alebo analyzovať reč s cieľom odhaliť neurologické príznaky. Pri vzdialenom monitorovaní pacientov, ktoré je často spojené s telemedicínou, dokáže AI vyhodnotiť, ktorí imobilní pacienti potrebujú okamžitú pozornosť, na základe analýzy ich prenášaných údajov. Napríklad, AI môže analyzovať denné hodnoty krvného tlaku a váhu pacientov so srdcovým zlyhaním doma a upozorniť sestru, ak zaznamená vzorec signalizujúci zhoršenie stavu. To umožňuje poskytovateľom telemedicíny zasiahnuť včas, upraviť lieky alebo privolať pacienta skôr, než nastane kríza. Virtuálni asistenti v ošetrovateľstve, spomínaní vyššie, sú tiež súčasťou telemedicíny – môžu zabezpečiť následnú komunikáciu cez chat alebo telefón medzi formálnymi telemedicínskymi stretnutiami. V vidieckych alebo nedostatkom pokrytých oblastiach môže AI pomôcť všeobecným lekárom počas telekonzultácií „pošepkaním“ odborných odporúčaní (ako systém druhej mienky v reálnom čase). Okrem toho môžu AI preklad a NLP odbúrať jazykové bariéry pri telemedicínskych hovoroch, takže napríklad anglicky hovoriaci lekár môže efektívne liečiť pacienta, ktorý rozpráva iba svahilsky, pričom AI prekladá medicínsky dialóg v reálnom čase. Telemedicínske platformy čoraz viac implementujú takéto AI funkcie na zlepšenie kvality a škálovateľnosti diaľkovej starostlivosti. Konečná vízia je „inteligentná telemedicína“ – virtuálna ambulancia, ktorá je proaktívna, dátovo riadená a pre mnohé stavy tak účinná ako osobná starostlivosť vďaka podpore AI.

Generatívna AI v klinických skúškach a výskume

Generatívna AI – AI, ktorá vie vytvárať nový obsah alebo návrhy (ako GPT-4 pre text či generatívne modely pre molekuly) – sľubuje významne zlepšiť klinický výskum a vývoj liekov. Jednou z konkrétnych možností je návrh a optimalizácia klinických skúšok. Ako uvádza Svetové ekonomické fórum, klinické skúšky sú nákladné, zdĺhavé a často majú vysokú mieru neúspechu weforum.org weforum.org. Generatívna AI môže pomôcť napríklad navrhovaním efektívnejších protokolov trialov, simulovaním výsledkov pomocou syntetických údajov či identifikovaním kritérií výberu pacientov, ktoré zabezpečia robustnejšie výsledky. Nedávna správa vymenovala päť spôsobov, ako môže generatívna AI transformovať klinické skúšky, vrátane zlepšenia návrhu trialov, výberu centier, náboru pacientov, analýzy údajov, či dokonca predloženia materiálov regulačným orgánom weforum.org weforum.org. Generatívne modely sa napríklad dajú použiť na simuláciu populácií pacientov s určitými charakteristikami za účelom testovania rôznych scénarov skúšky (čo pomáha navrhovať inkluzívnejšie a reprezentatívnejšie klinické skúšky). AI vie analyzovať nestruktúrované výberové kritériá z minulých skúšok a generovať optimalizované kritériá, čím rozširuje možnosť zaradenia pacientov bez straty bezpečnosti a napomáha tak náboru pacientov. Počas priebehu skúšky sa AI chatboti môžu starať o účastníkov, zlepšovať udržanie v štúdii (pripomienky, odpovede na otázky a pod.), čím znižujú počet odpadnutí. Z pohľadu údajov vie AI automaticky generovať časti záverečných správ klinických štúdií, čím šetrí vedcom čas pri písaní a štatistickom spracovaní – samotná FDA zistila, že generatívna AI dokáže skrátiť čas potrebný na prípravu niektorých regulačných dokumentov o 30 % a viac drugdiscoverytrends.com. Pri vývoji liekov sa generatívna AI používa na navrhovanie nových molekulárnych štruktúr, ktoré sa môžu stať základom nových liekov, ako aj na generovanie syntetických údajov (napr. štruktúr proteínov či dokonca falošných údajov o pacientoch, ktoré rozšíria reálne dátové súbory a zachovajú súkromie). Prvé lieky navrhnuté umelou inteligenciou vstupujúce do klinických skúšok (ako už bolo spomenuté, molekula od Insilico na pľúcnu fibrózu insilico.com) sú predzvesťou, ako môžu generatívne modely vytvárať terapie od základu. Do roku 2030 bude generatívna AI štandardným nástrojom farmaceutického R&D – pomáhajúc navrhovať molekuly kandidátov na liek, predpovedať interakcie molekula-cieľ a dokonca formulovať nové hypotézy pre ochorenia. To všetko môže dramaticky znížiť náklady a čas potrebný na prinesenie nových liekov na trh, čo znamená rýchlejší prístup pacientov k inovatívnym terapiám.

