2026年，AI醫(yī)療的敘事正在悄然轉(zhuǎn)向。

過去幾年，行業(yè)曾被巨額融資、超大模型主導(dǎo)，如今，在經(jīng)歷炒作和質(zhì)疑之后，一個(gè)更基礎(chǔ)、也更關(guān)鍵的問題浮出水面：

如何讓AI真正融入醫(yī)療體系，并切實(shí)發(fā)揮作用？

近日，行業(yè)媒體Chief Healthcare Executive發(fā)表文章，展示了26位醫(yī)療高管對(duì)于2026年AI醫(yī)療發(fā)展的預(yù)測(cè)。

這些高管來自不同領(lǐng)域，背景各異但共識(shí)清晰：AI在醫(yī)療的“發(fā)現(xiàn)階段”已然結(jié)束，真正的挑戰(zhàn)在于“擴(kuò)散”，讓技術(shù)從炫技，轉(zhuǎn)化為可信賴、可擴(kuò)展、負(fù)責(zé)任的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

真正值得關(guān)心的，不再是“AI能不能通過執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試”，而是“如何把AI嵌入診療閉環(huán)之中，讓它成為醫(yī)生和患者都能依賴的伙伴”。

在這群高管的眼中，有三個(gè)關(guān)鍵維度，正在定義2026年醫(yī)療AI的走向。

AI的價(jià)值，在于賦能而非替代

很長一段時(shí)間，關(guān)于AI醫(yī)療的討論總是存在一種過度樂觀的論調(diào)：AI將取代醫(yī)生。

多位高管不約而同地拒絕了“A取代醫(yī)生”的敘事。

相反，他們將AI視為一種認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施，其價(jià)值不在于獨(dú)立決策，而在于減輕負(fù)擔(dān)、填補(bǔ)盲區(qū)并放大人類的專業(yè)直覺。

athenahealth首席醫(yī)療官Nele Jessel的調(diào)研數(shù)據(jù)極具代表性：86%的臨床醫(yī)生表示愿意讓AI協(xié)助識(shí)別病歷中易被忽略的細(xì)節(jié)，其中26%甚至愿意完全交由AI處理。

這并非對(duì)專業(yè)權(quán)威的放棄，而是對(duì)信息過載現(xiàn)實(shí)的應(yīng)對(duì)。

Wellsheet CEO Craig Limoli說得更直接：“經(jīng)歷了十年的數(shù)字化折騰，最終是AI讓醫(yī)生重新把注意力放回診斷和患者身上?！?/p>

但這種“賦能”不會(huì)自動(dòng)發(fā)生。

Vital首席執(zhí)行官Aaron Patzer觀察到一個(gè)有趣的現(xiàn)象：患者已經(jīng)等不及醫(yī)療機(jī)構(gòu)的批準(zhǔn)，開始自己用ChatGPT分析化驗(yàn)單了。這種“自下而上”的倒逼，迫使醫(yī)院必須建立官方、合規(guī)、具備臨床背景的AI標(biāo)準(zhǔn)。

信任是關(guān)鍵。Experian Health總裁Jason Considine強(qiáng)調(diào)，AI必須“支持而非干擾”醫(yī)護(hù)人員。要做到這一點(diǎn)，供應(yīng)商需要極高的透明度，把AI無縫嵌入現(xiàn)有工作流，實(shí)現(xiàn)“簡化醫(yī)療”，而不是增加負(fù)擔(dān)。

RevSpring總裁Nicole Rogas則提出一個(gè)更細(xì)膩的觀點(diǎn)：成功的AI要有“同理心”——能感知患者的情緒變化，預(yù)判何時(shí)該由真人介入。這不僅提升效率，更能幫助建立醫(yī)患之間的信任。

AI醫(yī)療落地：從模型走向系統(tǒng)

盡管AI模型能力突飛猛進(jìn)，但在真實(shí)醫(yī)療場(chǎng)景中，它們面對(duì)復(fù)雜病史、多科室協(xié)作或長期隨訪時(shí)，依然顯得力不從心。

