Pregled – Transformacija zdravstva pomoću veštačke inteligencije (AI)

Veštačka inteligencija (AI) prekraja način pružanja zdravstvene zaštite poboljšavajući tačnost dijagnoza, personalizujući tretmane i unapređujući operativnu efikasnost. Bolnice i klinike usvajaju AI alate ubrzanim tempom – studija iz 2024. otkrila je da 79% zdravstvenih organizacija koristi AI i da se povraćaj investicije postiže za nešto više od godinu dana (generišući 3,20 dolara za svaki uložen dolar) grandviewresearch.com. Ključni pokretači uključuju eksploziju medicinskih podataka (iz elektronskih zdravstvenih kartona, snimaka, nosivih uređaja, genomike) i težnju ka boljim zdravstvenim ishodima. AI algoritmi mogu brzo analizirati ogromne skupove podataka kako bi podržali kliničko odlučivanje, otkrili obrasce koje ljudi mogu prevideti i automatizovali rutinske zadatke. Ovo se dešava u ključnom trenutku: svet se suočava sa sve većim nedostatkom medicinskog kadra (procijenjeni manjak od 11 miliona do 2030. godine weforum.org), a AI se vidi kao alat koji može da pomogne u premošćavanju ovog jaza, unapređujući rad osoblja i proširujući pristup zdravstvenoj zaštiti. Sve u svemu, primena AI u zdravstvu pomera industriju ka proaktivnijoj, podacima vođenoj brizi, poboljšavajući efikasnost i kvalitet zdravstvene zaštite.

Ključne oblasti primene AI u zdravstvu

Uticaj AI obuhvata čitav spektar zdravstvene brige. Ispod su ključne oblasti primene u kojima AI donosi značajne promene:

Dijagnostika i rano otkrivanje bolesti

AI menja način postavljanja dijagnoza tako što prepoznaje suptilne znake i obrasce koji često promaknu kliničarima. Modeli mašinskog učenja mogu analizirati simptome, laboratorijske rezultate ili čak genomske podatke kako bi ukazali na pacijente sa visokim rizikom od bolesti poput srčanih oboljenja ili dijabetesa pre pojave simptoma, što omogućava ranije intervencije willowtreeapps.com weforum.org. Na primer, AstraZeneca je razvila AI model korišćenjem podataka od 500.000 pacijenata koji može predvideti pojavu bolesti godinama unapred sa visokim stepenom sigurnosti weforum.org. U praksi, sistemi za AI podršku pri odlučivanju pomažu lekarima u diferencijalnoj dijagnostici, smanjuju greške i ubrzavaju terapiju. Pretražujući medicinsku dokumentaciju i literaturu, AI može sugerisati moguće dijagnoze ili personalizovane terapijske planove. Ovakav prediktivni i personalizovani pristup dijagnostici obećava bolje ishode jer omogućava rano otkrivanje i terapije prilagođene svakom pojedincu.

Analiza medicinskih snimaka

Jedna od najrazvijenijih oblasti primene AI je medicinska dijagnostika putem snimaka, gde algoritmi dubokog učenja mogu tumačiti slike sa izuzetnom tačnošću. AI alati se danas koriste za tumačenje radioloških snimaka (X-zraci, CT, MRI) i patoloških preparata, delujući kao “drugi par očiju” za kliničare. U lečenju moždanog udara, na primer, AI softver je bio „dvostruko tačniji” od stručnjaka u detekciji oštećenja na CT snimcima mozga weforum.org – i mogao je odrediti vreme nastanka moždanog udara, što je ključno za pravovremeno lečenje. AI je takođe nadmašio lekare u pronalaženju preloma i lezija: lekari urgentne medicine propuštaju oko 10% preloma, ali AI skrining može otkriti te skrivene lomove weforum.org. Slično, nedavno razvijen alat identifikovao je 64% lezija na mozgu kod epilepsije koje su radiolozi propustili, pažljivo analizirajući MRI snimke weforum.org. Ovi primeri potvrđuju da AI može poboljšati dijagnostičku obradu slika – povećavajući tačnost, doslednost i brzinu. U praksi, AI analiza slike može prioritetno izdvojiti kritična otkrića (poput krvarenja ili tumora) za pregled radiologa, omogućavajući brže dijagnoze i odluke o lečenju. Mnoga AI rešenja za medicinsku dijagnostiku već prolaze regulativne prepreke; zapravo, FDA je do sada odobrila skoro 1.000 AI medicinskih uređaja na polju slikanja (uglavnom u radiologiji i kardiologiji) news-medical.net. Smanjujući ljudske greške i opterećenje, AI u obradi slika čini dijagnostiku pouzdanijom i efikasnijom.

Personalizovana medicina i predviđanje rizika

AI je pokretač precizne (personalizovane) medicine, koja zdravstvo okreće od univerzalnog pristupa ka zaista personalizovanoj nezi. Napredni algoritmi mogu integrisati genetiku pojedinca, medicinsku istoriju, stil života, pa čak i društvene determinante zdravlja, kako bi prilagodili terapijske planove willowtreeapps.com. Na primer, modeli mašinskog učenja mogu analizirati genomske podatke da bi predvideli kako će pacijent odgovoriti na određenu terapiju raka, pomažući lekarima da izaberu najefikasniji i najmanje toksičan tretman. AI se koristi i za stratifikaciju pacijenata prema riziku: analizom elektronskih zdravstvenih kartona (EHR) i drugih podataka, AI može identifikovati pacijente kod kojih je verovatnoća rehospitalizacije ili pogoršanja stanja najveća, podstičući preventivne akcije gminsights.com. Zdravstveni sistemi već koriste ove mogućnosti – na primer, analitika zasnovana na AI može izdvojiti pacijente kojima je potrebna proaktivna intervencija, kao što je podešavanje terapije ili zakazivanje ranije kontrole, kako bi se sprečile komplikacije. Personalizovane preporuke se odnose i na svakodnevno zdravlje: AI može preporučiti prilagođene planove ishrane, režime vežbanja ili preventivne preglede u skladu sa jedinstvenim profilom pojedinca. Suštinski, personalizovana medicina vođena AI znači da pravi pacijent u pravo vreme dobija odgovarajuću intervenciju, što poboljšava ishode i potencijalno smanjuje troškove izbegavanjem neefikasnih terapija.

Otkriće i razvoj lekova

AI značajno ubrzava otkrivanje lekova i farmaceutska istraživanja. Tradicionalno, razvoj novog leka je skup i spor proces – često traje više od jedne decenije i zahteva milijarde dolara. AI to menja rapidnom analizom hemijskih i genetskih podataka da identifikuje obećavajuće molekule i predvidi njihovo ponašanje. Posebno su značajni generativni AI modeli poput DeepMind-ovog AlphaFold-a (najavljenog 2023), koji može precizno predvideti proteinske strukture za nekoliko sati, dok je to ranije naučnicima uzimalo mesece gminsights.com. Ovaj proboj otvara nove mogućnosti za lečenje bolesti poput Alchajmerove i nekih karcinoma, otkrivajući kako se proteini – uobičajene mete lekova – savijaju i ponašaju gminsights.com. AI platforme se koriste da bi se testirali milioni hemijskih jedinjenja u potrazi za potencijalnim lekom, sužavajući izbor na najverovatnije kandidate. U jednom značajnom primeru, prvi AI-otkriveni lek ušao je u klinička ispitivanja na ljudima 2023. godine, za retku bolest pluća, nakon što je AI sistem identifikovao novi molekul i brzo ga doveo do II faze ispitivanja insilico.com. Farmaceutske kompanije i startapi koriste ove alate da skrate R&D cikluse: modeli mašinskog učenja mogu optimizovati vodeće molekule, predlagati nove kombinacije lekova, kao i rano predvideti toksičnost ili nuspojave, što smanjuje skupe neuspehe u kasnim fazama razvoja. Sa AI, otkrivanje lekova postaje podatkovni “in silico” proces, što obećava brži i jeftiniji dolazak novih terapija do pacijenata.

Robotska hirurgija i automatizacija

U operacionoj sali, AI poboljšava robotsku hirurgiju i pruža podršku donošenju odluka tokom operacija. Hirurški roboti (kao što je da Vinci sistem i noviji AI podržani roboti) već pomažu hirurzima da izvode složene zahvate sa većom preciznošću i minimalnim invazivnim pristupom. AI to dodatno unapređuje kroz uputstva u realnom vremenu i automatizaciju: na primer, algoritmi za kompjuterski vid mogu analizirati uživo video sa endoskopske kamere i prepoznati anatomske strukture ili tumore, pomažući hirurzima da bezbednije navigiraju tokom operacije. U nekim slučajevima, AI roboti mogu izvoditi ponavljajuće ili izuzetno delikatne zadatke s postojanošću koja prevazilazi ljudske mogućnosti. Broj operacija uz asistenciju robota raste širom sveta – zemlje kao što je Kina brzo usvajaju AI hirurške sisteme za zahvate od ortopedije do onkologije grandviewresearch.com. Ovi sistemi uče iz velike baze podataka hirurških zahvata; s vremenom će moći da predlažu optimalne planove operacije ili čak samostalno izvode delove procedure pod nadzorom. Rezultat su često brži oporavak i manje komplikacija za pacijente. Iako je potpuno autonomna hirurgija još uvek eksperimentalna, AI već sada deluje kao kopilot hirurzima, poboljšavajući ishode u oblastima kao što su neurohirurgija, kardiologija i ginekologija. Kontinuirana integracija AI u robotiku – u saradnji sa stručnošću hirurga – očekuje se da će još više unaprediti preciznost hirurgije i bezbednost pacijenata.