AI a spotrebiteľstvo v zdravotníctve: Posilnený pacient

S rastúcou dostupnosťou AI nástrojov samotní pacienti čoraz viac využívajú AI na získavanie zdravotných informácií a samoliečbu. Už teraz vidíme nástroje na vyhľadávanie symptómov a zdravotné aplikácie riadené AI priamo pre spotrebiteľov. Do budúcnosti sa črtá trend posilneného pacienta, ktorý môže využívať AI na personalizované odporúčania – prakticky mať „Dr. AI“ vo svojom smartfóne (so všetkými potrebnými upozorneniami, že nejde o skutočného lekára, samozrejme). Veľké jazykové modely doladené medicínskymi znalosťami (ako hypotetické budúce „ChatGPT-Medical“) môžu 24/7 odpovedať na otázky pacientov zrozumiteľným spôsobom, čím sa zlepšuje zdravotná gramotnosť. V skutočnosti už existujú snahy: niektoré modely, ako Med-PaLM (medicínsky LLM od Googlu), majú za cieľ poskytovať odborné odpovede na medicínske otázky. Kombináciou týchto modelov s osobnými zdravotnými údajmi môžu pacienti dostávať cielené odporúčania. Napríklad AI môže analyzovať údaje z nositeľných zariadení, záznamy o strave či genetické informácie a poskytnúť každodenné odporúčania: „Včera ste mali vysoký cukor, zvážte dnes chôdzu po jedle.“ Možné je aj využitie AI v podpore duševného zdravia: aplikácie s AI „počúvačmi“ ponúkajúce cvičenia kognitívno-behaviorálnej terapie alebo sledovanie nálady, ktoré sa s pokrokom generatívnej AI stanú sofistikovanejšími a empatickejšími. Táto na pacienta orientovaná AI bude vyžadovať reguláciu, aby sa zabránilo šíreniu dezinformácií – musí zabezpečiť bezpečnosť odporúčaní – ale ak sa to spraví správne, môžu sa pacienti stať plnohodnotnými partnermi v zdravotnej starostlivosti. Do roku 2030 bude bežný človek pravdepodobne využívať AI pre svoje zdravie tak často, ako dnes používa Google – či už rozhodovaním, či ísť k lekárovi, alebo získavaním každodenných rád pre zdravie. Tento trend súvisí aj s prevenciou: AI, ktorá nepretržite koučuje pacienta, môže odhaliť vynechanie liekov alebo nezdravé trendy včas, čím sa znižuje závislosť od reaktívnej zdravotnej starostlivosti pri chorobe.

AI v populačnom a verejnom zdraví

V širšom meradle sa AI čoraz viac využije na riadenie populačného zdravia – analýzu údajov naprieč populáciami na identifikáciu trendov, rizikových skupín a prijímanie správnych rozhodnutí vo verejnom zdraví. Zdravotné systémy zhromažďujúce údaje od tisícov alebo miliónov pacientov môžu s pomocou AI predpovedať vypuknutia epidémií (ako sa pokúsilo pri COVID-19), identifikovať oblasti s rastúcim výskytom chronických chorôb a podľa toho prideľovať zdroje, či personalizovať osvetu. Napríklad poisťovňa alebo verejná zdravotná agentúra môže s pomocou AI predpovedať, ktorá časť populácie najmenej pravdepodobne príde na onkologický skríning, a cielene jej poslať intervenciu. AI môže tiež optimalizovať dodávateľské reťazce a distribúciu zdrojov vo verejnom zdraví (dôležité pri očkovacích kampaniach alebo v núdzových situáciách). V budúcnosti môže AI zohrávať kľúčovú úlohu v globálnom zdraví – pomôcť chudobnejším krajinám preskočiť generačné technologické skoky tým, že poskytne diagnostické algoritmy tam, kde sú lekári nedostatkoví, či optimalizuje telemedicínu v odľahlých oblastiach. Môžeme sa dočkať „zdravotných dronov“ riadených AI doručujúcich lieky, alebo AI epidemiologických modelov radiacich vládam, ako prispôsobiť intervencie podľa miestnych potrieb. Kým AI v zdravotníctve bola dosiaľ najmä o starostlivosti o pacienta a nemocnice, do budúcna je trendom AI-analýza na úrovni populácií s cieľom udržať komunity zdravšie.

