Новини Digital Twin: Як технології охорони здоров'я, що працюють на базі штучного інтелекту, змінюють медицину та дослідження і розробки у фармацевтиці

Сектори охорони здоров’я та фармацевтики перебувають на роздоріжжі. У міру того, як штучний інтелект змінює підходи до відкриття ліків і лікування захворювань, два різні — і потенційно конкуруючі — стратегії інновацій привернули мільярди інвестиційного капіталу. Один шлях веде через суперкомп’ютери та симуляції на основі кремнію; інший — через моніторинг метаболізму та повернення до здоров’я. Разом вони сигналізують про фундаментальне перезавантаження у підходах індустрії життєвих наук до здоров’я та інновацій.

Клінічні докази змінюють гру: революція штучного інтелекту Twin Health у хронічних захворюваннях

Twin Health, компанія з прецизійного здоров’я, заснована серійним підприємцем Джахангіром Мохаммедом, привернула увагу ринку реальними клінічними результатами, а не теоретичним потенціалом. Підхід компанії зосереджений на створенні так званого цифрового двійника метаболізму кожного пацієнта — динамічної віртуальної моделі, сформованої з понад 3000 щоденних даних, включаючи рівень глюкози в крові, частоту серцебиття, режим сну та показники фізичної активності.

12 січня 2026 року Twin Health досягла важливого етапу, відкривши торги на NASDAQ, одночасно з публікацією нових клінічних даних, які змінюють очікування інвесторів і платників. Головним елементом стала рандомізована контрольована дослідження, проведена клінікою Клівленда, вперше опублікована в The New England Journal of Medicine Catalyst у серпні 2025 року. Результати були вражаючими: 71 відсоток учасників дослідження досягли ремісії цукрового діабету 2 типу — визначеної як рівень гемоглобіну A1C нижче 6,5 без інсуліну або інших препаратів для зниження глюкози, окрім метформіну, стандартного недорогого лікування.

Що привернуло увагу платників, — це не лише рівень ремісії діабету. Дослідження показало, що 85 відсотків учасників успішно усунули високовартісні препарати GLP-1, такі як Ozempic і Wegovy, зберігаючи стабільний контроль рівня цукру в крові. Для галузі, яка стикається з опором роботодавців і страховиків через зростаючі витрати на препарати від ожиріння, це стало переломним моментом на ринку. Платформа Twin Health вимагає від користувачів носити безперервні монітори глюкози та смарт-годинники вдома, у парі з розумною вагами та тонометром. Алгоритм штучного інтелекту аналізує ці дані в реальному часі і надає поведінкові підказки через мобільний додаток — наприклад, пропонує прогулянку на 15 хвилин, щоб запобігти підвищенню рівня цукру після обіду. Для збору даних не потрібні регулярні візити до клініки, хоча періодичні лабораторні дослідження і телездоров’ясупровід підтримують програму.

Кремній зустрічається з біологією: стратегія цифрового двійника NVIDIA і Eli Lilly для створення ліків

У той час як Twin Health використовує цифрових двійників для повернення до здоров’я при існуючих захворюваннях, NVIDIA і Eli Lilly застосовують цю технологію для зовсім іншої мети: прискорення відкриття нових ліків. У історичному партнерстві, оголошеному на початку 2026 року, дві компанії запустили п’ятирічне спільне інноваційне співробітництво, базоване в районі Залива Сан-Франциско, з інвестиціями понад 1 мільярд доларів.

Концепція цифрового двійника, хоча й сучасна у застосуванні, має глибокі корені. Доктор Майкл Грайвс представив теоретичну основу на конференції Інженерів-виробників у Мічигані у 2002 році, спочатку назвавши її «Модель інформаційного дзеркала». Технологічний фахівець NASA Джон Вікерс оформив термін «цифровий двійник» у 2010 році, співпрацюючи з Грайвсом над технічною дорожньою картою, що описує віртуальні копії космічних апаратів для симуляцій і тестування безпеки.

Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг став найвидимішим пропагандистом цієї технології після її яскравого представлення у ключовій доповіді GTC 2021 як основи платформи Omniverse і стратегії промислового штучного інтелекту. На CES 2026 Хуанг прямо заявив: «Майбутнє важкої промисловості починається з цифрового двійника». Ця ідея тепер реалізується у фармацевтичних дослідженнях.

За умовами партнерства нова лабораторія використовуватиме чіпи NVIDIA Vera Rubin — архітектурного наступника лінійки Blackwell — для забезпечення величезної обчислювальної потужності, необхідної для масштабного біологічного моделювання. Дослідники застосовуватимуть платформу NVIDIA BioNeMo для симуляції величезних хімічних і біологічних просторів у віртуальній реальності перед синтезом окремої фізичної молекули в лабораторії. Це означає фундаментальний зсув: від традиційного методу пошуку ліків методом проб і помилок до швидкісної обчислювальної інженерії.

Співпраця поширюється і на оптимізацію виробництва. Використовуючи платформу NVIDIA Omniverse, Eli Lilly зможе створювати цифрових двійників своїх виробничих ліній, тестувати ланцюги постачання в різних сценаріях і оптимізувати процеси виробництва високовартісних препаратів, таких як GLP-1 та нові терапії для схуднення. Ця здатність стає критичною, оскільки виробничі затримки вже давно ускладнюють ринок препаратів від ожиріння через зростання попиту.

Повстання платників: ринкові сили, що керують двома різними стратегіями штучного інтелекту

Розуміння причин появи цих двох підходів до цифрових двійників вимагає аналізу вибухового зростання — і опору — у сфері препаратів GLP-1. З 2018 по 2023 рік витрати на GLP-1 у США зросли більш ніж на 500 відсотків, до 71,7 мільярда доларів. Аналітики прогнозують, що продажі перевищать 100 мільярдів доларів до 2030 року.

Ця бумова динаміка змусила Eli Lilly і конкурента Novo Nordisk інвестувати величезні кошти у виробничі потужності. Eli Lilly вклала 9 мільярдів доларів у виробництво активних фармацевтичних інгредієнтів, тоді як Novo Nordisk розширила свої потужності в Данії та Північній Кароліні на 11 мільярдів доларів. Однак навіть із цими масштабними інвестиціями залишалися проблеми з постачанням і зростанням цін.

До 2026 року виник значний спротив. Звіт AON «Глобальні медичні тенденції» прогнозує, що витрати роботодавців на медичне страхування зростуть на 9,8 відсотка через сплеск використання GLP-1 і підвищення премій. У дослідженні Mercer «Стратегії охорони здоров’я та вигод на 2026 рік» зазначено, що 77 відсотків великих роботодавців активно цілеспрямовано зменшують витрати на GLP-1, а покриття зупиняється через обмеження.

Це повстання платників створило два конкурюючі наративи. Модель NVIDIA-Eli Lilly має на меті знизити витрати на R&D у фармацевтиці і прискорити цикли розробки ліків, теоретично виправдовуючи високі ціни на блоубастерні препарати через швидше інноваційне зростання. Модель Twin Health, навпаки, прямо ставить під сумнів необхідність дорогих медикаментів — демонструючи, що AI-інтервенції у спосіб життя і моніторинг метаболізму можуть досягати результатів, порівнянних або кращих за фармакологічне втручання.

Комерційна модель Twin Health підсилює цей зсув. Вона базується на оплаті за результати, і компанія генерує приблизно 8000 доларів економії на високовартісному пацієнті — прямий фінансовий стимул, що резонує з платниками, які мають справу з двоцифровим зростанням витрат.