Virtuelni medicinski asistenti i nadzor pacijenata

Virtuelni medicinski asistenti – četbotovi i glasovni asistenti zasnovani na veštačkoj inteligenciji – pojavljuju se kao podrška pacijentima i zdravstvenim timovima. Ove „digitalne medicinske sestre“ mogu pratiti simptome pacijenata, davati osnovne medicinske savete i obezbediti pridržavanje plana nege. Na primer, aplikacije za pametne telefone kao što su Babylon Health i Ada Health koriste veštačku inteligenciju za interakciju sa pacijentima, postavljaju pitanja o simptomima i daju savete za trijažu ili zdravstvene informacije gminsights.com. Pacijenti dobijaju trenutne odgovore na česta zdravstvena pitanja i smernice o tome da li treba da posete lekara, što poboljšava pristup zdravstvenoj zaštiti i smanjuje nepotrebne posete klinikama. Bolnice takođe primenjuju virtuelne asistente za proveru pacijenata nakon otpusta: AI bot može pozvati pacijenta da pita da li uzima terapiju ili ima nuspojave, i alarmirati prave medicinske sestre ako je potrebna intervencija. U kliničkim okruženjima, glasovni AI asistenti (često koristeći obradu prirodnog jezika) pomažu u vođenju evidencije o interakcijama i pronalaženju informacija – ponašajući se kao digitalni pisar ili pomoćnik medicinskim sestrama. Ovo je naročito vredno u vreme nedostatka medicinskog osoblja. Takođe, AI sistemi za nadzor prate vitalne znake pacijenata u realnom vremenu (preko nosivih uređaja ili senzora u sobi) i mogu upozoriti osoblje na rane znake problema, poput potencijalne sepse ili rizika od pada, čak i van radnog vremena. Ovi virtuelni alati za negu pacijenata efikasno proširuju domet zdravstvenih radnika, nudeći 24/7 nadzor i podršku. Iako ne zamenjuju prave medicinske sestre, zaduženi su za rutinske upite i nadzor, oslobađajući kliničare za složenije potrebe u nezi.

Optimizacija bolničkog procesa i administrativnih poslova

Osim direktne nege pacijenata, veštačka inteligencija pojednostavljuje operacije i tokove rada u bolnicama iza kulisa. Zdravstveni sistem obuhvata mnoštvo administrativnih zadataka – zakazivanje, naplatu, dokumentaciju, upravljanje snabdevanjem – koje AI može obavljati efikasnije. Na primer, prediktivni algoritmi mogu prognozirati broj prijema pacijenata (npr. očekivanje povećanja broja pacijenata na hitnom prijemu ili sezonske epidemije), omogućavajući bolju raspodelu osoblja i bolničkih kreveta grandviewresearch.com. Vodeće bolnice poput Cleveland Clinic uvele su AI komandne centre koji analiziraju podatke u realnom vremenu radi optimizacije toka pacijenata: nakon pokretanja AI „kontrolnog centra“, Cleveland Clinic je postigla povećanje od 7% dnevnog broja transferisanih pacijenata inteligentnim usmeravanjem pacijenata na slobodne krevete brže willowtreeapps.com. AI alati za zakazivanje takođe smanjuju vreme čekanja i zagušenja – analiziranjem podataka o zakazivanjima i obrascima nedolazaka, dinamički prilagođavaju raspored i podsećaju pacijente. Na administrativnom planu, algoritmi obrade prirodnog jezika (NLP) (poput Nuance Dragon Medical, sada proširenog GPT-4 platformom) mogu automatski generisati kliničke beleške i dokumentaciju, štedeći lekarima sate papirologije svake nedelje willowtreeapps.com. Obrađivanje zahteva za refundaciju i upravljanje prihodom se takođe automatizuje AI-jem, koji obeležava greške u šifrovanju ili otkriva prevarne zahteve. Čak i lanci snabdevanja u bolnicama koriste AI za prognozu potrošnje lekova i materijala, sprečavajući nestašice. Ukratko, veštačka inteligencija pomaže zdravstvenim organizacijama da funkcionišu kao dobro podmazani mašinski sistemi – povećavajući efikasnost, smanjujući administrativne troškove i konačno omogućavajući kliničarima da posvete više vremena nezi pacijenata umesto papirologiji.

Globalna tržišna prognoza (2025–2030)

Tržište veštačke inteligencije u zdravstvu doživljava eksplozivan rast i predviđa se da će se ubrzano širiti do 2030. godine.  Veličina tržišta se očekuje da se uveća višestruko u narednim godinama, kako se implementacija AI-ja produbljuje kod pružalaca usluga, osiguravajućih društava i farmaceutskih kompanija širom sveta.

Veličina tržišta i prognoza rasta

U 2024. godini, globalno tržište AI u zdravstvu procenjuje se na 26–27 milijardi dolara grandviewresearch.com. Očekuje se da će do 2025. dostići oko 32–37 milijardi dolara, i potom dodatno ubrzati. Različite tržišne prognoze ukazuju da će do 2030. tržište dostići između 110 i više od 180 milijardi dolara globalno, sa godišnjim stopama rasta 35–40% (složenog godišnjeg rasta – CAGR) marketsandmarkets.com grandviewresearch.com. Na primer, jedna analiza predviđa rast od oko 38,6% CAGR – sa 21,7 milijardi dolara u 2025. na 110,6 milijardi dolara do 2030. marketsandmarkets.com. Druga, ambicioznija prognoza, predviđa da će tržište dostići 187,7 milijardi dolara do 2030. (skoro sedam puta više nego 2024.) grandviewresearch.com. Bez obzira na razlike u apsolutnim vrednostima, svi analitičari se slažu da je rast izrazito snažan: sektor AI u zdravstvu biće 5–10 puta veći nego danas u ovoj deceniji. Ovakav rast pokreću povećana ulaganja, tehnološki napredak i širenje slučajeva upotrebe AI-ja u zdravstvu.

Da bi se ilustrovao trend rasta, tabela u nastavku prikazuje približnu globalnu prognozu od 2025. do 2030. godine:

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

Tabela: Projekcije veličine globalnog tržišta AI u zdravstvu, 2024–2030. Sve brojke su približne; stvarne prognoze variraju u zavisnosti od izvora marketsandmarkets.com grandviewresearch.com.

Kao što se vidi iznad, tržišna putanja je eksponencijalna. Rast može dodatno ubrzati krajem 2020-ih kako AI postane standardna komponenta zdravstvene prakse i kako nove primene (poput generativne veštačke inteligencije) stvore dodatnu vrednost. Do 2030. godine, AI tehnologije – od dijagnostike do upravljanja bolnicom – očekuje se da budu industrija od preko 100 milijardi dolara godišnje, čvrsto ukorenjena u globalnom zdravstvenom sistemu.

Segmentacija po primeni

Prema vrstama primene, AI u zdravstvu pokriva različite oblasti, pri čemu su neke atraktivnije za investicije i ostvaruju veće prihode od ostalih:

• Medicinsko snimanje i dijagnostika: Trenutno najveći segment AI primene, zahvaljujući visokoj potražnji za analizom slike i podrškom u donošenju dijagnostičkih odluka. U 2023. ovaj segment je procenjen na preko 7,4 milijarde dolara i dominira tržištem gminsights.com. Ovde prednjače alati za radiologiju i patologiju, kao što je ranije detaljno opisano (npr. prepoznavanje slike radi otkrivanja tumora). Preimućstvo ovog segmenta ogleda se u jasnoj povraćaju investicije kroz poboljšanu tačnost i efikasnost dijagnoze. Očekuje se nastavak snažnog rasta kako sve više bolnica usvaja AI za interpretaciju slika, ali i kroz povećanje odobrenja AI dijagnostičkih uređaja od strane regulatornih tela.
• Otkriće lekova: Brzorastući segment u kojem farmaceutske i biotehnološke kompanije koriste AI za identifikaciju meta, dizajn novih molekula i optimizaciju kliničkih ispitivanja. Iako je danas manji od područja snimanja, ovaj segment ubrzano raste sa sve više uspeha (na primer, lekovi dizajnirani uz AI ulaze u kliničke studije i sklapaju se veliki ugovori tehnoloških firmi sa farmaceutima gminsights.com). Generativni AI modeli su ovde ključ pokretača, jer potencijalno skraćuju vreme istraživanja i razvoja lekova za godine.
• Bolnički tok rada i administracija: AI rešenja za zakazivanje, upravljanje kapacitetima i automatizaciju administracije čine još jedan značajan segment. Često se naziva „upravljanje zdravstvenim tokovima rada“, a uključuje AI za analitiku elektronskih zdravstvenih kartona (EHR), optimizaciju naplate i raspoređivanje osoblja/zadataka. Segment brzo raste kako pružaoci zdravstvenih usluga teže ka većoj efikasnosti; sve više sistema ulaže u AI „komandne centre“ i administrativne robote radi snižavanja troškova.
• Virtuelni asistenti i angažovanje pacijenata: Uključuje četbotove za upite pacijenata, virtuelne zdravstvene trenere i aplikacije za procenu simptoma. Ovo je u nastajanju segment, gde su kompanije poput Babylon Health već ostvarile rezultate gminsights.com. S porastom potražnje za „pacijent na prvom mestu“ konceptom, sve više pacijenata koristi AI alate za trijažu, zakazivanje termina i dobijanje osnovnih medicinskih saveta. U ovaj segment ulaze i AI asistenti koje koriste kliničari za dokumentaciju ili odgovore na klinička pitanja (npr. glasovni asistenti u ordinaciji).
• Udaljeni nadzor i telezdravlje: AI alati za praćenje pacijenata na daljinu (RPM) i telemedicinske platforme su još jedna rastuća kategorija. Ova rešenja analiziraju podatke sa nosivih i kućnih uređaja radi upravljanja hroničnim bolestima ili oporavka nakon operacije. S obzirom na pandemijom podstaknut nagli porast telezdravstva, povezivanje AI-ja u udaljenu negu (npr. predikcija koje telekonsultacije zahtevaju eskalaciju, analiza podataka koje generišu pacijenti) je oblast visokog rasta.
• Sajber bezbednost i ostalo: AI u zdravstvu se proširuje i na oblasti poput sajber bezbednosti (AI za detektovanje proboja bezbednosti ili anomalija u bolničkim mrežama) i operativnih oblasti poput snabdevanja (AI za upravljanje zalihama). Iako imaju manji tržišni udeo, ove „ostale“ primene su važne za holistički AI-sistem zdravstva.

Što se tiče učešća u prihodu danas,  medicinska dijagnostika i snimanje prednjače u svim primenama (čineći oko četvrtinu do trećinu ukupnih prihoda AI u zdravstvu) biospace.com gminsights.com. Međutim, drugi segmenti poput otkrivanja lekova i virtuelne nege ubrzano sustižu s višim stopama rasta. Očekuje se da će se miks primena značajno diversifikovati do 2030, sa dijagnostikom kao temeljem, dok će nove oblasti (poput AI-podrške u kliničkom odlučivanju i personalizovanim medicinskim alatima) postajati sve uticajnije.

