Штучний інтелект (ШІ) стрімко змінює медицину та охорону здоров’я у всьому світі. За оцінками, близько 4,5 мільярда людей не мають доступу до базової медичної допомоги, а до 2030 року прогнозується нестача 11 мільйонів медичних працівників. ШІ пропонує інструменти для підвищення ефективності, розширення доступу та усунення прогалин у догляді.

За даними Світового економічного форуму (WEF), “цифрові рішення на основі ШІ у сфері охорони здоров’я мають потенціал підвищити ефективність, знизити витрати та покращити результати лікування у всьому світі”.

На практиці програмне забезпечення на базі ШІ вже перевершує людей у деяких діагностичних завданнях. Наприклад, ШІ, навчений на сканах пацієнтів із інсультом, був вдвічі точнішим за експертів-клініцистів у виявленні та датуванні інсультів мозку.

У невідкладній допомозі ШІ може допомагати з тріажем: дослідження у Великій Британії показало, що модель ШІ правильно передбачила, які пацієнти потребують госпіталізації у 80% випадків виклику швидкої. А в радіології інструменти ШІ виявляють переломи кісток або ураження, які лікарі часто пропускають – NICE (британський орган охорони здоров’я) визнає скринінг грудної клітки за допомогою ШІ безпечним і економічно вигідним, а одна система ШІ виявила на 64% більше уражень мозку при епілепсії, ніж радіологи.

ШІ вже швидше за людей аналізує медичні зображення (наприклад, КТ та рентгенівські знімки). Інструменти ШІ можуть виявляти аномалії за лічені хвилини – від сканів інсульту до переломів – допомагаючи лікарям ставити діагнози швидше та точніше.
Наприклад, ШІ, навчений на тисячах сканів, виявив дрібні ураження мозку та передбачив час початку інсульту, що є критично важливою інформацією для своєчасного лікування.

Так само прості завдання візуалізації, як-от пошук переломів, ідеально підходять для ШІ: лікарі невідкладної допомоги пропускають до 10% переломів, але перевірка ШІ може вчасно їх виявити. Виконуючи роль “других очей”, ШІ допомагає уникнути пропущених діагнозів і непотрібних обстежень, що потенційно покращує результати лікування та знижує витрати.

ШІ також підсилює підтримку клінічних рішень та управління пацієнтами. Сучасні алгоритми можуть аналізувати дані пацієнтів для керівництва лікуванням.

Наприклад, нові моделі ШІ можуть виявляти ознаки хвороб (як-от Альцгеймера чи ниркової недостатності) за кілька років до появи симптомів.

Клінічні чатботи та мовні моделі стають цифровими асистентами: хоча загальні великі мовні моделі (LLM), як ChatGPT чи Gemini, часто дають ненадійні медичні поради, спеціалізовані системи, що поєднують LLM з медичними базами даних (так зване генеративне доповнення), у недавньому дослідженні в США корисно відповіли на 58% клінічних запитань.

Цифрові платформи для пацієнтів – ще одна сфера зростання. Наприклад, платформа Huma використовує ШІ для моніторингу та тріажу, що знижує повторні госпіталізації на 30% та скорочує час перегляду лікарем до 40%.

Пристрої для дистанційного моніторингу (наприклад, носимі гаджети та розумні додатки) застосовують ШІ для безперервного відстеження життєвих показників – прогнозуючи порушення ритму серця або рівень кисню в реальному часі – надаючи лікарям дані для раннього втручання.

У адміністративних та операційних завданнях ШІ полегшує навантаження. Великі технологічні компанії пропонують “співпілотів на базі ШІ” для охорони здоров’я: Microsoft Dragon Medical One може слухати консультацію лікаря з пацієнтом і автоматично створювати нотатки візиту, а Google та інші мають інструменти для кодування, виставлення рахунків і створення звітів.

У Німеччині платформа ШІ Elea скоротила час лабораторних тестів із тижнів до годин, допомагаючи лікарням працювати швидше. Ці помічники на базі ШІ звільняють лікарів і медсестер від паперової роботи, щоб вони могли приймати більше пацієнтів.

Опитування показують, що лікарі вже використовують ШІ для рутинної документації та перекладів: у опитуванні AMA 2024 року 66% лікарів повідомили про використання інструментів ШІ (порівняно з 38% у 2023) для таких завдань, як ведення карток, кодування, плани лікування або навіть попередні діагнози.
Пацієнти також взаємодіють із ШІ: наприклад, чатботи для перевірки симптомів можуть виконувати базовий тріаж, хоча лише близько 29% людей довіряють таким інструментам для медичних порад.

