Здравоохранение и науки о жизни в 2026 году: данные получают докторскую степень, а ИИ назначает будущее ухода

(MENAFN- Mid-East Info) SAS прогнозирует траекторию данных и ИИ, которые преобразят то, как отрасль находит, обеспечивает и предоставляет медицинскую помощь

Дубай, Объединенные Арабские Эмираты, апрель 2026 – Переходя в 2026 год, история об ИИ и аналитике в здравоохранении и науках о жизни заключается не в внезапном нарушении привычного уклада – речь идет о стабильной, стратегической эволюции в сторону умных, практичных инноваций. Прогнозы на 2026 год от экспертов в области здравоохранения и наук о жизни в SAS, глобальном лидере по данным и ИИ, дают представление о прорывах, которые должны переопределить науку, медицину и бизнес-операции, удерживающие все это воедино.

Прогноз на этот год — это поровну амбиции и проверка реальностью: потоки данных наконец гармонизируются, квантовые модели «сбивают с ног» доклиническую вечеринку, регуляторные песочницы открываются для бизнеса, а ИИ появляется повсюду — от клинических решений до домашнего здравоохранения и цеха на производстве. Сквозная мысль ясна: ведущие организации будут относиться к данным и ИИ как к базовой инфраструктуре, а не как к экспериментальным дополнениям.

Прогнозы SAS на 2026 год для здравоохранения и наук о жизни

Оркестрация данных гармонизирует науки о жизни. По мере того как науки о жизни движутся к персонализированной медицине, мы больше не имеем дело с изолированными точками данных. Вместо этого в 2026 году и далее мы будем оркестрировать высококачественные непрерывные потоки данных из цифровых биомаркеров, геномики, визуализации и клинических лабораторий. Обещание мультимодального анализа — от исследований по полногеномным ассоциативным связям до полигенных шкал риска — зависит от надежной инженерии данных, которая способна гармонизировать и контекстуализировать эти сложные сигналы. Ожидайте значительные инвестиции в объединение сфер открытий и клинических аналитических данных.

– Dr. Mark Lambrecht, Global Head of Health Care & Life Sciences

Дополненный интеллект открывает следующую эпоху сельской помощи. ИИ станет главным драйвером доступа к сельскому здравоохранению: виртуальные агенты будут заниматься триажем, навигацией по уходу и постоянным мониторингом. Гибридные команды по уходу будут использовать инструменты ИИ, которые усиливают человеческое принятие решений, интерпретируя диагностику, выделяя риски и направляя клиницистов к лучшему следующему шагу. Программы, основанные на ценности, сместятся в сторону предиктивного, информированного ИИ управления популяциями, а ресурсы сообщества — такие как транспорт, доступ к пище и поддержка матерей — будут координироваться интеллектуальными агентами, которые масштабно подбирают услуги под потребности пациентов.

– Amanda Barefoot, Head, Global Health Care & Life Sciences Strategic Advisory

Квантовые скачки в клинические исследования. В 2026 году квантовое машинное обучение (QML) будет успешно применено для предиктивной токсикологии новых кандидатов лекарств. Симулируя сложные квантово-механические эффекты с беспрецедентной точностью, эти модели выявят потенциальные проблемы безопасности раньше, чем классический ИИ, существенно снижая частоту неудач в доклинических исследованиях.

– Brittany Shriver, Head, Global Life Sciences Strategic Advisory

Рост программ домашнего ухода стимулирует инновации в технологиях. В 2026 году ожидается рост расходов на домашнее здравоохранение по мере набора оборотов программ «больница дома» и продолжающегося роста спроса на домашний и общинный уход. Дистанционный мониторинг пациентов станет все более необходимым и будет опираться на устройства IoT, обработку событийных потоков и ИИ, чтобы предоставлять информацию в реальном времени — для управления хроническими состояниями, улучшения результатов и снижения затрат. Хотя отрасль все еще находится на ранней стадии этой трансформации, появится больше демонстрационных проектов, чтобы подтвердить преимущества и поддержать переход к децентрализованному, ориентированному на данные уходу.

– Heather Hallett, RN, Head, US Health Care Strategic Advisory

Регуляторные песочницы ускоряют инновации в здравоохранении. Больницы, организации здравоохранения и стартапы будут использовать регуляторно одобренные песочницы с синтетическими клиническими данными, чтобы тестировать модели ИИ, симулировать клинические испытания, прототипировать инструменты поддержки принятия решений и ускорять процесс валидации — не нарушая законы о приватности и регуляторные требования в здравоохранении.

– Christian Hardahl, Head, EMEA Health Care Strategic Advisory

ИИ-продуктивные стеки становятся нормой. К концу 2026 года у каждой крупной компании будет ИИ-продуктивный стек. Так же, как сегодня у каждого бизнеса есть облако и управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), LLM, «сшитые» в детерминированные движки, будут запускать все: от маркетинговых текстов до медицинского биллинга. Генеративный ИИ получает заголовки, но детерминированный ИИ выставляет счета. Вместе они делают современное предприятие быстрее, более компактным и невероятно эффективным. Проигравшие будут цепляться за иллюзию, что ИИ — это еще одна «техволна».