Сегментација по региони

Географски, усвајање вештачке интелигенције (AI) у здравству варира, али Северна Америка тренутно доминира тржиштем по приходу, док се очекује да ће азијско-пацифички регион бележити најбржи раст. Табела испод приказује тржиште по регионима:

Регион	Величина тржишта 2023.	Величина тржишта 2030. (пројекција)	Напомене
Северна Америка	~13 милијарди $ (≈59% удео) openandaffordable.com	90–100+ милијарди $ (највеће)	САД су највеће појединачно тржиште здравствене AI. Раст покрећу напредна IT инфраструктура, висока издвајања за здравство и екосистем технолошких иновација. Северна Америка чинила је око 54% глобалног прихода од AI у здравству 2024. grandviewresearch.com. Највеће усвајање у AI дијагностици, болничким операцијама и AI сервисима заснованим на облаку.
Европа	~6 милијарди $ (≈26% удео)	~50 милијарди $ openandaffordable.com	Снажан раст у ЕУ захваљујући подстицајним политикама и улагању у истраживање и развој. Велика Британија и Немачка предњаче у усвајању (нпр. NHS Велике Британије улаже у AI ради неге пацијената grandviewresearch.com). Процењује се да ће Европа расти по стопи ~35% CAGR openandaffordable.com. До 2030. очекује се око 50 милијарди $ тржишта, са широком применом AI у снимању, тријажи и управљању здрављем.
Азија-Пацифик	~3 милијарде $ (≈13% удео)	~30–40 милијарди $ (најбржи раст)	APAC је регион са најбржим растом од ~40%+ CAGR openandaffordable.com, захваљујући великом броју становника и владиним иницијативама. Кина и Јапан су кључни покретачи – Кина брзо усваја AI за дијагностику и операције уз помоћ робота grandviewresearch.com, док Јапан користи AI за негу стараца и има водеће светске програме роботике gminsights.com. Повећане инвестиције и стартапи у Индији, Јужној Кореји и југоисточној Азији доприносе расту APAC региона.
Латинска Америка и Блиски исток/Африка (MEA)	<1 милијарда $ (минимално)	~5–10 милијарди $ (заједно)	Латинска Америка и Блиски исток/Африка тренутно чине мали удео (само неколико процената) тржишта AI у здравству. Раст почиње како расте свест и пилот програми показују вредност, али усвајање је спорије због ограничене инфраструктуре и финансирања. До 2030. очекује се више AI у телемедицини и јавним здравственим иницијативама, али са ниске полазне основе.

Табела: AI тржиште у здравству по регионима – тренутна величина у односу на прогнозу за 2030. NA = Северна Америка; Европа; APAC = Азија-Пацифик; MEA = Блиски исток и Африка. (Извори: подаци о уделима тржишта 2023/24 grandviewresearch.com openandaffordable.com; пројекција за Европу до 2030. openandaffordable.com; стопа раста APAC openandaffordable.com.)

Као што је приказано, Северна Америка је јасни лидер тржишта данас, са око половине или више глобалне потрошње на AI у здравству grandviewresearch.com. Нарочито Сједињене Државе предњаче, са великим здравственим трошковима и раним усвајањем нових технологија. Доминација Северне Америке резултат је више фактора: добро развијена дигитална здравствена инфраструктура, богатство здравствених података, снажно улагање ризичног капитала и подршка државе (нпр. релативно јасне FDA процедуре за одобравање медицинског AI).

Европа је други највећи регион. Земље попут Велике Британије, Немачке и Француске знатно улажу у AI за здравство. Национална здравствена служба (NHS) Велике Британије покренула је посебне програме финансирања AI (на пример, 36 милиона фунти уложено у 38 AI пројеката ради побољшања дијагностике) grandviewresearch.com. Регулаторни оквир ЕУ (о чему ће бити речи касније) такође поставља смернице које могу повећати поверење у AI решења. Очекује се да ће европско тржиште AI у здравству задржати висок раст (~35% годишње) и премашити 50 милијарди $ до 2030. openandaffordable.com, са широком применом у дијагностици снимака, управљању болницама и AI-подржаном телездравству.

Азија-Пацифик (APAC), иако је сада мањи део тржишта, расте најбрже. Проценат овог региона нагло ће порасти до 2030. Кључни покретачи су велика и остарела популација (нпр. демографија Јапана тражи AI за негу стараца и ефикасност gminsights.com), иновације под вођством владе (кинеске националне стратегије за AI у медицини) и нови технолошки екосистеми у земљама као што су Индија и Сингапур. Кина је већ држала највећи удео APAC тржишта 2024, захваљујући AI у областима као што су медицинска снимања и AI-вођене операције grandviewresearch.com. Укупно, очекује се раст APAC региона од око 40% CAGR openandaffordable.com, чиме ће се постепено сустићи западна тржишта. До 2030, Азија-Пацифик могао би да чини око петину светске потрошње на AI у здравству.

На крају, Латинска Америка и Блиски исток/Африка (MEA) тренутно заостају, чинећи само неколико процената тржишта. Ови региони се суочавају са изазовима попут ограничене инфраструктуре и мањка улагања у AI. Ипак, постоје џепови напретка (нпр. здравствени AI стартапови у Израелу и УАЕ, или AI пројекти јавног здравља у Бразилу). Како глобална AI решења постају приступачнија и доказано ефикасна, очекује се да ће усвајање у Латинској Америци и MEA стално расти до 2030, нарочито у телемедицини (за достицање удаљених популација) и у пружању подршке оскудном медицинском особљу AI алатима.

Укратко, глобални бум AI у здравству предводиће Северна Америка у апсолутним бројкама, али сваки регион ће бележити снажан раст. До 2030. година, AI ће бити уобичајен део здравствених система у целом свету, мада ће зрелост и обим усвајања варирати по регионима.

Конкурентски пејзаж

Конкурентски пејзаж AI у здравству је динамичан и обухвата комбинацију технолошких гиганата, утемељених здравствених компанија и иновативних стартапа. Трка за освајање тржишног удела и интелектуалне својине довела је и до значајних спајања, аквизиција и инвестиционих уговора последњих година.

Водеће компаније и пружаоци услуга

Велике мултинационалне компаније снажно улажу у AI за здравство, користећи ресурсе да развију и имплементирају решења у великом обиму. Значајни актери су традиционалне технолошке компаније, произвођачи медицинских уређаја и фирме за здравствени IT:

• Microsoft (САД): Водећа компанија, посебно након аквизиције Nuance Communications вредне 19,7 милијарди $ 2022. fiercehealthcare.com. Microsoft нуди AI сервисе у облаку преко Azure Health, а путем компаније Nuance пружа AI-ом подржану медицинску документацију (препознавање говора и нове GPT-4–оснажене DAX Express дигиталне асистенте) ради смањења папирологије за лекаре. Microsoft платформе омогућавају болницама примену машинског учења за све – од медицинске дијагностике до ангажовања пацијената.
• Google (САД): Преко одељења Google Health и DeepMind, Google развија AI за медицинска истраживања и клиничку употребу. Пионир је алгоритама за скрининг дијабетичке ретинопатије и ради на генеративним AI моделима као што је Med-PaLM за одговарање на медицинска питања. Google Cloud-ов Healthcare API и AI алати подржавају многе дигиталне здравствене апликације. (Поготово је DeepMind-ов AlphaFold достигнуће у предвиђању структура протеина gminsights.com постало основни алат у истраживању нових лекова широм света.)
• IBM (САД) / Merative: IBM је био пионир са Watson Health, примењујући AI на дијагностику рака и клиничку подршку при одлучивању. Године 2022. IBM је издвојио ове здравствене ресурсе у нову компанију Merative, али IBM наставља да ради на AI истраживањима у здравству. Merative (раније IBM Watson Health) нуди производе попут Merge за AI анализу снимака и разне аналитичке платформе за управљање становништвом и клиничке увиде.
• Amazon Web Services (САД): AWS обезбеђује облачну инфраструктуру за бројне AI примене у здравству и нуди специјализоване сервисе (нпр. Amazon HealthLake за агрегацију података и Amazon Comprehend Medical за обраду природног језика у клиничким текстовима). Аквизиција компаније PillPack и покретање Amazon Clinic показује њихове амбиције за примену AI у апотекама и телемедицини. Иако није директно здравствена компанија, AWS омогућава безбројним пружаоцима услуга и стартапима изградњу AI решења на свом облаку.
• Siemens Healthineers (Немачка): Један од водећих произвођача медицинских уређаја и снимања, Siemens је интегрисао AI у многе своје производе (нпр. MRI и CT скенере са AI, софтвер за подршку радиолошкој дијагностици). Њихови AI-Rad Companion и AI-Pathway Companion алати помажу радиолозима и онкологима у тумачењу снимака и планирању терапија. Siemens Healthineers такође сарађује са болницама око увођења алгоритама за оптимизацију радних токова и улаже у технологију дигиталних двојица у здравству.
• Philips (Холандија): Још један светски лидер у здравственој технологији, Philips користи AI у системима за надзор пацијената, терапији вођеној сликама и радиолошким решењима. Платформа Philips HealthSuite AI и софтвер за анализу снимака користе машинско учење за задатке као што су анализа ултразвука и обележавање критичних случајева. Компанија акценат ставља на интегрисана решења (од болнице до дома), повезујући податке из различитих уређаја како би побољшали координацију неге користећи AI.
• GE HealthCare (САД): (Недавно се издвојио као независна компанија.) GE уграђује AI у ултразвучне апарате, рендгенске системе и уређаје за интензивну негу. Њихова платформа Edison омогућава лекарима примену AI алгоритама за анализу снимака и радне токове. GE користи AI и за надгледање перформанси медицинских машина и предвиђање потребе за одржавањем (важно за рад болница). Сарађују са AI стартаповима ради интеграције иновативних алгоритама у свој медицински хардвер.
• Medtronic (САД): Водећи произвођач медицинских уређаја (посебно у кардиологији, неурологији и дијабетесу) који све више користи AI у својим уређајима. На пример, AI алгоритми Medtronic-а побољшавају тачност инсулинских пумпи и уређаја за континуирано праћење глукозе код дијабетичара. У хирургији, Medtronic је купио платформу за роботску хирургију (Hugo RAS) и развија AI-подржану хируршку навигацију. Такође користе AI за удаљено праћење пацијената са имплантираним уређајима.
• Epic Systems (САД): Доминира тржиштем електронских здравствених картона (EHR) у америчким болницама и интегрисао је AI у свој софтвер (нпр. модели за рано упозорење на сепсу, који алармирају на могуће погоршање пацијента). Истраживачка база Epic Cosmos (милиони података о пацијентима) користи се за тренирање предиктивних модела. Epic такође сарађује са Microsoft-ом на интеграцији функција заснованих на GPT-у у радне токове EHR-а, као што су аутоматски нацрти одговора на поруке пацијената.
• Oracle Cerner (САД): Након што је Oracle 2022. купио Cerner (великог EHR добављача), Oracle уводи AI и аналитику у Cerner систем, користећи своје искуство у облаку. Циљ је створити „клиничког дигиталног асистента” и поједноставити административне задатке уз помоћ AI. Oracle ставља фокус на интероперабилност података и управљање становничким здрављем, користећи AI за анализу великих скупова здравствених података из различитих система.
• Nvidia (САД): Иако није директан пружалац здравствених услуга, утицај Nvidie је значајан јер обезбеђује GPU хардвер и AI оквире (као што је NVIDIA Clara) који покрећу бројне AI апликације у здравству. Nvidia блиско сарађује са болницама и истраживачима ради оптимизације deep learning модела за медицинску визуализацију, симулације у откривању лекова и друго. Њихови чипови и софтвер представљају основу за AI стартапове и покретање AI система у клиничкој пракси (рецимо у радиолошким станицама).