ШІ в дослідженнях, розробці ліків та геноміці

Поза клінікою ШІ змінює медичні дослідження та розробку ліків. ШІ прискорює відкриття ліків, прогнозуючи поведінку молекул і заощаджуючи роки лабораторної роботи. (Наприклад, AlphaFold від DeepMind точно передбачив мільйони структур білків, допомагаючи у пошуку цілей.) Геноміка та персоналізована медицина також отримують вигоду: ШІ може аналізувати величезні генетичні дані для індивідуального підбору лікування.

В онкології дослідники Mayo Clinic використовують ШІ для аналізу зображень (наприклад, КТ) і прогнозують рак підшлункової залози за 16 місяців до клінічного діагнозу – що потенційно дозволяє раніше втручатися при хворобі з дуже низькими показниками виживання.

Методи машинного навчання також покращують епідеміологію: аналіз кашлю за допомогою ШІ (як це зробили Google та партнери в Індії) допомагає дешевше діагностувати туберкульоз, сприяючи глобальному здоров’ю в регіонах з обмеженим доступом до фахівців.

Глобальне здоров’я та традиційна медицина

Вплив ШІ поширюється по всьому світу. У регіонах з обмеженими ресурсами ШІ на смартфонах може заповнити прогалини в догляді: наприклад, додаток для ЕКГ на базі ШІ виявляє ризики серцевих захворювань навіть там, де кардіологів мало.
ШІ також підтримує традиційну та комплементарну медицину: нещодавній звіт ВООЗ/ITU показує, що інструменти ШІ можуть каталогізувати корінні засоби та співставляти рослинні сполуки з сучасними хворобами, при цьому поважаючи культурні знання.

Індія запустила цифрову бібліотеку аюрведичних текстів на базі ШІ, а проекти в Гані та Кореї використовують ШІ для класифікації лікарських рослин. Ці зусилля – частина порядку денного ВООЗ – мають на меті зробити традиційну медицину більш доступною у світі без експлуатації місцевих громад.

Загалом ШІ розглядають як інструмент для досягнення універсального охоплення медичною допомогою (ціль ООН до 2030 року) шляхом розширення послуг у віддалених або недостатньо обслуговуваних регіонах.

Переваги ШІ в охороні здоров’я

Основні переваги ШІ в медицині включають:

• Швидша та точніша діагностика: ШІ може обробляти зображення та дані у великому обсязі, часто виявляючи те, що пропускають люди.
• Персоналізований догляд: Алгоритми можуть адаптувати плани лікування на основі даних пацієнта (генетика, історія хвороби, спосіб життя).
• Підвищення ефективності: Автоматизація паперової роботи та рутинних завдань знижує вигорання лікарів. (WEF повідомляє, що цифрові платформи суттєво зменшують навантаження на медиків.)
• Економія коштів: За оцінками McKinsey, широке використання ШІ може щорічно заощаджувати сотні мільярдів доларів завдяки підвищенню продуктивності та профілактиці. Пацієнти отримують кращі результати лікування та нижчі витрати.
• Розширення доступу: Телемедицина та додатки на базі ШІ дозволяють людям у сільській місцевості чи бідних регіонах отримувати експертний скринінг і моніторинг без необхідності далекої поїздки.

Ці переваги підтверджують опитування: багато лікарів зазначають, що ШІ допомагає з веденням карток, діагнозами та комунікацією.
Як зазначено у звіті ВООЗ, “ШІ має великий потенціал для покращення надання медичної допомоги у всьому світі”.

Виклики, ризики та етика

Незважаючи на перспективи, ШІ в охороні здоров’я стикається з серйозними викликами. Конфіденційність і безпека даних мають першочергове значення: медичні дані є надзвичайно чутливими, і погана деідентифікація може поставити під загрозу приватність пацієнтів.

Упередженість у моделях ШІ – велика проблема. Якщо алгоритми навчаються на недиверсифікованих даних (наприклад, переважно пацієнтів із країн із високим рівнем доходу), вони можуть погано працювати для інших груп.

