Najpopularniejsze rodzaje oprogramowania HealthTech i trendy, na które warto zwrócić uwagę w 2026 r

Oprogramowanie medyczne jest podstawowym motorem nowoczesnej opieki medycznej, poprawiającym wyniki leczenia pacjentów, wydajność i innowacyjność. Najnowsze i starsze formy oprogramowania nadal zmieniają sposób świadczenia opieki zdrowotnej w sposób, którego nie obserwowano w 2026 roku. Najważniejsze wnioski:

• Rok 2026 przyniesie nową fazę inteligentnego, połączonego i opartego na sztucznej inteligencji oprogramowania dla służby zdrowia.
• Elektroniczna dokumentacja medyczna, telemedycyna i Internet rzeczy w medycynie (IoMT) stanowią podstawę nowoczesnej opieki zdrowotnej, a wirtualne szpitale i narzędzia do ochrony zdrowia psychicznego oparte na sztucznej inteligencji są motorem innowacji.
• Głównymi barierami utrudniającymi wdrożenie są interoperacyjność danych, dostosowanie przepisów i cyberbezpieczeństwo.
• Opieka zdrowotna zmieni się z reaktywnej w predykcyjną oraz osobistą i trwałą cyfrową ekosystem.

Oprogramowanie do elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR)

Elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR) nadal stanowi cyfrowy filar opieki medycznej, w ramach której dane pacjentów są scentralizowane zarówno dla lekarzy, jak i pacjentów. Niektóre z zalet sztucznej inteligencji i technologii chmurowych obejmują analizę predykcyjną i interoperacyjność. Ponad 85% organizacji opieki zdrowotnej korzysta obecnie z elektronicznej dokumentacji medycznej opartej na chmurze, co poprawia skalowalność i dostęp z wielu lokalizacji. W 2026 r. głównym przedmiotem zainteresowania będzie zgodność z przepisami i ochrona danych pacjentów, w szczególności zgodnie z HIPAA w Stanach Zjednoczonych i RODO w Unii Europejskiej. Ponieważ elektroniczna dokumentacja medyczna zawiera bardzo wrażliwe dane osobowe, powinna być zaprojektowana w sposób ściśle zintegrowany, aby odpowiadała obu ramom prawnym. Rozwiązania współczesnego świata obejmują:

• Kontrola dostępu odbywa się za pomocą dostępu opartego na rolach, aby zapewnić, że personel medyczny może przeglądać lub modyfikować dane tylko wtedy, gdy jest do tego upoważniony.
• Wszystkie informacje są szyfrowane podczas przesyłania i przechowywania, zgodnie z wymogami szyfrowania nałożonymi przez przepisy HIPAA Security Rule i GDPR.
• Szczegółowe ścieżki audytu wskazujące dostęp lub zmiany wszystkich elementów w celu zapewnienia identyfikowalności i odpowiedzialności.
• Instrumenty dotyczące praw pacjentów, które różnią się w zależności od przepisów regionalnych - RODO, zapewniające dostęp, poprawianie, usuwanie i przenoszenie danych; HIPAA, zapewniające dostęp i prawo do wprowadzania zmian bez usuwania danych.
• Automatyczne powiadamianie o naruszeniach i raportowanie, które umożliwi dostawcom spełnienie wymogu ujawnienia informacji w ciągu 72 godzin zgodnie z rozporządzeniem RODO oraz obowiązków powiadamiania zgodnie z HIPAA.

Oprogramowanie do telemedycyny i teleterapii

Telemedycyna nie jest już konieczną transformacją spowodowaną pandemią, ale nowym sposobem świadczenia opieki zdrowotnej. Narzędzia asynchroniczne, czat i wideo zostały zintegrowane z IoMT, aby zapewnić hybrydową ciągłość. W 2025 r. telemedycyna będzie stanowić 30 procent wizyt ambulatoryjnych. Główne wyzwania obejmują:

• Przepisy transgraniczne
• Równość zwrotu kosztów
• Brak umiejętności cyfrowych

Oprogramowanie do zarządzania szpitalami i praktykami medycznymi

Obecne systemy zarządzania szpitalami łączą funkcje planowania, rozliczeń, śledzenia pacjentów i zarządzania zapasami z technologią sztucznej inteligencji w celu optymalizacji zasobów. Stara infrastruktura i szkolenia pracowników nadal stanowią przeszkodę, zwłaszcza w dużych systemach obejmujących wiele placówek.

Oprogramowanie medyczne do obrazowania i diagnostyki

Inteligentne systemy diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji mogą szybciej i z większą dokładnością odczytywać skany, pomagając w wczesnej diagnostyce i opracowywaniu strategii leczenia. Według raportu AI in Healthcare Market Report narzędzia obrazowania oparte na sztucznej inteligencji zmniejszyły liczbę błędów diagnostycznych nawet o 20%. Bariera: kosztowne wdrożenie i konieczność przeszkolenia personelu medycznego.

Systemy wspomagania decyzji klinicznych (CDSS)

Narzędzia CDSS łączą dane z elektronicznej dokumentacji medycznej, genomiki i baz danych badawczych w celu podejmowania decyzji klinicznych w czasie rzeczywistym. Niektóre z głównych kwestii obejmują zapewnienie aktualności danych klinicznych i unikanie nadmiernego polegania na wynikach algorytmów.