Ово су само неки од најзначајнијих актера – ту су и Johnson & Johnson (AI у роботској хирургији и развоју лекова), Cognizant (IT услуге и AI у здравству), Veradigm (Allscripts) и Athenahealth (интегришу AI у своје IT производе), као и Intel, Microsoft, Google и други са технолошке стране. Према једној анализи тржишта, водеће компаније које доминирају AI у здравству су Philips, Microsoft, Siemens Healthineers, NVIDIA, Epic, GE Healthcare, Medtronic, Oracle, Merative (IBM), Google, Johnson & Johnson и Amazon Web Services, између осталих marketsandmarkets.com. Свака од ових фирми улаже у AI кроз сопствени развој, партнерства или аквизиције, како би ојачале своју понуду у здравству.

Konkurencija se pojačava: ovi etablirani igrači često sarađuju sa ili kupuju manje AI startape kako bi stekli najnovije tehnološke mogućnosti. Na primer, osim što je Microsoft kupio Nuance, Johnson & Johnson je stekao AI tehnologiju za hirurgiju preko kompanije Auris Health 2019. godine, Roche je kupio onkološku AI firmu Flatiron Health, a Philips je preuzeo PathAI-ove alate za patološko slikanje – svi ovi potezi su deo izgradnje AI portfolija. Veliki EHR dobavljači poput Epic i Cerner sarađuju sa tehnološkim gigantima (Microsoft, Amazon) kako bi integrisali AI u svoje platforme, čime se brišu granice između sektora. Tehnološki giganti (Microsoft, Google, Amazon, IBM) donose ekspertizu iz oblasti klauda i AI-a, dok kompanije iz zdravstva (Siemens, Philips, GE, Medtronic) donose kliničko znanje i bazu klijenata – sve više sarađuju na stvaranju integrisanih AI rešenja.

Ispod se nalazi rezime tabela izabranih vodećih igrača i primera njihovih AI rešenja za zdravstvo:

Kompanija	Sedište	Fokus/ponuda u AI za zdravstvo
Microsoft	SAD (Redmond, WA)	Klaud infrastruktura (Azure) za AI u zdravstvu; akvizicija Nuance radi AI-kliničke dokumentacije (npr. Dragon Medical ambientni asistent) fiercehealthcare.com; razvoj alata baziranih na GPT-4 za kliničare.
Google (Alphabet)	SAD (Mountain View, CA)	AI istraživanje (DeepMind) za dijagnostiku i otkrivanje lekova (npr. AlphaFold preklapanje proteina gminsights.com); zdravstveni programi poput Google Health za medicinski AI (npr. AI skrining retine) i AI-omogućeni telehealth/fitness (integracija sa Fitbit-om).
IBM / Merative	SAD (Armonk, NY)	AI platforme za podršku kliničkom odlučivanju i analitiku snimanja (IBM Watson Health nasleđe, sada Merative); NLP za uvide iz EHR; populaciona zdravstvena analitika sa AI.
Siemens Healthineers	Nemačka (Erlangen)	AI unapređeni medicinski uređaji za snimanje (AI-podržani MRI/CT skeneri); AI softver za radiologiju (npr. AI-Rad Companion) i planiranje terapije; digitalni blizanac i prediktivna analitika u zdravstvenim operacijama.
Philips	Holandija (Amsterdam)	AI u praćenju pacijenata i slikanju (IntelliSpace AI workflow za radiologiju); telemedicine rešenja sa AI trijažom; analitika intenzivne nege (npr. predviđanje pogoršanja stanja pacijenata na intenzivnoj nezi).
NVIDIA	SAD (Santa Clara, CA)	Vodeći AI hardver (GPU) i developer AI okvira za zdravstvo (Clara platforma) koji omogućavaju AI za medicinsko snimanje, analizu genoma i simulacije otkrivanja lekova; partnerstva sa bolnicama radi ubrzanja treniranja modela.
Epic Systems	SAD (Verona, WI)	Elektronski zdravstveni kartoni sa ugrađenim AI-jem (prediktivni modeli za sepsu, ponovne prijeme itd.); Cosmos mreža podataka za mašinsko učenje; integracija glasovnih pomoćnika i generativnog AI-ja za kliničare unutar EHR.
GE HealthCare	SAD (Chicago, IL)	AI vođeno snimanje (ultrazvuk, rendgen) sa analizom u realnom vremenu; Edison AI platforma za hostovanje algoritama trećih strana; AI za održavanje opreme i rad bolnica (npr. analitika komandnog centra).
Medtronic	SAD (Minneapolis, MN)	AI u medicinskim uređajima (pametne pumpe za insulin sa predviđanjem glukoze; AI-vođeni sistemi za kolonoskopiju); hirurški AI kroz robotiku (Hugo RAS sistem) i proširenu realnost; rešenja za daljinsko praćenje pacijenata sa AI upozorenjima.
Johnson & Johnson	SAD (New Brunswick, NJ)	Primena AI u istraživanju i razvoju lekova (istraživanje lekova zasnovano na podacima i dizajn kliničkih ispitivanja) i u hirurgiji (Ottava robot u razvoju, koristi mašinsko učenje za pomoć pri hirurgiji); takođe koristi AI za proizvodnju i programe podrške pacijentima.

Tabela: Izabrani glavni igrači u AI zdravstvu i njihove ključne ponude. (Ovo je reprezentativan uzorak – mnogo drugih kompanija je aktivno u ovoj oblasti marketsandmarkets.com.)

Ovi lideri industrije neprestano proširuju svoje AI kapacitete. Konkurencija se često vodi kroz obezbeđivanje strateških partnerstava (na primer, bolnički sistemi koji sarađuju sa tehnološkim firmama na razvoju AI-a) i diferencijacijom putem vlasničkih podataka. Kompanije koje kontrolišu velike skupove podataka iz zdravstva (poput EHR dobavljača ili firmi za medicinsko snimanje) imaju prednost u treniranju AI modela. U međuvremenu, kompanije koje se bave klaudom i poluprovodnicima osiguravaju da ostanu okosnica za AI računarske potrebe.

Startapi, trendovi u finansiranju i najnovije M&A aktivnosti

Pored velikih igrača, startapi čine živ i ključan deo AI ekosistema u zdravstvu. Startapi se često fokusiraju na nišne inovacije – kao što su AI za radni tok u radiologiji (npr. Aidoc), AI za dizajn novih lekova (npr. Insilico Medicine, Exscientia), AI čet-botovi za mentalno zdravlje (npr. Woebot), ili AI za patologiju (npr. Paige). Investitori su uložili milijarde u ove projekte, čime je AI u zdravstvu postao jedno od najzastupljenijih područja za rizični kapital.

• Rizični kapital: Investicije u AI startape u zdravstvu naglo rastu. U 2024. godini, startapi na preseku AI i zdravstva prikupili su više od 7,5 milijardi dolara globalno news.crunchbase.com (iako je to malo ispod vrhunca iz 2021.). Početak 2025. je doneo nastavak velikih investicija, što ukazuje na stalni apetit investitora. Neka značajna finansiranja: San Franciskanski Xaira Therapeutics prikupio je rekordnih milijardu dolara u rundi A 2024. za razvoj AI platforme za otkrivanje lekova news.crunchbase.com. Još jedan startup, Formation Bio, obezbedio je 372 miliona dolara za upotrebu AI u ubrzanju razvoja lekova news.crunchbase.com. Početkom 2025, Innovaccer (koji pruža AI-omogućeni zdravstevni klaud) prikupio je 275 miliona dolara u rundi F, a Abridge (AI platforma za transkripciju i sumiranje razgovora između lekara i pacijenata) prikupila je 250 miliona dolara news.crunchbase.com. Drugi startupi koji privlače velika ulaganja uključuju Hippocratic AI (razvija generativnog AI „medicinskog asistenta“, prikupljeno 141 milion dolara) i Insilico Medicine (AI u farmaciji, 100 miliona dolara runda E) news.crunchbase.com. Stalni talas mega-rundi sugeriše poverenje da će AI transformisati zdravstvo, uz investitore koji podržavaju kompanije sa snažnim podacima, proverenim algoritmima ili strateškim partnerstvima.
• Izlazi (IPO i akvizicije): Počinjemo da viđamo kako AI startapi iz oblasti zdravstva sazrevaju u javna preduzeća ili bivaju preuzeti od strane većih firmi. U 2024. godini, Tempus Labs, AI kompanija za preciznu medicinu, izašla je na berzu i dostigla vrednost od oko 11 milijardi dolara news.crunchbase.com, što odražava optimizam u njihova rešenja za onkologiju zasnovana na podacima. Sa druge strane, nisu svi IPO-vi uspešni – npr. AI bioteh firma Metagenomi je izašla na berzu 2024, ali joj je cena akcija pala news.crunchbase.com, što pokazuje da će javna tržišta analizirati prihode AI kompanija i neće se oslanjati samo na entuzijazam. Spajanja i akvizicije su takođe značajne: Velike tehnološke i farmaceutske firme kupovale su AI startape radi jačanja svojih kapaciteta. Microsoft-ova akvizicija Nuance (već pomenuta) izdvaja se kao važan potez u domenu AI-ja za zdravstvo i govorne tehnologije fiercehealthcare.com. Ostale nedavne akvizicije uključuju Roche-ovu kupovinu Viewics-a (AI analitika) i BioNTech-ovu kupovinu InstaDeep-a (AI za otkrivanje lekova). Takođe je bilo konsolidacija između samih startapa ili sa etabliranim firmama: na primer, firme za AI medicinsko snimanje su se spojile ili su ih kupili veliki proizvođači medicinske opreme radi uvođenja AI funkcionalnosti. Opšti trend je aktivna M&A trka dok etablirane firme jure da kupe AI talente i tehnologiju koju mogu integrisati u svoje proizvode.
• Konkurentska dinamika: Uz veliki broj novih učesnika, konkurentno okruženje je veoma zasićeno u pojedinim segmentima (na primer, desetine startapa razvijaju AI analize za radiologiju). Diferencijacija se često postiže kroz superiornu kliničku validaciju, regulatorna odobrenja ili ekskluzivna partnerstva za podatke. Kompanije koje pokažu efikasnost u realnom svetu i osvoje odobrenje FDA stiču marketinšku prednost. Primećujemo i partnerstva gde startup obezbeđuje AI tehnologiju a veća kompanija distribuciju – na primer, Mayo Clinic sarađuje sa AI startapima za dijagnostiku na zajedničkom razvoju alata, ili tehnološke kompanije nude akceleratore za zdravstvene AI startape. Konkurencija nije samo rivalstvo u biznisu već i trka za talente – iskusni AI istraživači i kliničari sa AI znanjem su veoma traženi, a akvizicije su ponekad i „acqui-hires“ radi preuzimanja stručnih timova.

