Це платна прес-реліз. Зв’яжіться безпосередньо з дистриб’ютором прес-релізів із будь-якими запитаннями.

Штучний інтелект може значно покращити продуктивність охорони здоров’я за рахунок системних трансформацій

Група CNW

Четвер, 19 лютого 2026 року о 19:00 за Гринвічем+9 2 хвилини читання

ВАНКУВЕР, БРІТ., 19 лютого 2026 /CNW/ — впровадження штучного інтелекту (ШІ) у сферу охорони здоров’я може забезпечити величезні прирости продуктивності, але лише якщо системи охорони здоров’я будуть перепроектовані з урахуванням ШІ, виявило нове дослідження, опубліковане сьогодні Інститутом Фрейзера, незалежним, неупередженим канадським аналітичним центром.

Логотип Інституту Фрейзера (CNW Group/The Fraser Institute)

“Штучний інтелект має потенціал радикально трансформувати — і покращити — майже кожен аспект охорони здоров’я, від відкриття, діагностики та лікування до адміністрування та досліджень,” сказав Аві Голдфарб, професор з штучного інтелекту та охорони здоров’я в Ротманській школі менеджменту Університету Торонто, автор книги Як впровадження системних рішень може посилити вплив штучного інтелекту на охорону здоров’я.

Дослідження документує, як ШІ вже ефективно використовується у багатьох процесах охорони здоров’я, але сучасні так звані точкові рішення, де ШІ інтегровано у конкретні та усталені застосунки, дають лише незначні покращення.

Важливо, що дослідження стверджує, що суттєві прирости продуктивності в охороні здоров’я від впровадження ШІ стануть можливими лише тоді, коли весь ланцюг цінності охорони здоров’я — а не лише окремі діяльності — буде перепроектовано з урахуванням ШІ.

Наприклад, “писець” ШІ — це інструмент, який вже використовується для автоматичного створення клінічних нотаток з розмов лікаря з пацієнтом. Це економить час лікарів, який інакше витрачався на введення інформації в електронні медичні записи, але системне рішення може, наприклад, передбачати, що ШІ непомітно записує розмови в кабінеті, структурує клінічні нотатки, оновлює медичні записи, організовує подальші візити, координує з аптекою та позначає релевантні результати тестів.

Аналогічно, у медичних дослідженнях і відкриттях, інструменти машинного навчання вже використовуються для пошуку попередньої літератури, проведення статистичного аналізу та відсіву молекулярних баз даних. Приклад системного рішення — “самоврядна лабораторія”, де ШІ активно проектує, проводить та адаптує цілі експерименти у реальному часі без участі людини, прискорюючи пошук нових ліків та оптимізуючи протоколи лікування.

“Штучний інтелект — і зокрема системні рішення з ШІ у їх основі — має великий потенціал для охорони здоров’я,” сказав Голдфарб.

“Чи зможе система охорони здоров’я реалізувати цей потенціал, залежить від того, чи будуть керівники охорони здоров’я готові прийняти системне перепроектування, зберігаючи при цьому здоров’я пацієнтів як свою головну місію.”

Продовження історії  

Слідкуйте за Інститутом Фрейзера у** Твіттері** ** | Лайкайте нас на Facebook**

Інститут Фрейзера — незалежна канадська організація з досліджень та освіти у сфері державної політики з офісами у Ванкувері, Калгарі, Торонто, Галіфаксі та Монреалі, а також зв’язками з глобальною мережею аналітичних центрів у 87 країнах. Його місія — покращити якість життя канадців, їхніх сімей та майбутніх поколінь шляхом досліджень, вимірювань і широкого поширення впливу урядової політики, підприємництва та вибору на їхній добробут. Щоб зберегти незалежність Інституту, він не приймає гранти від урядів і не укладає контракти на дослідження. Відвідайте www.fraserinstitute.org

Cision

Переглянути оригінальний контент для завантаження мультимедіа:

Умови та Політика конфіденційності

Панель управління конфіденційністю

Більше інформації