– Heather Trimble, Health Care Strategic Advisor

Мультимодальные RWD становятся правилом, а не исключением. Использование мультимодальных данных быстро превращается в стандартную практику при генерации real-world evidence, обеспечивая более глубокое понимание групп пациентов за счет бесшовного объединения структурированных данных электронных медицинских записей, неструктурированных клинических заметок о прогрессе, медицинской визуализации, носимых устройств, результатов, сообщаемых пациентами, геномики и социальных детерминант здоровья. Эволюция LLM наконец решит проблемы интероперабельности, которые десятилетиями оставались нерешенными, ускоряя процесс стандартизации данных или даже обеспечивая прямое понимание разнородных источников данных.

– William Kuan, Health Care and Life Sciences Strategic Advisor

ИИ-технологии повышают эффективность фармацевтического производства. Фармацевтическая цепочка поставок будет более цифровым образом интегрирована и устойчивой, чтобы справляться с сбоями вроде пандемий, геополитических сдвигов и дефицита сырья. ИИ и машинное обучение будут поддерживать предиктивное обслуживание, мониторинг процессов в реальном времени и автоматизированное обеспечение качества, а развивающиеся технологии — такие как цифровые двойники для симуляции и оптимизации в реальном времени и blockchain для прослеживаемости и соответствия требованиям — будут задействоваться.

– Sharon Napier, Life Sciences Strategic Advisor

Клинические решения получают усиление ИИ. В 2026 году здравоохранение увидит ускоренное внедрение систем поддержки клинических решений, работающих на базе ИИ, чему способствует доказанная способность повышать точность диагностики и персонализировать рекомендации по терапии. Этот сдвиг опирается на растущее клиническое доверие, улучшенную интероперабельность данных и стратегические инвестиции, отмеченные в недавних отраслевых анализах.

– Dr. Mark Wolff, Health Care and Life Sciences Strategic Advisor

ИИ помогает персонализированной медицине и оптимизации ухода за пациентами. В 2026 году модели ИИ будут использоваться для анализа геномики пациентов, истории и данных о лечении с целью рекомендовать оптимальные терапии или участие в клинических исследованиях. Применение ИИ для моделирования молекулярных взаимодействий, скрининга кандидатов лекарств и прогнозирования токсичности сократит время и затраты на ранних стадиях поиска.

– Pritesh Desai, Life Sciences Strategic Advisor

Копилоты и агенты выходят на первый план. В 2026 году произойдет сдвиг от использования копилотов только как помощников по коду к тому, чтобы они брали на себя автоматизацию ручных задач и ускоряли одобрения подачи лекарств. Тем временем ИИ-агенты в 2026 году получат более значительную роль, но люди все равно будут вовлечены, чтобы валидировать и утверждать результаты работы агентов. В Европе EU AI Act уточнит вопрос о том, кому принадлежат права человека на весь процесс.

– Olivier Bouchard, Life Sciences Strategic Advisor

Качество данных определяет будущее успеха в здравоохранении. Поскольку искусственный интеллект продолжает преобразовывать здравоохранение, все яснее проявляется один простой факт: успех ИИ не зависит только от алгоритмов — он зависит от данных, которые их питают. В эпоху предиктивного здоровья и прецизионной медицины организации, способные получать высококачественные, ориентированные на пациента данные и бесшовно интегрировать их во все рабочие процессы, будут задавать темп в создании ценности, улучшении результатов и завоевании доверия потребителей.

– Grace Gu, Health Care Strategic Advisor

Преимущества (и риски) от цифровизации здравоохранения продолжают нарастать. Улучшения в здравоохранении, поведении пациентов, медицинских исследованиях и клинической разработке — особенно за счет применения ИИ и машинного обучения — стали возможны благодаря цифровизации данных здравоохранения. Но вместе с этими же преимуществами появляются дополнительные риски, связанные с приватностью, и злоупотребления данными. В 2026 году мы увидим инвестиции в то, чтобы обеспечивать преимущества ИИ и при этом ограничивать риски.

– Robert Collins, Health Care & Life Sciences Strategic Advisor

ИИ становится повсеместным — от маркетинговых и административных рабочих процессов до дистанционной диагностики. В 2026 году машинное обучение и облако-ориентированные платформы станут центральными для R&D в области наук о жизни, минимизируя провалы клинических испытаний и ускоряя регуляторные одобрения. ИИ-ориентированный поиск лекарств сократит сроки выявления жизнеспособных кандидатов, тогда как децентрализованные испытания сыграют ключевую роль в перестройке дизайна исследований и доступности для пациентов. Эта трансформация повысит стратегическую важность управления данными, прозрачности моделей и регуляторной гармонизации по всей отрасли.

– Soundarya Palanisamy, Life Sciences Strategic Advisor

ИИ начинает приносить плоды в устойчивом развитии. Ожидайте существенного сдвига в устойчивости здравоохранения и наук о жизни — от отчетности и сбора данных к практическим изменениям, которые стимулирует ИИ в таких областях, как оптимизация и предиктивная логистика. Параллельно экологическое воздействие ИИ попадет под более пристальное внимание и начнет учитываться в решениях о закупках — наряду с более широким следом цепочки поставок.

– Lisa Murch, Life Sciences Strategic Advisor

О SAS:

SAS — глобальный лидер в данных и ИИ. С ПО SAS и отраслевыми решениями организации превращают данные в заслуживающие доверия решения. SAS дает вам THE POWER TO KNOW®.

SAS и все другие продукты или названия услуг SAS Institute Inc. являются зарегистрированными товарными знаками или товарными знаками SAS Institute Inc. в США и других странах. ® указывает на регистрацию в США. Другие названия брендов и продуктов являются товарными знаками соответствующих компаний. Copyright © 2024 SAS Institute Inc. All rights reserved.

MENAFN01042026005446012082ID1110930279