Uopšteno, konkurentski pejzaž može se opisati kao Velika tehnološka preduzeća i veliki zdravstveni sistemi naspram agilnih startapa, uz dosta međusobne saradnje. Uspostavljene kompanije nude razmere, poverenje i pristup tržištu, dok startapi donose revolucionarne inovacije. To je stvorilo zdrav ekosistem koji pokreće AI napred u zdravstvu, a konkurencija podstiče brza poboljšanja algoritama i primena. Verovatno ćemo do 2030. videti određenu konsolidaciju (sa nekoliko platformi koje dominiraju pojedinim segmentima, kao što su medicinsko snimanje ili analitika bolnica), ali i nastavak inovacija kako se pojavljuju nove AI tehnike (npr. sledeća generacija generativnih modela) koje donose nove konkurente.

Ključni pokretači tržišta

Nekoliko snažnih sila podstiče rast veštačke inteligencije (AI) u zdravstvu. Ovi pokretači tržišta uključuju:

• Potreba za ranom detekcijom i boljim ishodima: Povećava se naglasak na rano otkrivanje bolesti i poboljšanje ishoda za pacijente, što AI može efikasno podržati. Veštačka inteligencija može analizirati obrasce u podacima kako bi otkrila bolesti (poput raka ili srčanih problema) u ranijoj fazi nego tradicionalne metode marketsandmarkets.com. Obećanje koje donosi AI rano dijagnostikovanje i intervencija – što vodi do veće stope preživljavanja i smanjenih troškova lečenja – motiviše bolnice da ulažu u AI alate za dijagnostiku.
• Eksplozija zdravstvenih podataka: Obim i složenost zdravstvenih podataka su enormno porasli – od elektronskih zdravstvenih kartona do genomske sekvence i kontinuiranih tokova sa nosivih uređaja. Ovi “veliki podaci” u zdravstvu su rudnik zlata ako se pravilno analiziraju. Veštačka inteligencija i mašinsko učenje su jedini izvodljiv način da se ovi ogroman skupovi podataka brzo obrade marketsandmarkets.com. Sposobnost AI-a da sinteziše informacije i generiše uvide (npr. predviđanje trendova prijema u bolnicu ili identifikacija rizičnih pacijenata) podstiče usvajanje, jer tradicionalna analitika ne može da drži korak sa porastom podataka.
• Rastući troškovi zdravstva i pritisci na efikasnost: Zdravstveni sistemi širom sveta suočavaju se sa značajnim pritiscima na troškove, delimično zbog starenja populacije i rasprostranjenosti hroničnih bolesti marketsandmarkets.com. AI se vidi kao rešenje za unapređenje produktivnosti – na primer, automatizacija administrativnih zadataka, optimizacija rasporeda i smanjenje dijagnostičkih grešaka mogu uštedeti novac. Pružatelji usluga su pod pritiskom da postignu “više sa manje”, a automatizacija i podrška odlučivanju uz pomoć AI-a mogu smanjiti rasipanje i dupliranje. Ovaj ekonomski podsticaj za poboljšanje efikasnosti je ključni razlog za AI investicije bolnica i osiguravača.
• Nedostatak zdravstvenih radnika: Kao što je već pomenuto, postoji globalni nedostatak lekara, medicinskih sestara i ostalih zdravstvenih radnika – Svetska zdravstvena organizacija (SZO) projekuje deficit od oko 10–11 miliona pružalaca do 2030. godine weforum.org. AI može da nadomesti radnu snagu obavljanjem rutinskih zadataka i omogućavanjem skalabilnosti stručnosti. Na primer, virtuelni asistenti mogu upravljati osnovnim pitanjima pacijenata, a AI dijagnostički alati mogu pomoći manje specijalizovanim kliničarima u tumačenju složenih slučajeva. Jaz između potražnje pacijenata i ponude pružalaca usluga gura zdravstvene organizacije ka usvajanju AI-a kako bi održale nivo usluge sa ograničenim osobljem.
• Tehnološki napredak i zrelost AI-a: Najnoviji proboji u AI-u – posebno u dubokom učenju i generativnoj veštačkoj inteligenciji – dramatično su poboljšali sposobnosti relevantne za zdravstvo. Zrelost algoritama za prepoznavanje slika, razumevanje prirodnog jezika i prediktivno modelovanje čini AI rešenja preciznijim i pouzdanijim. Štaviše, klaud računarstvo i specijalizovani hardver (GPU, TPU) učinili su moćni AI pristupačnim. Ovi tehnološki napretci znače da ono što je pre samo nekoliko godina bio istraživački prototip sada može biti implementirano u velikom obimu, što ohrabruje rukovodioce u zdravstvu da primene AI u praksi.
• Podrška vlada i političkih inicijativa: Mnoge vlade i zdravstvene vlasti aktivno promovišu AI u zdravstvu kroz finansiranje i politike. Na primer, FDA u SAD je uvodila smernice za ubrzavanje odobravanja medicinskih uređaja zasnovanih na AI, a nacionalni zdravstveni sistemi (britanski NHS, kineska NMPA, itd.) pokrenuli su AI pilot programe. Grantovi i podsticaji za digitalne inovacije u zdravstvu smanjuju finansijske barijere. Ova podrška kroz politiku signalizira poverenje u koristi AI-a i podstiče usvajanje smanjenjem regulatorne neizvesnosti grandviewresearch.com grandviewresearch.com.
• Digitalni zamah nakon pandemije: Pandemija COVID-19 (2020–2022) je podstakla brzu digitalizaciju u zdravstvu, od telemedicine do raspodele resursa vođene podacima. Poslužila je kao “vatreno krštenje” za mnoge AI primene (npr. AI alati za skrining COVID-a na snimcima pluća, ili AI modeli za predviđanje potreba za intenzivnim negom). Pandemija je pokazala vrednost AI-a u odgovoru na zdravstvene krize i ubrzala digitalnu transformaciju. Danas zdravstvene organizacije koriste taj zamah, integrišući AI u rutinske operacije kao deo strategija otpornosti i inovacija grandviewresearch.com.
• Poboljšanje ROI i studije uspeha: Prvi korisnici AI-a u zdravstvu već izveštavaju o konkretnim koristima – na primer, smanjenje stope ponovnog prijema, brže regrutovanje za klinička ispitivanja, ili poboljšano ostvarivanje prihoda kroz medicinsko šifrovanje. Kako se pojavljuju sve više primera uspeha i praktičnih primera visokog povraćaja investicija (ROI), to stvara “vrlu spiralu” i ohrabruje i druge na ulaganja. Zdravstvo je oprezna industrija, pa je dokaz bezbednosti i efikasnosti snažan pokretač. Svaka objavljena studija ili pilot projekat koji pokaže da AI može poboljšati, recimo, dijagnostičku tačnost za X% ili uštedeti Y dolara, dodatno ubrzava rast tržišta.

Ukratko, mešavina kliničkih potreba, ekonomskog pritiska i tehnološke prilike pokreće porast AI-a u zdravstvu. Konvergencija ovih pokretača stvara povoljno okruženje za održiv rast usvajanja veštačke inteligencije širom zdravstvenog sektora.

