Штучний інтелект (ШІ) докорінно змінює медицину, вдосконалюючи діагностику, лікування, розробку лікарських засобів і управління системою охорони здоровʼя. У сфері діагностики інструменти на базі ШІ підвищують точність у радіології, патоморфології та ендоскопії, дозволяючи швидше та точніше виявляти хвороби.
Хірургічні системи з підтримкою ШІ покращують точність і дозволяють проводити малотравматичні втручання. У розробці ліків ШІ прискорює процес, аналізуючи великі масиви даних, передбачаючи молекулярні взаємодії та оптимізуючи дизайн препаратів.
Окрім цього, віртуальна (VR) та доповнена (AR) реальність із підтримкою ШІ трансформують медичну освіту та хірургічне навчання. Під час пандемії COVID-19 ШІ сприяв ранній діагностиці, створенню вакцин і повторному використанню відомих лікарських засобів.
Хоча ШІ підвищує ефективність та якість прийняття рішень, він не замінює, а доповнює людську експертизу. Подальша інтеграція штучного інтелекту в медицину відкриває можливості для персоналізованого лікування та нових підходів у медичному обслуговуванні.
Можливості та обмеження застосування ШІ в медицині
ШІ змінює підхід до медичної діагностики завдяки підвищенню точності, ефективності й швидкості аналізу. Системи на його базі здатні обробляти великі обсяги складних медичних даних — від знімків рентгену, МРТ та КТ до електрокардіограм (ЕКГ), електроенцефалограм (ЕЕГ) і електроміограм (ЕМГ).
Також ШІ може аналізувати електронні медичні записи, допомагаючи лікарям виявляти захворювання на ранніх стадіях і формувати індивідуальні плани лікування.
Однією з ключових переваг ШІ є здатність працювати з мультимодальними медичними даними — текстами, зображеннями та фізіологічними сигналами — що забезпечує цілісне бачення стану пацієнта. Пояснюваний ШІ (XAI) забезпечує прозорість діагнозів, зроблених ШІ, даючи лікарям можливість перевірити й інтерпретувати прогнози системи.
Системи підтримки клінічних рішень (CDSS), побудовані на базі ШІ, допомагають лікарям приймати обґрунтовані рішення в режимі реального часу, що зменшує ймовірність помилкових діагнозів.
Втім, впровадження ШІ супроводжується низкою обмежень. Основною проблемою залишається якість і доступність медичних даних. Для навчання ШІ-моделей потрібні великі, якісні й чітко розмічені набори даних. Нерепрезентативність таких даних може призвести до упереджених або неточних діагнозів.
Серед інших проблем — питання конфіденційності даних, етичні ризики та обмежена сумісність різних ШІ-систем між собою. Ці бар’єри ускладнюють інтеграцію ШІ в існуючу медичну інфраструктуру.
Нові технології, як-от квантовий ШІ (QAI) і загальний ШІ (GAI), мають потенціал подальшого підвищення точності діагностики. Квантові комп’ютери можуть пришвидшити обробку даних у реальному часі, а GAI — імітувати людські когнітивні здібності при постановці діагнозів.
Однак для ефективного впровадження ШІ у клінічну практику необхідно розв’язати питання етики, нормативного регулювання та уніфікації даних.
Порівняння з лікарями
Віртуальні асистенти на базі ШІ змінюють підхід до медичного консультування, особливо на етапі тріажу. У порівнянні з лікарями, штучний інтелект має як переваги, так і недоліки за трьома основними напрямами:
Точність
Дослідження свідчать, що інструменти на базі ШІ досягають діагностичної точності на рівні лікарів. Наприклад, байєсівські мережі вміють зіставляти симптоми з хворобами завдяки аналізу великих обсягів даних. Водночас людські лікарі мають інтуїцію, враховують невербальні сигнали й краще орієнтуються в контексті ситуації.
Швидкість
ШІ надає миттєві відповіді, значно скорочуючи час очікування. На відміну від лікаря, якому потрібно провести фізичний огляд, ШІ може встановити попередній діагноз за лічені секунди.
Результати діагностики
ШІ зазвичай демонструє високий рівень безпеки, орієнтуючись на обережність у рішеннях. Але лікарі надають індивідуальний підхід і краще справляються зі складними або рідкісними випадками. ШІ ефективний у виявленні шаблонів, але недостатньо гнучкий у непередбачуваних ситуаціях.
Приклади та дослідження
Алгоритми машинного навчання, зокрема XGBoost, показали високу точність у прогнозуванні стійкості до антибіотиків у нетифозних сальмонел.
Глибокі нейронні мережі (RNN, CNN) застосовують у відділеннях інтенсивної терапії для швидкої діагностики кров’яних інфекцій. Модель LSTM успішно передбачала інфекції на основі параметрів пацієнтів.