Аналіз ВООЗ показав, що системи, навчальні у багатих країнах, можуть не справлятися у країнах із низьким та середнім рівнем доходу, тому ШІ має розроблятися з урахуванням інклюзивності. Довіра клініцистів і навчання також є ключовими: швидке впровадження ШІ без належної освіти може призвести до неправильного використання або помилок.
Оксфордський етик попереджає, що користувачі повинні “розуміти та знати, як пом’якшувати” обмеження ШІ.

Крім того, системи ШІ (особливо LLM) можуть галюцинувати – вигадувати правдоподібну, але хибну медичну інформацію. Наприклад, одне дослідження виявило, що інструмент транскрипції OpenAI Whisper іноді вигадує деталі, а популярні LLM часто не дають повністю доказових медичних відповідей.

Етичні настанови наголошують, що люди мають залишатися відповідальними за рішення у догляді (інформована згода, нагляд, підзвітність). Керівництво ВООЗ визначає шість принципів для інструментів ШІ в охороні здоров’я: захист пацієнтської автономії, забезпечення добробуту та безпеки, вимогу прозорості та пояснюваності, підтримку підзвітності, сприяння рівності та просування сталого розвитку.

Коротко кажучи, ШІ має допомагати — а не замінювати — лікарів, і його слід регулювати, щоб переваги були доступні всім без нових ризиків.

Регулювання та управління

Регулятори у всьому світі вже втручаються. FDA прискорено схвалила понад 1 000 медичних пристроїв із підтримкою ШІ через існуючі процедури.

У січні 2025 року FDA опублікувала комплексний проєкт керівництва для програмного забезпечення ШІ/машинного навчання як медичного пристрою, що охоплює весь життєвий цикл від розробки до постмаркетингового моніторингу.

Це керівництво чітко розглядає питання прозорості та упередженості, закликаючи розробників планувати постійні оновлення та управління ризиками. FDA також розробляє правила для використання ШІ у розробці ліків і збирає громадські відгуки щодо генеративного ШІ.

В Європі новий Закон ЄС про ШІ (вступив у дію у 2024 році) класифікує системи ШІ в охороні здоров’я як “високоризикові”, що означає суворі вимоги до тестування, документації та людського контролю.

У Великій Британії Агентство з регулювання лікарських засобів і медичних виробів (MHRA) регулює медичні пристрої на базі ШІ відповідно до чинного законодавства про медичні вироби.

Професійні організації та уряди наголошують на освіті: клініцисти потребуватимуть нових цифрових навичок, а пацієнтам потрібні рекомендації щодо доцільності використання ШІ.

Як зазначив генеральний директор ВООЗ Тедрос, ШІ може “покращити здоров’я мільйонів людей”, якщо його використовувати розумно, але “його також можна зловживати і завдавати шкоди”.

Тому міжнародні організації закликають до запобіжних заходів, які гарантують безпеку, доказовість і справедливість будь-яких інструментів ШІ.

Перспективи майбутнього

Дивлячись у майбутнє, роль ШІ в охороні здоров’я лише зростатиме. Очікується, що генеративний ШІ (наприклад, просунуті LLM) стане основою для більшої кількості додатків для пацієнтів і допоміжних рішень — за умови покращення точності.

Інтеграція з електронними медичними записами та геномікою створить ще більш персоналізований догляд.

Робототехніка та операції з підтримкою ШІ стануть звичними у високотехнологічних лікарнях. Носимі сенсори разом з алгоритмами ШІ безперервно відстежуватимуть показники здоров’я, попереджаючи пацієнтів і лікарів про проблеми до настання надзвичайних ситуацій.

Глобальні ініціативи (як-от Альянс з управління ШІ при WEF) прагнуть координувати відповідальний розвиток ШІ через кордони.

Ключовим є партнерство між ШІ та людьми. Поєднання швидкості ШІ з експертизою клініцистів може “прискорити і діагностику, і лікування”, кажуть дослідники.

Як часто зазначають експерти, ШІ має бути “помічником, а не перешкодою” в охороні здоров’я.

З обережним оптимізмом системи охорони здоров’я починають впроваджувати ШІ, щоб забезпечити краще здоров’я для більшої кількості людей — від розумної діагностики та оптимізації клінік до проривів у лікуванні та глобальній медичній рівності.

>>> Вас може зацікавити:

Штучний інтелект в освіті та навчанні

Штучний інтелект у сфері обслуговування клієнтів