Izazovi i regulatorna razmatranja

Uprkos obećanjima, integracija veštačke inteligencije u zdravstvo dolazi sa značajnim izazovima i preprekama koje industrija mora da prevaziđe. Pored toga, regulatorna tela razvijaju nove okvire kako bi osigurala bezbednu i etičku upotrebu AI-a u medicinskim kontekstima. U nastavku izdvajamo ključne izazove i trenutno stanje regulative:

Ključni izazovi i prepreke

• Privatnost i bezbednost podataka: Zdravstveni podaci su veoma osetljivi, a primena AI-a u velikim razmerama podiže zabrinutost u vezi sa privatnošću pacijenata. Velike skupove podataka često je potrebno objediniti kako bi se obučili robusni AI modeli, ali strogi propisi kao što su HIPAA (u SAD) i GDPR (u Evropi) regulišu kako se podaci mogu koristiti. Postoji strah od curenja podataka ili zloupotrebe uvida dobijenih pomoću AI-a. U Severnoj Americi, zahtevi za zaštitu podataka čak su usporili neke AI projekte – zahtevi za usaglašenost i enkripciju su neophodni za očuvanje poverenja wemarketresearch.com. Obezbeđivanje bezbednosti AI sistema od sajber napada (posebno kada su povezani na bolničke mreže ili medicinske uređaje) je stalan izazov.
• Regulatorna neizvesnost (odobravanje i nadzor): AI se ne uklapa lako u tradicionalne putanje odobravanja medicinskih uređaja, naročito sistemi koji uče i razvijaju se (adaptivni algoritmi). Kompanije se ponekad bore sa nejasnim smernicama oko toga da li se njihov AI softver smatra regulisanim medicinskim uređajem. Međutim, regulatori sustižu (detaljnije u nastavku). Ipak, nedostatak standardizovanih regulatornih okvira je istorijski učinio da su neke bolnice bile neodlučne da nabavljaju AI rešenja. Takođe, postoji potreba za jasnoćom oko odgovornosti – ako AI da dijagnostički predlog koji dovede do greške, ko je odgovoran: lekar, bolnica ili proizvođač softvera?
• Prihvatanje i poverenje kliničara: Mnogi zdravstveni radnici su oprezni u pogledu poverenja u AI sisteme. Lekari mogu biti nevoljni da se oslone na algoritamski rezultat ako ne razumeju kako je do njega došlo (“problem crne kutije”, naročito kod dubokog učenja). Može postojati otpor zbog straha da će AI zameniti ili obesmisliti veštine kliničara. Potrebna je edukacija i menadžment promena da bi se povećao nivo udobnosti. Izveštaj Svetskog ekonomskog foruma navodi da je usvajanje AI-a u zdravstvu “ispod proseka” u poređenju sa drugim industrijama weforum.org weforum.org, delom zbog kulturnih i obrazovnih barijera. Kliničari moraju AI doživeti kao alat koji dopunjuje njihovu stručnost, a ne kao pretnju ili netransparentan autoritet. Izgradnja tog poverenja zahteva transparentnost (objašnjiva AI), dokazanu preciznost i adekvatnu obuku za korišćenje AI rezultata.
• Kvalitet podataka i pristrasnost: AI modeli su dobri samo koliko i podaci na kojima su obučeni. U zdravstvu podaci mogu biti neuredni (nedosledni unosi u EHR, artefakti na snimcima) i nereprezentativni. Velika zabrinutost je algoritamska pristrasnost – ako obučavajući podaci nisu dovoljno raznovrsni, AI preporuke mogu biti manje precizne za određene grupe (npr. manjine ili žene, koje su tradicionalno bile slabije zastupljene u kliničkim studijama). Obezbeđivanje da su modeli obučeni na širokim, visokokvalitetnim skupovima podataka i validirani u različitim populacijama je izazovno ali ključno. U suprotnom, AI može nenamerno produbiti nejednakosti (npr. AI skor rizika koji dobro radi za jednu demografiju, ali pogrešno procenjuje rizik za drugu). Industrija aktivno istražuje metode detekcije i smanjenja pristrasnosti u modelima.
• Integracija u radne tokove i interoperabilnost: Implementacija AI-a nije “plug-and-play”. Bolnice se često muče sa integracijom AI alata u postojeće IT sisteme i kliničke procese. Integracija sa elektronskim zdravstvenim kartonima, na primer, tehnički je zahtevna, ali je neophodna da bi AI rešenje vredelo na mestu pružanja nege. Mnoge AI startup kompanije su naučile da bez duboke integracije, čak i najbolji algoritam neće koristiti zauzeto bolničko osoblje. Postizanje interoperabilnosti (da AI sistemi mogu povući podatke iz raznih izvora i poslati rezultate pravim interfejsima) je veliki izazov, s obzirom na fragmentisanost IT rešenja u zdravstvu. Integracija u radni tok podrazumeva i izmenu procesa – ko reaguje na AI upozorenje? Kako se to dokumentuje? Ovi praktični izazovi mogu usporiti usvajanje.
• Nedostatak stručnog osoblja i AI pismenosti: Nedostaje profesionalaca koji razumeju i AI i zdravstvo (“dvojezični” kadar). Bolnice često nemaju dovoljno data naučnika ili AI inženjera za implementaciju i održavanje AI alata, posebno manje ustanove. Takođe, mnogim kliničarima nedostaje obuka za tumačenje AI rezultata ili održavanje AI uređaja. Ovaj jaz u veštinama znači da se neki potencijalni korisnici osećaju nespremno za implementaciju AI-a, što predstavlja barijeru. Zdravstveni sistemi počinju da ulažu u programe obuke i nova zanimanja (poput kliničkog AI stručnjaka) da “popune” ovaj jaz, ali i dalje ostaje izazov.
• Troškovi i ROI: Iako AI može dugoročno uštedeti novac, početni trošak tehnologije i restrukturisanja procesa može biti visok. Budžeti bolnica su često ograničeni, pa administratori moraju opravdati povraćaj investicije (ROI) za AI. Ako je rešenje veoma skupo ili su potrebne godine da pokaže opipljive koristi, može naići na otpor. Pokazivanje isplativosti kroz pilot studije često je neophodno da bi se dobila podrška. Takođe, neka AI rešenja zahtevaju kontinuirane troškove (abonentske takse, troškove oblaka, itd.), što treba planirati.
• Etička i pravna pitanja: Upotreba AI-a u donošenju zdravstvenih odluka pokreće etička pitanja. Na primer, kako obezbediti informisani pristanak kada je AI uključen u donošenje odluka? Ko dobija pristup AI unapređenoj nezi, a ko možda ne (što može povećati nejednakosti ako se ne prati pažljivo)? Ako AI predloži da se određeni tretman ne pruža zbog prediktivnih ishoda – da li je to etički prihvatljivo? Ova pitanja su predmet aktivne debate. Takođe, pravni okviri oko medicinskih grešaka i AI-a su još uvek nedovoljno definisani – ako AI doprinese grešci, pravni sistemi treba da odrede odgovornost. Dok se ne uspostave jasniji presedani, neki pružaoci ostaju oprezni.

Zaključak je da, iako su koristi veštačke inteligencije ubedljive, ovi izazovi zahtevaju pažljivo rešavanje. Zdravstvena industrija je po prirodi sklona riziku (s pravom, zbog bezbednosti pacijenata), što znači da ove barijere moraju biti prevaziđene kroz rigoroznu validaciju, obrazovanje i politiku – a ne samo tehnički napredak.

Regulatorni okvir i razmatranja

Regulatori širom sveta prilagođavaju se usponu veštačke inteligencije u zdravstvu tako što razvijaju smernice kako bi osigurali bezbednost i efikasnost, ali bez gušenja inovacija. Od 2025. godine, evo pregleda kako regulativa izgleda:

• Sjedinjene Američke Države (FDA): Američka agencija za hranu i lekove reguliše brojne medicinske proizvode zasnovane na veštačkoj inteligenciji, tretirajući ih kao softver kao medicinski uređaj (SaMD) kada je to primenljivo. FDA je proaktivno izdavala smernice i čak nove regulatorne okvire za AI/ML. U 2021. FDA je objavila Akcioni plan za AI/ML softver, a u periodu 2022-2024. izdata su nacrti smernica o adaptaciji algoritama nakon odobrenja (pošto AI može učiti i ažurirati se) news-medical.net. Pristup FDA se razvija ka nadgledanju tokom životnog ciklusa, što znači da žele da nadgledaju kako AI radi tokom vremena, a ne samo u trenutku odobrenja news-medical.net news-medical.net. Važno je istaći da je FDA već odobrila veliki broj AI uređaja: do kraja 2024. skoro 1.000 medicinskih uređaja sa AI (uglavnom u dijagnostici snimanja) je autorizovano news-medical.net, što pokazuje da agencija ne blokira AI već radi na njenoj integraciji kroz postojeće regulatorne kanale za medicinske uređaje. Izazov FDA je balansiranje inovacija i bezbednosti pacijenata – signalizirali su fleksibilnost za alate niskog rizika, dok su za AI visokog rizika (poput autonomne AI dijagnoze) najavili strožiji nadzor. FDA takođe sarađuje na međunarodnom nivou (kroz forume poput International Medical Device Regulators Forum) na harmonizaciji standarda news-medical.net. Sve u svemu, regulatorno okruženje za AI u zdravstvu u SAD se aktivno oblikuje, pri čemu je cilj FDA da pruži jasnoću kako bi kompanije znale kako da odobre i kontinuirano nadgledaju AI proizvode.
• Evropska unija: EU je usvojila širok pristup sa Aktom o veštačkoj inteligenciji (EU AI Act), sveobuhvatnim zakonom o AI kroz različite industrije. Usvojen 2024. i potpuno primenljiv od 2025, ovaj zakon postavlja zahteve za AI sisteme, posebno one koji se koriste u osetljivim domenima kao što je zdravstvo pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. AI Akt koristi klasifikaciju na osnovu rizika: AI sistemi sa „visokim rizikom” (što uključuje mnoge aplikacije u zdravstvu) moraju da ispune zahteve za transparentnost, bezbednost i pravičnost. Ovo znači da programeri zdravstvene AI u Evropi moraju implementirati upravljanje rizicima, voditi revizijske evidencije, obezbediti objašnjivost gde je moguće i izbegavati pristrasne ishode. Akt takođe zahteva određene procene usklađenosti pre nego što takav AI može biti na tržištu. Osim ovog Akta, medicinski uređaji u EU moraju biti u skladu i sa Regulatorom za medicinske uređaje (MDR); softver može biti klasifikovan kao medicinski uređaj i AI bi tu spadao kada donosi kliničke odluke. Stoga EU stvara dvoslojni regulatorni sistem – opšta regulativa za AI plus pravila specifično za zdravlje – kako bi AI bio bezbedan, transparentan i da poštuje osnovna prava pubmed.ncbi.nlm.nih.gov. Evropski regulatori se fokusiraju i na efikasnost i na etiku, što znači da AI proizvod ne mora samo dobro da radi već i da odgovarajuće postupa sa podacima i može donekle da objasni svoja rešenja. Ovakav rigorozan pristup može povećati troškove usklađivanja za programere, ali je u cilju povećanja poverenja lekara i pacijenata u AI sisteme u Evropi.
• Ostali regioni: U Aziji, države takođe razvijaju politike. Kina je objavila smernice za AI u medicini i snažno ulaže i u nadzor i u razvoj. Kineski regulator (NMPA) odobrio je desetine AI dijagnostičkih alata (posebno u medicinskom snimanju), ponekad brže nego zapadne kolege. Pristup Kine često uključuje pilot projekte u bolnicama i višeslojno odobravanje AI softvera, uz snažnu podršku države za AI u zdravstvu. Japan inkorporira AI u svoja pravila (PMDA), i već je odobrio AI za snimanje i patologiju – Japan često prati međunarodne standarde (prati FDA/EU), ali ima i sopstvene inicijative, npr. za AI u brizi o starijima. Kanada i Australija uglavnom se usklađuju sa pristupom FDA, izdajući sopstvena nacrt pravila za AI/ML u medicinskim uređajima. Velika Britanija (posle Brexita) razvila je sopstvenu AI strategiju regulacije, a NHS ima kodeks ponašanja za AI – sa akcentom na transparentnosti algoritama i smanjivanju pristrasnosti.
• Regulatorni „sandbox“ i savezi: Svesni da previše rigidna regulativa može omesti korisne inovacije, neki regulatori uvode „sandbox“ test okruženja gde AI programeri mogu blisko sarađivati sa regulatorima i testirati AI sisteme pod kontrolisanim uslovima. Na primer, britanski MHRA (Medicines and Healthcare products Regulatory Agency) imao je AI sandbox za zdravstvo. Međunarodni savezi, poput Global Digital Health Partnership, podstiču razmenu najboljih praksi za regulaciju digitalnog zdravlja i AI. Svetska zdravstvena organizacija (SZO) objavila je i smernice o etici AI u zdravlju (2021), što nije zakon, ali utiče na kreatore politika širom sveta, naglašavajući principe transparentnosti, odgovornosti i uključivosti.
• Ključne oblasti regulacije: Uobičajene teme kojima se regulatori bave su: zahtevi za validaciju (dokaz da AI radi kako je predviđeno, što može obuhvatiti klinička ispitivanja ili retrospektivne studije), praćenje nakon izlaska na tržište (monitoring učinka AI u realnim uslovima i prijavljivanje bilo kakvih nuspojava ili pada performansi) i upravljanje promenama (kako raditi sa modelima koji uče ili se ažuriraju – predlog FDA „Plan za unapred definisanu kontrolu promena” omogućava kompanijama da unapred dobiju odobrenje za određene nadogradnje algoritama gtlaw.com). Još jedan fokus je klinički nadzor – u mnogim jurisdikcijama traži se da se AI alati koriste pod nadzorom licenciranog stručnjaka, a ne potpuno autonomno, bar dok se ne prikupi više dokaza. Zato su većina AI dijagnostičkih pomagala odobrena kao asistivna, a ne potpuno autonomna rešenja.
• Etički i pravni okviri: Pored zdravstvenih propisa, pravni sistem se takođe prilagođava. Primer su rasprave o ažuriranju zakona o nesavesnom lečenju kako bi se uključio i AI, kao i o vlasništvu nad podacima (ako je AI treniran na bolničkim podacima o pacijentima, kako se raspodeljuju koristi?). U nekim regionima, zakoni o saglasnosti se ažuriraju da preciziraju da li pacijenti moraju biti obavešteni kada AI učestvuje u njihovoj brizi (zbog transparentnosti). Pojavljuju se i smernice da AI odluke moraju biti objašnjive pacijentima na zahtev, posebno u kontekstu evropskog AI Akta.

