Генеративний штучний інтелект (ШІ) швидко трансформує системи охорони здоров'я з моменту появи OpenAI у 2022 році. Він охоплює клас методів машинного навчання, призначених для створення нового контенту, і класифікується як моделі великих мов (LLM) для генерації тексту та моделі генерації зображень для створення або покращення візуальних даних. Ці генеративні моделі ШІ продемонстрували широке застосування в клінічній практиці та дослідженнях. Такі застосування варіюються від медичної документації та діагностики до комунікації з пацієнтами та розробки ліків. Ці моделі здатні генерувати текстові повідомлення, відповідати на клінічні запитання, інтерпретувати зображення КТ та МРТ, допомагати в рідкісних діагнозах, забезпечувати медичну освіту та навчання. Ранні дослідження показують, що генеративні моделі ШІ можуть підвищити ефективність, зменшити адміністративне навантаження та покращити залученість пацієнтів, хоча більшість висновків є попередніми та потребують ретельної перевірки. Однак, ця технологія також викликає серйозні занепокоєння щодо точності, упередженості, конфіденційності, етичного використання та клінічної безпеки. Також академічні установи та організації охорони здоров'я наголошують на необхідності прозорості, нагляду та впровадження на основі доказів. Генеративний штучний інтелект не є заміною медичних працівників, а потенційним партнером, який покращує процес прийняття рішень, оптимізує комунікацію та підтримує персоналізований догляд. Його відповідальна інтеграція в охорону здоров'я може ознаменувати зміну парадигми в бік більш проактивних, точних та орієнтованих на пацієнта систем.

Generative Artificial Intelligence in Global Healthcare: Areas of Application, Implementation Problems, and Development Prospects

Abstract.

Generative artificial intelligence (AI) has been rapidly transforming healthcare systems since the emergence of OpenAI in 2022. It encompasses a class of machine learning methods designed to generate new content and is categorized as large language models (LLMs) for text generation and image generation models for creating or enhancing visual data. These generative AI models have demonstrated broad applications in clinical practice and research. Such applications range from medical documentation and diagnostics to patient communication and drug development. These models are capable of generating text messages, answering clinical questions, interpreting CT and MRI images, assisting with rare diagnoses, and providing medical education and training. Early studies suggest that generative AI models can increase efficiency, reduce administrative burden, and improve patient engagement, although most findings are preliminary and require careful validation. However, this technology also raises serious concerns about accuracy, bias, privacy, ethical use, and clinical safety. Academic institutions and healthcare organizations also emphasize the need for transparency, oversight, and evidence-based implementation. Generative AI is not a replacement for healthcare professionals, but a potential partner that improves decision-making, optimizes communication, and supports personalized care. Its responsible integration into healthcare could mark a paradigm shift toward more proactive, accurate, and patient-centered systems.