Nová zpráva o globálním trhu AI v medicíně pro období 2026–2040 potvrzuje, co odborníci sledují již několik let: průměrný roční růst (CAGR) tohoto odvětví dosahuje 40,34 %, čímž se medicínské AI stává jedním z nejrychleji rostoucích technologických segmentů vůbec. Pro srovnání — takovou rychlostí neroste ani trh elektromobilů nebo obnovitelných zdrojů energie.

Kdo tahá za nitky: pět dominantních hráčů

Zpráva identifikuje pět společností, které prostřednictvím masivních investic formují podobu celého trhu: Google DeepMind, IBM Watson Health, NVIDIA, Tempus a PathAI. Každá z nich vsadila na jinou část medicínského řetězce.

Google DeepMind zůstává pravděpodobně nejsledovanější. Jeho model AlphaFold 3, vydaný v roce 2025, dokáže předpovídat nejen struktury proteinů, ale i jejich interakce s DNA, RNA a malými molekulami — tedy potenciálními léčivy. Výsledek? O 50 % vyšší přesnost oproti nejlepším tradičním metodám. V lednu 2026 pak šéf DeepMindu Demis Hassabis potvrdil, že první lék navržený čistě umělou inteligencí vstoupí do klinických zkoušek fáze I — přelomový moment v historii farmaceutického výzkumu.

Ještě konkrétnější výsledky přinesla čínská firma Insilico Medicine: její lék INS018_055 na idiopatickou plicní fibrózu byl celý navržen AI za pouhých 18 měsíců a zhruba 6 milionů dolarů. Tradiční vývoj srovnatelné molekuly by stál přes 100 milionů dolarů a trval dekádu. Lék právě dokončil fázi IIa klinických zkoušek se statisticky signifikantní účinností.

NVIDIA útočí z jiné strany. Platforma Clara nabízí sadu otevřených AI modelů pro zdravotnictví. Nejnovější přírůstek — Clara Reason — byl vyvinut ve spolupráci s americkými Národními instituty zdraví (NIH) a zaměřuje se na vysvětlitelnou AI v radiologii: model nejenom analyzuje snímky, ale také popisuje svůj myšlenkový postup, podobně jako by to dělal zkušený radiolog. Jde o klíčový krok k tomu, aby lékaři AI výstupům skutečně důvěřovali.

Tempus AI, původně startup zaměřený na genomická data, dosáhl v roce 2025 příjmů 1,27 miliardy dolarů — meziroční růst přes 83 %. Společnost získala od amerického FDA schválení pro AI nástroj detekující srdeční selhání z EKG záznamu a rozšířila svou diagnostickou platformu Tempus Next do onkologie prsu.

PathAI se specializuje na digitální patologii. Její AI modely prokázaly vyšší přesnost než patologové při identifikaci rakoviny prsu, zejména u menších nebo méně zřejmých malignit. Klíčový je i vedlejší efekt: snižování variability mezi různými lékaři — problém, který v patologii tradičně ovlivňuje léčebná rozhodnutí.

Čísla, která mluví sama za sebe

Analytici z různých výzkumných agentur se shodují na impresivních výkonnostních metrikách současných AI systémů v medicíně:

• Až 85% zlepšení přesnosti při detekci rakoviny oproti konvenčním metodám
• 30% snížení diagnostických chyb díky AI podpůrným systémům
• 25% zkrácení časové osy vývoje nových léčiv
• Potenciální úspora 150 miliard dolarů ročně v americkém zdravotnictví do roku 2026
• 50% nižší míra rehospitalizací při využití AI vzdáleného monitoringu pacientů

Strojové učení dominuje technologickému segmentu trhu s podílem 43,6 %, zatímco segment analýzy pacientských dat a rizik představuje 39,5 % celkového objemu aplikací.

Geografický rozměr: kdo vede a kdo dohání

Severní Amerika drží největší podíl trhu — zhruba 41,7 % — a to díky rozvinuté zdravotnické infrastruktuře, vysoké míře adopce nových technologií a enormnímu zatížení chronickými nemocemi (cukrovka, kardiovaskulární onemocnění, onkologie).

Asijsko-pacifický region roste nejrychleji, podpořen investicemi vlád do digitalizace zdravotnictví. Čína a Indie budují národní AI zdravotnické platformy.

A Evropa? Má silný vědecký základ, ale pohybuje se mezi dvěma protichůdnými silami: ambicí stát se lídrem v bezpečné AI a regulatorním prostředím, které inovace zpomaluje. EU AI Act, který vstoupil v platnost v roce 2024, klasifikuje většinu medicínských AI systémů jako vysokorizikové — to znamená přísné požadavky na transparentnost, testování a certifikaci. Pro české a slovenské nemocnice i výzkumné instituce to přináší jak náklady, tak příležitost: firmy, které splní evropské standardy, získají prémiovou pozici na globálním trhu.

Kde AI v medicíně naráží na zdi

Optimistické projekce nezakrývají reálné překážky. Ochrana osobních dat zůstává klíčovým problémem — GDPR v EU a HIPAA v USA kladou přísné limity na sdílení zdravotnických dat potřebných k trénování AI modelů. Česká republika je zde v obtížné pozici: naše zdravotnická data jsou roztříštěna mezi stovky poskytovatelů bez jednotné datové infrastruktury.

Druhým kritickým problémem je algoritmická zaujatost. AI modely trénované převážně na datech ze západní Evropy nebo USA mohou u jiných populací selhávat — a v medicíně chyba znamená špatnou diagnózu nebo nevhodnou léčbu. Regulační validace nových algoritmů je proto pomalá a nákladná.

Konečně, integrace do stávajících nemocničních systémů je technicky i organizačně náročná. Starší nemocniční informační systémy (v Česku typicky IZIP, AMIS nebo PACS) nejsou navrženy pro moderní AI pluginy.

Co to znamená pro český trh

V Česku zatím majoritní nasazení AI v medicíně probíhá spíše projektově než systémově. Výjimkami jsou radiologická centra využívající AI asistenci při čtení CT snímků (typicky Intelerad, Lunit nebo produkty místních firem jako Carebot) a genomická onkologie v akademických centrech.

Globální trend nicméně dorazí i sem — otázkou je rychlost. Farmaceutické firmy s českou přítomností (Zentiva, Teva, Gilead) sledují AI v drug discovery pozorně. A pojišťovny začínají experimentovat s prediktivní analytikou pro prevenci chronických onemocnění.

Pro českou scénu je klíčové sledovat, jak Evropská komise promítne AI Act do konkrétních pravidel pro certifikaci medicínských AI nástrojů — tyto normy se budou formovat v průběhu roku 2026.