Ukratko, regulatorno okruženje za AI u zdravstvu se brzo razvija kako bi uhvatilo korak sa tehnologijom. Regulatori su uglavnom podržavajući potencijala veštačke inteligencije, ali su s pravom fokusirani na bezbednost pacijenata, pravičnost algoritama i odgovornost. Do 2025. jasnija pravila smanjuju neizvesnost: kompanije sada imaju bolja uputstva kako da ispune usklađenost, a pružaoci usluga veću sigurnost da odobreni AI alati ispunjavaju osnovne standarde bezbednosti i efikasnosti. Ovaj regulatorni napredak je važan za tržište – gradi poverenje. Dobro regulisan AI ekosistem verovatno će podstaći veću upotrebu, jer i pružaoci usluga i pacijenti stiču poverenje da su AI alati provereni i pouzdani slično kao i drugi medicinski uređaji ili lekovi.

Prilike i budući trendovi

Gledajući unapred, raskršće AI i zdravstva obećava još revolucionarnije promene. Izvan trenutnih primena, pojavljuju se nove prilike i budući trendovi koji pokazuju kako bi AI mogao još više da se integriše sa drugim tehnologijama i otvori nove granice u medicini. Evo nekoliko ključnih trendova do 2025. i kasnije:

Integracija sa nosivom tehnologijom i IoT zdravstvenim uređajima

Ekspanzija nosivih zdravstvenih uređaja (pametni satovi, fitnes narukvice, biosenzori) stvara stalan tok podataka o pacijentima u realnom vremenu – idealan ulaz za AI algoritme. Samo tržište nosivih tehnologija beleži eksplozivan rast (predviđeno je da poraste sa 66 milijardi dolara 2025. na preko 500 milijardi do 2033.) willowtreeapps.com, što znači da će stotine miliona korisnika generisati zdravstvene podatke 24/7. Ovo otvara veliku priliku za AI u preventivnom i personalizovanom zdravstvu. Na primer, AI može da prati rad srca, aktivnost i obrasce spavanja putem pametnog sata i detektuje anomalije koje ukazuju na rane znake atrijalne fibrilacije ili drugih srčanih problema, šaljući podsticaj za lekarski pregled pre nego dođe do ozbiljnog događaja. Slično, promene u zabeleženim parametrima sa nosivih uređaja mogu pomoći da se predvidi grip ili COVID infekcija i pre nego što korisnik postane svestan simptoma. Tehnološki giganti i startapovi razvijaju AI algoritme koji „žive” na tim uređajima ili u oblaku i nude inteligentno savetovanje – motivišu pacijente na više vežbanja ako opadne fizička aktivnost, ili alarmiraju negovatelja ako senzor pokreta kod starije osobe pokaže da nije ustala iz kreveta. Integracija AI sa nosivima je ključna i za upravljanje hroničnim bolestima: kod dijabetesa, kontinuirani monitori glukoze šalju podatke AI koja predviđa trendove šećera u krvi i pomaže u prilagođavanju doze insulina; za mentalno zdravlje, nosivi uređaji koji hvataju znakove fiziološkog stresa mogu aktivirati pravovremene intervencije. Kako sve više medicinskih senzora (poput EKG, merača pritiska, pa i prenosivih ultrazvuka) postaje nosivo ili dostupno kod kuće, veštačka inteligencija će biti presudna za analizu ogromne količine podataka i isticanje bitnog kliničarima. Ovaj trend približava zdravstvo modelu „stalne dostupnosti” – umesto povremenih provera vitalnih parametara na lekarskim pregledima, AI neprekidno nadgleda zdravlje pacijenta u pozadini. Do 2030. moguće je da će mnogi imati neku vrstu AI zdravstvenog čuvara – softvera koji stalno obrađuje njihove senzorske podatke da bi ih očuvao zdravim i van bolnice.

Telemedicina i virtuelna nega unapređene veštačkom inteligencijom

Telezdravstvo je doživelo masovno prihvatanje tokom pandemije i sada je stalni deo zdravstvene zaštite. Sledeća evolucija je telemedicina unapređena veštačkom inteligencijom, gde veštačka inteligencija ima ulogu u trijaži, praćenju i čak virtuelnim pregledima. Jedna od prilika u bliskoj budućnosti jeste upotreba veštačke inteligencije za predselekciju ili trijažu pacijenata pre virtuelne konsultacije: pacijenti mogu da razgovaraju sa AI četbotom koji prikuplja simptome i medicinsku istoriju, koja se zatim sažima za lekara – štedeći vreme i fokusirajući telekonsultaciju weforum.org. AI alati za proveru simptoma (integrisani u telezdravstvene platforme) mogu obezbediti da se pacijenti usmere ka odgovarajućem nivou nege (hitno vs. rutinsko) ili pravoj specijalnosti. Tokom video posete, AI kompjuterski vid može posmatrati lice pacijenta u potrazi za znacima nelagodnosti ili analizirati govor za tragove neuroloških problema. U daljinskom praćenju pacijenata, što je često povezano sa telemedicinom, AI može označiti koji pacijenti vezani za kuću zahtevaju hitnu pažnju analizirajući njihove poslate podatke. Na primer, AI može analizirati dnevna očitavanja krvnog pritiska i telesne težine kod pacijenata sa srčanom slabošću kod kuće i alarmirati medicinsku sestru ako otkrije obrazac koji ukazuje na nadolazeće pogoršanje. Ovo omogućava pružaocima telemedicine da intervenišu rano, prilagođavajući terapiju ili dovodeći pacijenta pre nego što dođe do krize. Virtuelni medicinski asistenti, o kojima je ranije bilo reči, takođe su deo telezdravstva – mogu voditi naknadnu komunikaciju putem četa ili telefona između formalnih telezdravstvenih poseta. U ruralnim ili nedovoljno snabdevenim oblastima, AI može pomoći opštim lekarima tokom telekonsultacija dajući ekspertke predloge u realnom vremenu (poput sistema za sekundarno mišljenje). Dodatno, AI prevođenje i obrada prirodnog jezika mogu da prevaziđu jezičke barijere na telezdravstvenim pozivima, omogućavajući, recimo, lekaru koji govori engleski da efikasno leči pacijenta koji govori samo svahili, uz AI prevođenje medicinskog dijaloga u realnom vremenu. Telemedicinske platforme sve više uključuju ovakve AI sposobnosti kako bi poboljšale kvalitet i skalabilnost udaljene nege. Krajnja vizija je “inteligentno telezdravstvo” – virtuelna klinika koja je proaktivna, zasnovana na podacima i za mnoge bolesti jednako efikasna kao i tradicionalna nega, zahvaljujući podršci veštačke inteligencije.

