ШІ на службі медицини: яким моделям надають перевагу лікарі

Дані 2026 року фіксують стрімке зростання використання ШІ-асистентів фахівцями галузі охорони здоров’я. За щорічним опитуванням Американської медичної асоціації (AMA), професійно використовують ШІ 81% лікарів — удвічі більше, ніж у 2023-му, а середня кількість сценаріїв застосування зросла з 1,1 до 2,3. Незалежне опитування платформи Doximity показало приблизно ту саму динаміку: впровадження зросло з 47% навесні 2025-го до 63% на межі 2025–2026 років.

Європа теж не пасе задніх. За результатами опитувань, у Німеччині ШІ на роботі використовують 46% працівників; регулярні користувачі оцінюють економію в середньому в 1,7 години на тиждень, проте 68% витрачають цей час на інші завдання. Вплив на зайнятість нерівномірний: дослідження 2025 року виявило 13-відсоткове відносне зниження зайнятості серед працівників 22–25 років у найбільш вразливих до ШІ професіях, тоді як досвідчені фахівці цього практично не відчули.

Три категорії ШІ-інструментів: де точиться конкуренція

Щоб розібратися у вподобаннях, інструменти варто розділити на три категорії. Перша — універсальні мовні моделі (ChatGPT, Claude, Gemini): їх застосовують для адміністративних завдань, чернеток і знеособлених текстів. Друга — клінічні системи підтримки рішень (OpenEvidence, UpToDate, DoxGPT), навчені на рецензованій літературі й настановах, які дають відповіді на клінічні запитання з посиланнями. Третя — амбієнтні «писарі» (AI scribes), що слухають прийом і формують структуровану нотатку. Саме друга категорія найкраще відповідає на запитання «якій моделі лікарі надають перевагу», бо тут точиться головна конкуренція.

США: OpenEvidence, DoxGPT і новачок ChatGPT for Clinicians

У США ринок фактично поділили кілька гравців. Найшвидше зростає OpenEvidence: за даними NBC News, ним користуються близько двох третин американських лікарів, а щомісяця сервіс обробляє близько 15 мільйонів клінічних запитів; його інтегрували в електронні медичні картки Epic (Mount Sinai, Sutter Health). Другий центр тяжіння — DoxGPT у складі мережі Doximity, до якої входить близько 85% лікарів США.

У власному порівнянні Doximity (1300 лікарів оцінювали DoxGPT, OpenEvidence, UpToDate і ChatGPT) DoxGPT назвали найкращою клінічною відповіддю в 61% випадків проти 26% в OpenEvidence — щоправда, це дані самої компанії, не підтверджені незалежно. У квітні 2026 року до конкуренції долучився ChatGPT for Clinicians від OpenAI — безкоштовний, на моделі GPT-5, але поки без інтеграції з картками й без окремого шару перевірки відповідей. Тридцятирічний «ветеран» UpToDate утримує позиції завдяки експертно вивіреному контенту. У редакційній оцінці Clinical AI Report за 2026 рік OpenEvidence посів 2-ге місце (4,3 з 5), Doximity — 4-те (4,0).

ЄС та Велика Британія: свої інструменти й регуляторний барʼєр

У Євросоюзі та Великій Британії картина інша, і причина насамперед регуляторна та лінгвістична. Провідні американські платформи налаштовані під клінічні настанови й докази США: вони не витягують європейські чи британські настанови (наприклад, NICE), а споживчий ChatGPT Health узагалі недоступний у Європейському економічному просторі та Швейцарії. Тому британські лікарі частіше звертаються до національних рішень — як-от iatroX, зареєстрованого в MHRA як медичний виріб і побудованого на настановах NICE, CKS та даних SmPC.

Поширені й фонові «писарі», інтегровані із системами NHS (Heidi, Tortus, Tandem через Accurx). Для адміністративних і письмових завдань європейські лікарі, як і американські, послуговуються універсальними ChatGPT, Claude і Gemini. Єдиного загальноєвропейського рейтингу вподобань, аналогічного американським опитуванням, поки немає — доступні лише дискретні національні дані.

Розбивка за спеціальностями: хто що обирає

Поділ за спеціальностями радше про сценарій використання, ніж про «улюблену марку». Інструменти на кшталт OpenEvidence найкорисніші там, де потрібна швидка доказова довідка «біля ліжка» — у сімейній медицині, внутрішній медицині та невідкладній допомозі; недарма серед його контент-партнерів — NEJM, JAMA, NCCN, ACC, AAFP, ACEP. Фонові «писарі» цінніші для спеціальностей із великим потоком консультацій і масивами документації. Універсальні моделі найчастіше застосовують поза клінічним контактом — для листів, оглядів літератури й освітніх матеріалів. Doximity у своєму звіті наводить і відмінності вподобань між спеціальностями, але застерігає, що для частини вузьких груп вибірка замала для надійних висновків.

Рейтинги — це ще не докази

Важливе застереження про природу цих рейтингів: більшість оцінок вподобань — це дані компаній або редакційні огляди, а не рецензовані дослідження, тож до конкретних відсотків варто ставитися критично. Навіщо потрібен контроль людини, нагадують обʼєктивні перевірки безпеки: дослідження в Nature Medicine (лютий 2026) показало, що споживча версія ChatGPT недооцінила терміновість у 52% модельних невідкладних станів. Тому головний критерій вибору — не популярність, а прозорість джерел, відповідність місцевим настановам і обовʼязкова перевірка лікарем.

ШІ економить час, але не замінює експертизу

Отже, єдиної улюбленої моделі в галузі поки немає. У США клінічну нішу ділять OpenEvidence, DoxGPT і UpToDate, тоді як універсальні ChatGPT, Claude та Gemini лишаються для нерутинних завдань; у Європі понад усе важать локальні настанови й регуляція. Спільне одне: інструмент корисний лише тоді, коли залишається помічником під контролем лікаря. Загалом ШІ радше змінює характер роботи, ніж повністю замінює людину, і залишається слабким там, де потрібні емпатія, творчість, складні причинно-наслідкові міркування чи вузька експертиза.