Объем и прогноз рынка ИИ для взаимодействия с пациентами по типу (улучшенные коммуникации, чат-боты на базе ИИ, виртуальные медицинские помощники, инструменты предиктивной аналитики и решения для порталов пациентов); способу развертывания; применению; конечному использованию — тенденции роста, ключевые игроки, региональный анализ на 2026–2035 гг.

Факторы роста и проблемы рынка ИИ для взаимодействия с пациентами:

Драйверы роста

• Растущее внедрение телемедицины и цифровых медицинских инструментов: телемедицина позволяет пациентам получать доступ к медицинским услугам удалённо, что особенно важно в сельской местности или районах с недостаточным уровнем медицинского обслуживания. Инструменты взаимодействия с пациентами на базе искусственного интеллекта, такие как виртуальные помощники, чат-боты и автоматические напоминания, расширяют возможности телемедицины, обеспечивая круглосуточную поддержку и улучшая взаимодействие с пациентами вне клинических визитов. Согласно исследованию, проведённому RockHealth Inc. в 2022 году, телемедицина получила 80% общего признания, став основным методом лечения рецептурных препаратов и лёгких заболеваний.
  
  Системы телемедицины на базе искусственного интеллекта могут дистанционно контролировать жизненно важные показатели пациентов и своевременно предупреждать о потенциальных проблемах со здоровьем, обеспечивая постоянное взаимодействие между пациентами и их лечащими врачами. Более того, системы искусственного интеллекта анализируют большие массивы данных, полученных в ходе телемедицинских взаимодействий, генерируя информацию, которая помогает медицинским работникам оптимизировать стратегии взаимодействия с пациентами и улучшать общие результаты.
• Растущая распространенность хронических заболеваний: хронические состояния, такие как диабет, сердечно-сосудистые заболевания, астма и гипертония, требуют постоянного мониторинга, регулярного общения с поставщиками медицинских услуг и проактивного лечения, и все это может быть обеспечено технологиями ИИ. Например, по данным Атласа диабета Международной федерации диабета (IDF), по состоянию на 2021 год 537 миллионов взрослых (20-79 лет) живут с диабетом, и, по прогнозам, это число возрастет до 643 миллионов к 2030 году и до 783 миллионов к 2045 году. ИИ помогает системам здравоохранения внедрять программы комплексного управления хроническими заболеваниями (CCM). Эти программы используют ИИ для выявления пациентов из группы риска, предоставления персонализированных медицинских вмешательств и обеспечения постоянного взаимодействия с помощью автоматизированных инструментов и оповещений. ИИ также помогает оптимизировать сбор данных и отчетность, делая программы CCM более эффективными.
• Достижения в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (МО): NLP и машинное обучение играют ключевую роль в развитии ИИ в сфере взаимодействия с пациентами. Эти технологии меняют способы взаимодействия пациентов с системами здравоохранения, повышая качество и эффективность оказания медицинской помощи. NLP позволяет чат-ботам и виртуальным помощникам на базе ИИ понимать вопросы пациентов и отвечать на них в режиме диалога. Эти инструменты могут обрабатывать стандартные запросы, предоставлять медицинское просвещение, планировать приёмы и отвечать на вопросы о лекарствах или методах лечения.
  
  Недавние достижения в области обработки естественного языка (NLP), особенно в понимании контекста, настроений и медицинской терминологии, позволяют осуществлять более сложное, человечески ориентированное взаимодействие, помогая пациентам чувствовать себя более поддержанными и вовлечёнными. Больницы Apollo расширили партнёрство с Google Cloud, чтобы сделать здравоохранение доступным для каждого индийца благодаря цифровой платформе Apollo, Apollo 24|7. Команды Apollo 24|7 сотрудничали с Google Cloud для разработки клинического интеллектуального движка (CIE) с использованием моделей Vertex AI и генеративного искусственного интеллекта (gen AI). Больницы Apollo также изучают возможность использования Med-PaLM 2 — разработанной Google программы магистратуры по управлению правами (LLM), которая может отвечать на медицинские запросы и предоставлять краткие обзоры клинических текстов.
  Алгоритмы машинного обучения в сочетании с обработкой естественного языка (NLP) могут анализировать историю болезни пациента, его предпочтения и данные в режиме реального времени, чтобы предлагать персонализированные рекомендации и напоминания. Модели машинного обучения могут рекомендовать дозировку лекарств и изменения образа жизни, а также предупреждать пациентов о потенциальных рисках, исходя из их уникального профиля здоровья. Такой уровень персонализации критически важен для поддержания взаимодействия, особенно для пациентов с хроническими заболеваниями.

Проблемы

• Высокие затраты на внедрение и интеграцию: Внедрение систем взаимодействия с пациентами на базе ИИ часто требует значительных инвестиций в технологическую инфраструктуру, включая интеграцию данных, разработку программного обеспечения и обучение моделей ИИ. Для многих поставщиков медицинских услуг, особенно в условиях ограниченных ресурсов, стоимость внедрения этих передовых систем может оказаться непомерно высокой. Кроме того, интеграция решений на базе ИИ с существующими системами электронных медицинских карт (ЭМК) или другими медицинскими платформами может быть технически сложной и дорогостоящей.
• Отсутствие стандартизации: Отсутствие стандартизации алгоритмов ИИ, форматов данных и совместимости в здравоохранении может препятствовать широкому использованию ИИ в работе с пациентами. Разные поставщики медицинских услуг используют разные системы, а интеграция инструментов ИИ на различных платформах без общих стандартов может привести к неэффективности, неэффективному обмену данными и снижению эффективности решений на основе ИИ.