Oprogramowanie do wystawiania recept elektronicznych, elektronicznego rozliczania i elektronicznego kodowania

Automatyzacja rozliczeń i recept elektronicznych zwiększa dokładność, ogranicza oszustwa i gwarantuje terminowe zwroty kosztów. Ciągłe zmiany przepisów i kompatybilność z systemami płatników wymagają nieustannych zmian.

Oprogramowanie CRM dla służby zdrowia

Systemy CRM poprawiają retencję pacjentów i koordynację opieki dzięki spersonalizowanej komunikacji i aktywnej interakcji. Problem: Znalezienie równowagi między indywidualizacją a prywatnością osób fizycznych w ramach sztywnych przepisów dotyczących ochrony danych.

Zdalne monitorowanie pacjentów (RPM) i IoMT

Urządzenia do noszenia i urządzenia IoMT umożliwiają całodobowe monitorowanie stanu zdrowia, wspierając profilaktykę i leczenie chorób przewlekłych. StartUs Insights podało, że rynek zdalnego monitorowania wyniesie ponad 40 miliardów dolarów w 2025 roku. Problemy są takie same:

• Jak zagwarantować interoperacyjność urządzeń
• Długoterminowe zobowiązanie
• Bezpieczeństwo danych

Wirtualni asystenci zdrowotni i autonomiczni agenci oparci na sztucznej inteligencji

Wirtualni asystenci oparci na sztucznej inteligencji stali się proaktywnymi asystentami medycznymi, którzy mogą przeprowadzać segregację medyczną, monitorować parametry życiowe, umawiać wizyty i ostrzegać lekarzy o pogorszeniu stanu zdrowia pacjentów. Wasza rosnąca niezależność jest źródłem zadziwiającej wydajności, ale także delikatnych obaw dotyczących przejrzystości, zaufania i odpowiedzialności – zwłaszcza że agenci ci zaczynają udzielać porad medycznych bez udziału człowieka.

Generatywna sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków

Generatywna sztuczna inteligencja zmieniła badania i rozwój w branży farmaceutycznej, umożliwiając syntezę nowych związków i modelowanie interakcji molekularnych sto razy szybciej niż dotychczas. Efektem tego są mniejsze wydatki na badania, szybsze wprowadzanie innowacji oraz powstawanie start-upów biotechnologicznych opartych na sztucznej inteligencji, które mogą zastąpić tradycyjne procesy opracowywania leków.

Wirtualne szpitale

Wirtualne szpitale zapewniają kompleksową opiekę zdalną: konsultacje, diagnostykę, a nawet zabiegi wspomagane robotami – wypełniając luki w dostępie do opieki zdrowotnej na całym świecie. Jednak systemy regulacyjne i refundacje są w trakcie opracowywania. Nie oznacza to, że usługa ta przestała się rozwijać, a w 2025 r. jej wykorzystanie wzrosło o 50 procent w skali roku.

Opieka nad pacjentami i szkolenia w zakresie AR/VR

Technologie AR i VR zmieniają sposób leczenia pacjentów i pracę lekarzy. Lekarze ćwiczą skomplikowane operacje w 3D, a pacjenci poddawani rehabilitacji korzystają z terapii immersyjnej, która przyspiesza powrót do zdrowia lub leczy przewlekły ból. Potencjał tej technologii jest ogromny, ale jej wdrożenie będzie uzależnione od:

• Ceny
• Uzasadnienie kliniczne
• Gotowość personelu do wdrażania technologii immersyjnych

Precyzyjna psychiatria i spersonalizowane platformy zdrowia psychicznego

Oprogramowanie dotyczące zdrowia psychicznego osiągnęło nowy poziom precyzji. Sztuczna inteligencja została obecnie zintegrowana z informacjami dotyczącymi genetyki, urządzeń do noszenia, rozpoznawania głosu i monitorowania nastroju w celu stworzenia spersonalizowanych schematów leczenia. Narzędzia te mogą pomóc lekarzom w zapewnieniu opieki dostosowanej do konkretnego stanu psychicznego i fizjologicznego pacjenta.

Najważniejsze korzyści

• Poprawa jakości opieki nad pacjentami dzięki podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym w oparciu o dane.
• Efektywność przepływu pracy, zasobów i rozliczeń.
• Rozszerzenie dostępu poprzez telezdrowie, urządzenia do noszenia i platformy wirtualne.

Bieżące wyzwania

• Prywatność danych i cyberbezpieczeństwo to dwie najważniejsze kwestie.
• Brak interoperacyjności ogranicza świadczenie zintegrowanej opieki zdrowotnej.
• Wyczerpujące informacje na temat zgodności z nowymi przepisami dotyczącymi sztucznej inteligencji i oprogramowania medycznego.

Perspektywy na przyszłość

W nadchodzących latach nastąpi przejście od cyfryzacji do inteligencji cyfrowej – etapu, na którym systemy opieki zdrowotnej nie tylko dokumentują i analizują dane, ale także potrafią przewidywać i podejmować działania. Do 2030 r. opieka medyczna może stać się siecią sztucznej inteligencji, IoMT i interfejsów immersyjnych, które będą zapewniać opiekę z wyprzedzeniem i przez całą dobę. Wirtualne szpitale, precyzyjna psychiatria i odkrywanie leków oparte na sztucznej inteligencji będą stanowić podstawę tego ekosystemu, tworząc model medycyny, który jest zarówno predykcyjny, jak i głęboko spersonalizowany.