Штучний інтелект у медицині: чи готова Україна до нової епохи охорони здоров’я?

Коли я вперше побачив, як алгоритм за тридцять секунд аналізує знімок очного дна і позначає ділянки, які лікар-початківець міг пропустити, це виглядало як технологія з майбутнього. Але це відбувалося не в лабораторії десь у Кремнієвій долині, а в українській поліклініці — у межах пілотного проєкту, який стартував за підтримки МОЗ. Питання вже не в тому, чи з’явиться штучний інтелект в українській медицині. Питання в тому, чи встигне система — правова, освітня, інфраструктурна — підготуватися до його масового приходу.

Де ШІ вже працює — і де закінчуються його можливості

Найзріліша ніша — аналіз медичних зображень. Станом на кінець 2025 року FDA авторизувала 950 ШІ-медичних пристроїв, з яких 723 (76%) припадає на радіологію. Це не абстрактні обіцянки, а інструменти, які вже вбудовуються в клінічні процеси. В Україні технології застосовуються переважно саме в аналізі рентгенівських знімків і комп’ютерної томографії, а також у телемедицині.‌

Український кейс, який варто знати: CheckEye. Під час пілотного скринінгу на діабетичну ретинопатію в закладах первинної допомоги Одеської та Чернігівської областей обстеження пройшли 873 пацієнти, і 222 з них були скеровані на подальше обстеження до офтальмолога. Нині технологія доступна у 20 закладах різних регіонів, а загальна кількість досліджень перевищила 20 тисяч. Це приклад того, як ШІ не замінює лікаря, а виконує функцію «фільтра»: швидко відсіює тих, кому потрібна допомога, і скеровує обмежений лікарський ресурс туди, де він критичний.‌

Водночас важливо не переоцінювати можливості алгоритмів. ШІ добре працює у вузьких, чітко визначених задачах — скринінг ретинопатії, аналіз рентгену на туберкульоз, виявлення аневризм на МР-ангіографії. Він не є універсальним «діагностом» і не замінює клінічного мислення. Ця межа — не технічна деталь, а принципова умова безпечного впровадження.

Українська цифрова інфраструктура: фундамент є, але нерівний

Електронна система охорони здоров’я — це той рідкісний випадок, коли українська цифрова інфраструктура справді працює в масштабі країни. Станом на квітень 2026 року в ЕСОЗ накопичено майже 5,3 млрд електронних медичних записів, система містить дані про здоров’я 34,6 млн українців, а щодня до неї додається приблизно 2 млн нових записів. Це не просто статистика — це «дорога», якою ШІ-рішення можуть доїхати до лікарні.‌

Підписуйтеся на наші соцмережі

Але сама дорога ще не означає, що доїдуть усі. Пілотні регіони — Київ, Львів, Дніпро, Одеса — уже тестують елементи прогнозної аналітики та цифрових профілів здоров’я. Водночас прифронтові та сільські заклади часто не мають ні обладнання, ні кадрів, ні стабільного інтернету. ШІ може підсилити найкращі системи — і поглибити розрив там, де ресурсів бракує.

Показово, що держава вже робить кроки за межі «точкових пілотів». У листопаді 2025 року Мінцифри, МОЗ, клінічна лікарня «Феофанія» та британська GutSee Health підписали меморандум про запуск проєкту з використання ШІ для підбору персоналізованої фагової терапії при антибіотикорезистентних інфекціях — перший проєкт такого масштабу в Східній Європі. Це сигнал: Україна намагається не наздоганяти, а входити в окремі ніші на рівні світових розробок.‌

Ризики, які не можна ігнорувати

Правова прогалина — найгостріша. Українське законодавство не має цілісної нормативної моделі регулювання ШІ в медицині. Дослідження правових вимірів цього питання фіксує недостатність чинної бази, нечіткість процедури визначення відповідальності за помилки ШІ, відсутність правового статусу розробників і користувачів систем, а також нерегламентованість договірних відносин. Це означає, що в разі помилки алгоритму пацієнт і лікар опиняються в ситуації, де ніхто не може чітко сказати, хто і за якими правилами несе відповідальність.‌

Automation bias — емпірично підтверджений, а не гіпотетичний ризик. У дослідженні, опублікованому в npj Mental Health Research, 67% лікарів, які спочатку не рекомендували лікування, змінили своє рішення після перегляду висновку ШІ, який рекомендував лікування. В іншому експерименті радіологи, які інтерпретували знімки за підтримки некоректного ШІ, демонстрували суттєве зростання хибнопозитивних і хибнонегативних результатів порівняно з роботою без ШІ. Алгоритм, який помиляється, може бути небезпечнішим за його відсутність — саме тому, що лікар схильний йому довіряти.‌

Алгоритмічна упередженість додає ще один вимір. Якщо модель навчалася переважно на даних однієї популяції, її точність для інших груп — за віком, етнічністю, супутніми станами — може бути нижчою. В Україні, де дані ЕСОЗ ще відносно «молоді» за глибиною і неоднорідні за якістю, цей ризик особливо відчутний.

Лікар майбутнього: не оператор ШІ, а клінічний мислитель

Цифрова грамотність медика — вже не конкурентна перевага, а базова умова професійної придатності. В Україні другий рік реалізується проєкт D-CREDO за підтримки ЄС, який інтегрує цифрові технології у підготовку студентів-медиків: ШІ для аналізу зображень, великі мовні моделі, електронні медичні записи, системи підтримки рішень. Перший етап пілотування запланований на осінній семестр 2026–2027 років.‌

Але ключова компетенція — не вміння натискати кнопки в інтерфейсі. Це критичне мислення в умовах, коли поруч є потужний, але недосконалий інструмент. Лікар майбутнього має вміти ставити запитання до алгоритму: на яких даних він навчався, яка його чутливість і специфічність у моїй популяції, що я втрачу, якщо проігнорую його висновок. Без цієї звички ШІ перетворюється з інструмента на залежність.

І ще один вимір, який легко загубити в технологічному ентузіазмі: людський контакт. Алгоритм може швидше й точніше проаналізувати знімок, але він не пояснить пацієнту, що означає діагноз, не побачить страху в очах, не поставить те уточнююче запитання, яке змінює всю картину. Лікар, який зводить себе до «інтерпретатора висновків ШІ», втрачає саме ту цінність, яку технологія не відтворює.

Висновок

Україна вже має точки входу для ШІ в медицині — і вони не гіпотетичні. CheckEye скринінгує пацієнтів у двадцяти закладах, ЕСОЗ накопичила понад п’ять мільярдів записів, а «Феофанія» готується тестувати ШІ-підбір фагової терапії. Але між точковими пілотами і системною інтеграцією лежить прірва, яку не закрити самими лише технологіями. Потрібні три речі, які не виробляються в лабораторіях: регулювання відповідальності, яке наздоганяє швидкість впровадження; освіта, яка формує критичне, а не споживацьке ставлення до алгоритмів; і вирівнювання доступу, без якого ШІ стане ще одним чинником нерівності.

ШІ має бути інструментом лікаря. Але інструментом, який лікар розуміє, контролює і за який — разом із системою, що його впровадила — несе відповідальність. Саме в цьому полягає різниця між технологічною трансформацією і технологічною авантюрою.

Ярослав Войденко — студент Національного медичного університету імені О. О. Богомольця, автор LIGA.net. Цікавиться розвитком системи охорони здоров’я, медичними інноваціями, цифровізацією та впровадженням штучного інтелекту в медицину.