Представлен анализ роли и перспектив больших языковых моделей (LLM) в трансформации современного здравоохранения, с акцентом на улучшение взаимодействия в системе «врач-пациент». Рассматривается спектр применения LLM: от автоматизации административных задач до поддержки пациентов в самообразовании и управлении своим здоровьем. Раскрывается способность к семантической адаптации, к переводу сложной медицинской терминологии на язык, понятный пациенту, что поддерживает концепцию совместного принятия решений. Освещаются практические кейсы применения LLM, включая мониторинг хронических заболеваний, поддержку приверженности медикаментозной терапии и предоставление инструкций в экстренных ситуациях. Принимая проблемы точности общедоступных LLM, возможность генерации ложной информации («галлюцинаций»), предвзятость данных, а также этические и регуляторные вызовы, связанные с конфиденциальностью данных и ответственностью за предоставленную информацию,раскрываются технологические аспекты, такие как поисковые архитектуры Retrieval-Augmented Generation и методики Chain of Thought для повышения точности и клинической релевантности генерируемых LLM ответов, а голосовые интерфейсы — как средство улучшения доступности этих технологий для различных групп населения. Акцентируется потребность в междисциплинарном сотрудничестве и создании чётких нормативно-правовых рамок для безопасного и эффективного внедрения технологий в клиническую практику.