У статті подано результати комплексного дослідження
стратегічних аспектів упровадження технологій штучного інтелекту (ШІ) у
систему ранньої діагностики онкологічних захворювань в Україні. Проведено
фундаментальний аналіз міжнародного досвіду застосування машинного
навчання для ідентифікації злоякісних новоутворень на передклінічних
стадіях, що демонструє потенціал підвищення ефективності лікування й радикального зниження показників онкологічної смертності.
Дослідження ідентифікує ключові технологічні напрями ШІ з визначальним потенціалом для української охорони здоров’я: інтелектуальні
системи комп’ютерного зору для діагностики медичних зображень, прогностичні алгоритми оцінювання онкологічних ризиків, інтегровані системи підтримки клінічних рішень і поглиблений аналіз електронних медичних записів.
Комплексно проаналізовано системні перешкоди впровадження ШІ:
критичне недофінансування галузі, морально застаріла медична інфраструктура, дефіцит висококваліфікованих кадрів у сфері медичної інформатики,
фрагментованість і неуніфікованість медичних даних, невирішеність питань
інформаційної безпеки й персональних даних пацієнтів.
Розроблено унікальну модель поетапної інтеграції ШІ-технологій в
онкодіагностику з урахуванням специфіки вітчизняної системи охорони
здоров’я. Запропоновано створення національного датасету анонімізованих медичних записів для тренування адаптованих алгоритмів машинного навчання з орієнтацією на популяційні особливості України.
Представлено детальну дорожню карту впровадження ШІ, що охоплює
регуляторні, технологічні, інфраструктурні й освітні трансформації. Економічно обґрунтовано доцільність інвестицій через потенційну оптимізацію
витрат на лікування запущених форм раку й мінімізацію соціальноекономічних утрат від передчасної смертності працездатного населення.
Результати дослідження формують концептуальне підґрунтя для
розроблення державної стратегії модернізації онкологічної служби України на
засадах інноваційних технологій ШІ.
The article presents the results of a comprehensive study of the
strategic aspects of implementing artificial intelligence (AI) technologies into the
system of early diagnosis of oncological diseases in Ukraine. A fundamental
analysis of international experience in the use of machine learning to identify
malignant neoplasms at preclinical stages is conducted, which demonstrates the
potential for increasing the effectiveness of treatment and radically reducing cancer
mortality rates.
The study identifies key technological areas of AI with decisive potential for
Ukrainian healthcare: intelligent computer vision systems for diagnosing medical 5
2177
images, predictive algorithms for assessing oncological risks, integrated clinical
decision support systems, and in-depth analysis of electronic medical records.
Systemic obstacles to the implementation of AI are comprehensively
analyzed: critical underfunding of the industry, outdated medical infrastructure,
shortage of highly qualified personnel in the field of medical informatics,
fragmentation and non-unification of medical data, unresolved issues of information
security and personal data of patients.
A unique model of phased integration of AI technologies into oncology
diagnostics has been developed, taking into account the specifics of the domestic
healthcare system. The creation of a national dataset of anonymized medical records
for training adapted machine learning algorithms with an orientation to the
population characteristics of Ukraine has been proposed.
A detailed roadmap for the implementation of AI, covering regulatory,
technological, infrastructural and educational transformations, has been presented.
The feasibility of investments has been economically justified through the potential
optimization of costs for the treatment of advanced forms of cancer and the
minimization of socio-economic losses from premature mortality of the working
population.
The results of the study form the conceptual basis for the development of a
state strategy for the modernization of the oncology service of Ukraine based on
innovative artificial intelligence technologies.