Generatívna AI v zdravotníckom vzdelávaní a tréningu

Ďalšou novou príležitosťou je použitie generatívnej AI na vzdelávanie zdravotníckych pracovníkov a zlepšenie medicínskeho vzdelávania. Virtuálni pacienti poháňaní AI môžu simulovať široké spektrum klinických scenárov, na ktorých si môžu študenti medicíny či zdravotné sestry vyskúšať prax. Títo AI pacienti môžu predstavovať symptómy, viesť rozhovor aj reagovať na liečbu realisticky, čím ponúkajú bohatý tréning bez rizika pre skutočných pacientov. Veľké jazykové modely môžu okrem toho slúžiť ako dostupní online tútori či referenčné zdroje: mladý lekár sa môže okamžite poradiť s AI asistentom o postupe pri netradičnom ochorení (niečo ako pokročilejšie, kontextovo citlivé „UpToDate“ alebo Google vyhľadávanie). S ďalším zlepšovaním a dôveryhodnosťou týchto modelov môžu urýchliť šírenie najnovších medicínskych poznatkov po celom svete. Neustále medicínske vzdelávanie môže takisto využívať AI: predstavte si AI systém, ktorý analyzuje vzorce práce a znalostné medzery lekára (z jeho logov alebo otázok), a potom mu sám odporučí konkrétne študijné moduly či najnovšie články. Táto personalizovaná edukácia môže držať klinických pracovníkov v obraze vo svete, kde vedomosti neustále pribúdajú.

Konvergencia AI s inými technológiami (AR/VR, robotika, genomika)

Napokon stojí za zmienku trend, ako sa bude AI prepájať s ďalšími špičkovými technológiami a vytvorí úplne nové modality starostlivosti. Augmentovaná realita (AR) okuliare pre chirurgov môžu napríklad premietať AI-generované odporúčania priamo do pohľadu chirurga (označiť cievy alebo nádory pod tkanivom v reálnom čase). Virtuálna realita (VR) spojená s AI sa môže využiť na manažment bolesti či fyzioterapiu – AI prispôsobuje virtuálne prostredie podľa signálov stresu od pacienta. V genomike je AI nevyhnutná na interpretáciu významu genetických variácií; ako sa genetické sekvenovanie stáva bežným, AI pomôže prispôsobiť terapiu na molekulárnej úrovni (skutočne personalizovaná medicína). 3D tlač a AI môžu spolu vytvárať implantáty či protetické pomôcky navrhnuté presne na mieru AI algoritmami pre perfektnú funkčnosť. A robotika nielen na operačnej sále: AI poháňané sprievodné roboty či exoskeletóny na rehabilitáciu sa môžu stať bežné, pričom AI prispôsobí podporu podľa pokroku pacienta. Zdravotnícke zariadenie budúcnosti môže byť inteligentné prostredie, kde IoT senzory, AI algoritmy a robotika spolupracujú ako celok – napríklad nemocničná izba, v ktorej AI hlasový asistent komunikuje s pacientom, senzorová podložka sleduje mobilitu, robotický pomocník prinesie veci a všetky údaje spracováva AI na koordináciu starostlivosti s tímom zdravotných sestier a lekárov.

Na záver, nasledujúce desaťročie v zdravotnej starostlivosti bude pravdepodobne definované hlbšou integráciou umelé inteligencie, inteligentnejšou automatizáciou a širšou prepojenosťou dát. Integrácia s nositeľnými zariadeniami posunie starostlivosť do každodenného života, telemedicína sa vďaka AI stane inteligentnejšou a viac interaktívnou a generatívna AI urýchli inovácie od laboratória až po lôžko pacienta. Tieto príležitosti prinášajú aj zodpovednosť implementovať AI premyslene – so zreteľom na rovnosť, etiku a empatiu, ktoré musia zostať jadrom zdravotnej starostlivosti. Ak sa to podarí, pokračujúci rozvoj AI v zdravotníctve zlepší zdravotné výsledky, demokratizuje medicínske poznatky a urobí poskytovanie zdravotnej starostlivosti udržateľnejším pre budúce generácie.