Generativna veštačka inteligencija u kliničkim ispitivanjima i istraživanju

Generativna veštačka inteligencija – veštačka inteligencija koja može da stvara novi sadržaj ili dizajne (poput GPT-4 za tekst ili generativnih modela za molekule) – spremna je da značajno poboljša klinička istraživanja i razvoj lekova. Jedna konkretna prilika je u dizajnu i optimizaciji kliničkih ispitivanja. Kako navodi Svetski ekonomski forum, klinička ispitivanja su skupa, dugotrajna i često imaju visoke stope neuspeha weforum.org weforum.org. Generativna AI može, na primer, da predloži efikasnije protokole ispitivanja, simulira ishode koristeći sintetičke podatke ili identifikuje kriterijume za uključivanje pacijenata koji vode do čvršćih rezultata. Nedavni izveštaj je naveo pet načina na koje generativna AI može transformisati ispitivanja, uključujući unapređenje dizajna studija, izbor lokacija, regrutaciju pacijenata, analizu podataka i čak regulatorne prijave weforum.org weforum.org. Na primer, generativni modeli mogu se koristiti za simulaciju populacija pacijenata sa određenim karakteristikama za testiranje različitih scenarija ispitivanja (što je korisno za dizajniranje inkluzivnijih i reprezentativnijih ispitivanja). AI može analizirati nestruktuirane kriterijume za uključivanje iz prethodnih ispitivanja i generisati optimizovane kriterijume koji proširuju uključenost bez ugrožavanja bezbednosti, čime se povećava regrutacija. Tokom sprovođenja ispitivanja, AI četbotovi mogu angažovati učesnike za poboljšanje zadržavanja (podsetnici, odgovori na pitanja itd.), smanjujući stope odustajanja. Sa strane podataka, AI može automatski generisati delove kliničkih studijskih izveštaja, štedeći vreme istraživačima u pisanju i obradi brojeva – čak je i FDA utvrdila da generativni AI alati mogu smanjiti vreme za pripremu određenih regulatornih dokumenata za 30% ili više drugdiscoverytrends.com. Kada je reč o otkrivanju lekova, generativna AI se koristi za predlaganje novih molekularnih struktura koje mogu postati novi lekovi, kao i za generisanje sintetičkih podataka (npr. struktura proteina ili čak lažnih pacijentnih podataka koji dopunjuju stvarne skupove podataka čuvajući privatnost). Prvi lekovi dizajnirani AI koji ulaze u ispitivanja (kao što je pomenuti Insilico molekul za plućnu fibrozu insilico.com) su nagoveštaj kako generativni modeli mogu stvoriti terapije iz temelja. Do 2030. godine možemo očekivati da generativna AI postane standardni alat u istraživanju i razvoju farmaceutskih preparata – pomažući u dizajnu kandidata za lekove, predviđanju interakcija molekul-meta i čak u formulisanju novih hipoteza za bolesti. Sve ovo može drastično smanjiti troškove i vreme za dovođenje novih tretmana na tržište, omogućujući pacijentima brži pristup inovativnim terapijama.

Veštačka inteligencija i “potrošačko zdravstvo”: osnaženi pacijenti

Kako AI alati postaju sve dostupniji, sami pacijenti sve više koriste AI za zdravstvene informacije i brigu o sebi. Već sada viđamo aplikacije za proveru simptoma direktno za potrošače i AI-driven zdravstvene aplikacije. Budući trend je osnažen pacijent koji može da koristi AI za personalizovano vođenje – praktično ima “Dr. AI” na svom pametnom telefonu (uz sve neophodne napomene da to nije pravi lekar, naravno). Veliki jezički modeli obučeni na medicinskom znanju (kao što je hipotetički budući “ChatGPT-Medical”) mogli bi odgovarati na pitanja pacijenata razumljivim jezikom 24/7 i tako poboljšati zdravstvenu pismenost. Već postoje ovakvi pokušaji: neki modeli poput Med-PaLM (medicinski LLM Googlea) teže pružanju ekspertskih odgovora na medicinska pitanja. Kombinovanjem ovih modela sa ličnim zdravstvenim podacima, pacijenti mogu dobijati savete prilagođene njima. Na primer, AI može analizirati podatke sa nosivih uređaja, dnevnike ishrane i genetičke informacije osobe i potom pružiti svakodnevni koučing: “Vaš šećer u krvi je bio visok juče, razmislite o šetnji posle obroka danas.” Postoji i potencijal za AI u podršci mentalnom zdravlju: aplikacije sa AI “slušateljima” koje pružaju vežbe za kognitivno-bihevioralnu terapiju ili prate raspoloženje – već rastuće polje – verovatno će postati sofisticiranije i empatičnije uz razvoj generativne AI. Ova AI usmerena na pacijenta zahtevaće regulativu kako bi se izbegle dezinformacije – garantujući da alati daju sigurne savete – ali ako se implementiraju ispravno, mogu učiniti pacijente punopravnim partnerima u zdravstvu. Do 2030. prosečna osoba će verovatno koristiti AI za zdravlje gotovo koliko danas koristi Google, bilo da odluči da li simptom zahteva posetu lekaru ili želi dnevne savete za dobrobit. Ovaj trend je usko povezan i sa prevencijom: AI koji stalno savetuje pacijenta može pomoći da se na vreme uoče loše navike ili propuštena terapija, čime se umanjuje potreba za reaktivnom negom bolesnih.

Veštačka inteligencija u populacionom i javnom zdravlju

Na širem planu, AI će sve više biti primenjivana za upravljanje populacionim zdravljem – analizirajući podatke na nivou populacije radi identifikacije trendova, rizičnih grupa i informisanja javnozdravstvenih odluka. Zdravstveni sistemi koji agregiraju podatke od hiljada ili miliona pacijenata mogu koristiti AI da predviđaju epidemije (kao što je pokušano tokom COVID-19), identifikuju zajednice sa rastućom učestalošću hroničnih bolesti i shodno tome raspoređuju resurse i prilagođavaju akcije. Na primer, osiguravač ili javnozdravstvena agencija mogu koristiti AI da predvide koji deo stanovništva je najmanje verovatno da će otići na preventivne preglede za rak i zatim te ljude ciljano motivisati. AI može takođe optimizovati lance snabdevanja i raspodelu resursa u javnom zdravlju (važnu kod imunizacija ili hitnih intervencija). Gledajući unapred, AI bi mogla igrati ključnu ulogu u globalnom zdravlju – pomažući siromašnijim zemljama da preskoče faze tako što obezbeđuje dijagnostičke algoritme tamo gde nema dovoljno lekara ili optimizujući telezdravstvo u udaljenim oblastima. Možda ćemo viđati AI “zdravstvene dronove” koji dostavljaju medicinske potrepštine uz AI vođenu logistiku, ili AI epidemiološke modele koji savetuju vlade kako da prilagode intervencije lokalnim potrebama. Suštinski, dok je rana AI u zdravstvu bila vrlo pacijent-orijentisana i fokusirana na bolnice, budući trend je insajti vođeni veštačkom inteligencijom na nivou populacije radi očuvanja zdravlja zajednica.

Generativna veštačka inteligencija za medicinsko znanje i obuku

Još jedna povoljnost u nastajanju je korišćenje generativne AI za obuku zdravstvenih radnika i unapređenje medicinske edukacije. Virtuelni pacijenti pokretani AI mogu simulirati širok spektar kliničkih scenarija za studente medicine ili medicinske sestre za vežbu. Ovi AI pacijenti mogu predstavljati simptome, razgovarati i reagovati na tretman realistički, pružajući bogato okruženje za obuku bez rizika po prave pacijente. Dodatno, veliki jezički modeli mogu služiti kao tutori ili referentni vodiči na zahtev: mladi lekar može konsultovati AI asistenta za brzo podsećanje kako da postupi sa nepoznatim zdravstvenim stanjem (kao napredni, kontekstualno svestan “UpToDate” ili Google pretraga). Kako se ovi modeli usavršavaju i stiču poverenje, mogu pomoći u trenutno širenju najnovijih medicinskih znanja širom sveta. Kontinuirana medicinska edukacija takođe može koristiti AI: zamislite AI sistem koji analizira obrazac rada lekara i rupe u znanju (iz istorije slučajeva ili pitanja koje postavlja) i zatim proaktivno preporučuje ciljana edukativna poglavlja ili najnovije naučne radove za čitanje. Ova personalizovana edukacija može držati kliničare u korak sa neprekidnim širenjem znanja u medicini.

Konvergencija veštačke inteligencije sa drugim tehnologijama (AR/VR, robotika, genomika)

Na kraju, vredi istaći trend u kome će se AI spajati sa drugim najnaprednijim tehnologijama i stvarati potpuno nove modalitete nege. Naočare sa proširenom realnošću (AR) za hirurge, na primer, mogu preklapati AI generisane smernice na hirurgov pogled (označavajući krvne sudove ili tumore ispod tkiva u realnom vremenu). Virtuelna realnost (VR) u kombinaciji sa AI može se koristiti za upravljanje bolom ili fizikalnu terapiju – AI prilagođava virtuelno okruženje u skladu sa signalima stresa pacijenta. U genomici, AI je ključ za tumačenje značenja genetskih varijacija; kako sekvenciranje genoma postaje rutinsko, AI će pomagati da se terapije prilagode na molekularnom nivou (prava personalizovana medicina). 3D štampa i AI mogu raditi zajedno kako bi se kreirali implantati ili proteze posebno dizajnirane prema potrebama pacijenta, algoritmima AI za savršeno pristajanje i funkcionalnost. I u robotici izvan operacione sale: roboti-pratioci ili egzoskeleti za rehabilitaciju vođeni AI mogu postati uobičajeni, gde AI prilagođava podršku prema napretku pacijenta. Zdravstvena ustanova budućnosti može biti pametno okruženje gde IoT senzori, AI algoritmi i robotika rade skladno – na primer, bolnička soba u kojoj AI glasovni asistent razgovara sa pacijentom, senzor podloga prati pokrete, robotski pomoćnik donosi stvari, a svi podaci odlaze centralnom AI koji koordinira brigu sa zdravstvenim sestrama i lekarima.

У закључку, наредна деценија у здравству ће вероватно бити обележена дубљом интеграцијом вештачке интелигенције, паметнијом аутоматизацијом и широм повезаношћу података. Интеграција са носивим уређајима ће унети здравствену заштиту у свакодневни живот, телемедицина ће постати паметнија и интерактивнија захваљујући вештачкој интелигенцији, а генеративна АИ ће убрзати иновације од лабораторије до кревета пацијента. Ове могућности носе са собом и одговорност да се АИ пажљиво спроводи – како би се обезбедило да једнакост, етика и емпатија остану у сржи здравствене заштите. Ако се то постигне, даљи напредак АИ у здравству може побољшати здравствене исходе, демократизовати медицинско знање и учинити здравствену заштиту одрживијом за будуће генерације.