Алгоритми допомоги в прийнятті рішень скоротили використання препаратів другої лінії на 67% у пацієнтів з неускладненими інфекціями сечовивідних шляхів. ШІ також використовувався для виявлення нових антибактеріальних пептидів і молекул — понад мільйон з них показали ефективність у доклінічних дослідженнях.
ШІ також широко застосовується в онкології (діагностика та прогноз ефективності лікування пухлин), кардіології (виявлення серцевих хвороб, аномалій судин) та абдомінальній візуалізації (печінка, підшлункова залоза, нирки). Аналітика на основі радіоміки поєднує зображення, клінічні дані та прогнози виживаності.
Загалом, усі ці приклади демонструють, як ШІ покращує точність діагностики та оптимізує медичні процеси.
Етичні та практичні аспекти
Інтеграція ШІ в охорону здоров’я супроводжується серйозними етичними викликами. Йдеться насамперед про захист персональних даних, прозорість алгоритмів та відповідальність за медичні рішення.
Найбільші ризики повʼязані з упередженістю в даних, особливо якщо деякі групи пацієнтів недостатньо представлені в навчальних вибірках. Це може посилити нерівність у доступі до якісної медичної допомоги.
Для розв’язання цих питань у ЄС діють регуляторні документи:
- Загальний регламент захисту даних (GDPR)
- Регламент щодо медичних виробів (MDR)
- Акт про штучний інтелект (AI Act)
Ці документи регулюють етичне використання ШІ, забезпечення прозорості, захист пацієнтів і відповідальність розробників. Згідно з AI Act, медичні технології на основі ШІ класифікуються як високоризикові й мають відповідати суворим стандартам безпеки.
Окреме питання — юридична відповідальність: хто має нести її у випадку помилки — лікар, розробник чи заклад охорони здоров’я? Цю прогалину має закрити директива про відповідальність за ШІ (AILD).
Крім того, важливо зберегти людську складову у відносинах лікаря та пацієнта. ШІ повинен бути інструментом підтримки, а не заміни, щоб зберігалася довіра, емпатія та етична практика в медицині.
Потенціал та виклики штучного інтелекту в медицині
ШІ кардинально змінює підходи до діагностики, роблячи її швидшою, точнішою та доступнішою. Інструменти на основі ШІ підвищують ефективність аналізу зображень, біосигналів і прийняття клінічних рішень.
Переваги ШІ — це масштабованість, швидкість і стабільність. Однак лікарі залишаються незамінними в складних ситуаціях, де потрібна інтуїція, досвід і гнучкість мислення.
Перешкодами до повноцінного впровадження ШІ залишаються:
- упередженість у даних;
- етичні ризики;
- проблема сумісності систем.
Регуляторні рамки на кшталт GDPR, MDR та AI Act покликані мінімізувати ці ризики.
У майбутньому нові напрямки, як-от квантовий і загальний штучний інтелект в медицині, відкриють ще ширші можливості, проте потребуватимуть чітких етичних та правових норм.
Зрештою, ШІ має стати надійним помічником лікаря, а не його заміною. Баланс між людським досвідом і цифровими інструментами — ключ до ефективної медицини майбутнього.
Поширені запитання про штучний інтелект в медичній сфері
Де сьогодні знаходить застосування ШІ в медицині?
Як відбувається інтеграція штучного інтелекту в медичну сферу
Джерела
- Al-Antari, M. A. (2023). Штучний інтелект у медичній діагностиці — наявні та майбутні технології ШІ. Diagnostics, 13(4), 688. https://doi.org/10.3390/diagnostics13040688.
- Baker, A., Perov, Y., Middleton, K., Baxter, J., Mullarkey, D., Sangar, D., … & Johri, S. (2020). Порівняння штучного інтелекту та лікарів у контексті тріажу та діагностики. Frontiers in Artificial Intelligence, 3, 543405.
- Cesaro, A., Hoffman, S. C., Das, P., & de la Fuente-Nunez, C. (2025). Виклики та застосування ШІ в інфекційних захворюваннях і стійкості до протимікробних препаратів. npj Antimicrobials and Resistance, 3(1), 2.
- Najjar, R. (2023). Нове визначення радіології: огляд інтеграції ШІ в медичну візуалізацію. Diagnostics, 13(17), 2760.
- Sarantopoulos, A., Mastori Kourmpani, C., Yokarasa, A. L., Makamanzi, C., Antoniou, P., Spernovasilis, N., & Tsioutis, C. (2024). Штучний інтелект у клінічній практиці інфекційних захворювань: огляд прогалин, можливостей та обмежень. Tropical Medicine and Infectious Disease, 9(10), 228.