Куди рухається фармацевтична індустрія: від експериментів до вимірюваних результатів

Велика фармацевтика робить ставку на штучний інтелект не лише для захисту блоубастерних доходів, а й для фундаментального переосмислення самої системи відкриття ліків. На Всесвітньому економічному форумі у Давосі Хуанг з NVIDIA чітко окреслив цю трансформацію:

«Три роки тому більша частина їхнього бюджету на R&D ймовірно була витрачена на лабораторії з мокрим циклом. Зверніть увагу на великий суперкомп’ютер штучного інтелекту, у який вони інвестували, на велику лабораторію штучного інтелекту. Все більше цей бюджет буде зміщуватися у напрямку AI.»

Цей стратегічний поворот відображає зростаючий тиск на фармацевтичний сектор виправдати сотні мільярдів щорічних витрат на R&D. Історично кандидатами на перший етап клінічних досліджень є препарати з приблизним 90-відсотковим рівнем невдачі перед отриманням регуляторного схвалення — марнотратний рівень відсіву, що висмоктує капітал і затягує терміни. Впроваджуючи AI-симуляцію цифрових двійників у безперервні цикли навчання, компанії на кшталт Eli Lilly теоретично зможуть зменшити вартість невдач і прискорити просування кандидатів.

Однак розходження між стратегією фармацевтичного суперкомп’ютера NVIDIA і технологією повернення до здоров’я Twin Health відображає ширший ринковий перелом 2026 року. Аналітичні фірми, зокрема Deloitte, підкреслюють у своєму «Огляді охорони здоров’я США 2026», що сектор рішуче відходить від теоретичних моделей AI на користь систем, які генерують вимірюваний, кількісний фінансовий вплив.

Інвестиційні наслідки: орієнтація у складному ландшафті

Для інвесторів поява конкурентних стратегій цифрових двійників створює і можливості, і виклики. Пол МакДональд, головний інвестиційний директор Harvest ETFs, визнає захоплення AI у сфері охорони здоров’я, але зберігає збалансований погляд на короткострокову перспективу сектору.

«AI у healthcare дуже захоплює, і ми бачимо застосування, що впроваджуються у багато галузей, найпомітніше у діагностиці, але дедалі більше у біофармацевтичних дослідженнях і медичних пристроях», — зазначив МакДональд. «Якщо говорити про такі технології, як носимі пристрої і створення більш персоналізованих планів способу життя, ми все ж віримо, що ширші класи препаратів від ожиріння і ринки будуть зростати значно у найближчі роки.»

МакДональд вказує на два структурних фактори, що підтримують подальше розширення GLP-1: розширення доступу Medicare і розробка пероральних формулювань. «Системні переваги і значні користі для здоров’я, що виходять за межі схуднення, сприяють зростанню прийняття препаратів і розширенню покриття, що дозволяє більшій кількості пацієнтів отримувати ці ліки. Зараз у США плануються пілотні програми для розширення доступу для учасників Medicare у другій половині 2026 року, що суттєво збільшить потенціал обсягу виписаних рецептів.»

Крім того, «крім традиційних підшкірних ін’єкцій, зростає доступність пероральних форм, що не лише збільшує потенціал ширшого застосування, а й покращує загальну структуру витрат і маржу для компаній із усталеними виробничими потужностями.»

Збалансований підхід МакДональда — поєднання підтримки тренду AI і збереження переконання у перспективності GLP-1 — відображає нову реальність ринку: у 2026 році інвестори, що орієнтуються у можливостях життєвих наук, стикаються з більшою кількістю змінних, конкуренційних наративів і справжньої невизначеності, ніж будь-коли раніше. Цифрові двійники змінять спосіб відкриття ліків і управління хронічними захворюваннями, але точні переможці та програшні ще мають визначитися.

Заява про цінні папери: Автор не має прямого інвестиційного інтересу в жодній з компаній, згаданих у цій статті.

Редакційне повідомлення: Investing News Network не гарантує точність або повноту інформації, наведеної у цих аналізах. Висловлені думки не відображають позицію Investing News Network і не є інвестиційною порадою. Усіх читачів закликаємо самостійно проводити належну обачність.

Висловлювані тут думки і погляди належать автору і не обов’язково відображають позицію Nasdaq, Inc.