高管們普遍意識(shí)到：2026年的勝負(fù)手，不在模型有多強(qiáng)，而在系統(tǒng)是否健全。

所謂“系統(tǒng)”，是指圍繞核心AI能力所構(gòu)建的一整套架構(gòu)，包括：

• 原生集成的工作流：AI不能是獨(dú)立運(yùn)行的“工具”，而必須像Altera Digital Health的 Ben Sharfe 所描述的那樣，成為EHR中“原生、無縫、默認(rèn)存在”的一部分。

• 上下文記憶能力：通用大模型不了解患者的用藥依從性、社會(huì)環(huán)境或既往就診記錄。Fold Health的Ram Sahasranam構(gòu)想的“AI照護(hù)協(xié)調(diào)平臺(tái)”，就需要具備跨時(shí)間、跨機(jī)構(gòu)、跨會(huì)話的記憶力，才能實(shí)現(xiàn)連續(xù)性照護(hù)。

• 可解釋與合規(guī)治理：Cognizant的Scott Schell指出：“信任的前提是可解釋?！碑?dāng)AI參與拒付審核、風(fēng)險(xiǎn)分層或治療建議時(shí)，必須能清晰回溯推理過程、標(biāo)注數(shù)據(jù)來源，并符合HIPAA等法規(guī)要求。

• 多模態(tài)協(xié)同能力：現(xiàn)實(shí)中的醫(yī)療任務(wù)極少靠單一判斷完成。AKASA的Malinka Walaliyadde提到，未來的AI要能同時(shí)處理文本、語音、影像甚至視頻，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)、多任務(wù)的協(xié)同。

• 成本可控的部署方式：Medicomp Systems的David Lareau提醒，基于通用大模型的按Token計(jì)費(fèi)模式，在全院級(jí)部署中可能難以為繼。越來越多機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)向領(lǐng)域微調(diào)的小模型——在保障效果的同時(shí)，控制成本與數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。

哪些方向最值得投入？

在2026年，AI醫(yī)療的關(guān)注重心已從“技術(shù)可能性”轉(zhuǎn)向“價(jià)值閉環(huán)”。

高管們明確指出，只有能低成本、高可靠地嵌入真實(shí)診療與運(yùn)營流程的AI，才是真正值得投入的方向。

其中最被看好的趨勢(shì)之一，是“環(huán)境智能”（Ambient AI）。

醫(yī)生不再需要“操作AI”，而是身處一個(gè)能聽懂對(duì)話、自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化病歷、跨記錄識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的智能環(huán)境中。

主流EHR廠商正加速將這類能力原生集成，使其成為工作流的默認(rèn)組成部分。

在前端，AI的價(jià)值正從“治病”向“防病”延伸。

通過融合可穿戴設(shè)備、遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、電子病歷和生活方式數(shù)據(jù)，AI能在癥狀出現(xiàn)前就捕捉慢性病（如腎病、心臟?。┑脑缙谛盘?hào)。

Carna Health的Salvatore Viscomi表示，AI正在拼出一幅更完整的患者健康圖景，推動(dòng)醫(yī)療從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)干預(yù)。

在后臺(tái)，收入周期管理（RCM）已成為AI落地最成熟的場(chǎng)景之一。

由于RCM規(guī)則明確、數(shù)據(jù)密集、流程重復(fù)，AI在這里大顯身手：從實(shí)時(shí)驗(yàn)證保險(xiǎn)資格、智能編碼，到基于歷史拒付模式預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)并提前干預(yù)。

Optum Insight估算，若全面自動(dòng)化行政交易，美國醫(yī)療系統(tǒng)每年可節(jié)省超200億美元。

而在生物科技領(lǐng)域，2026年也可能迎來AI驅(qū)動(dòng)的新一輪反彈。

Immunic Therapeutics CEO Daniel Vitt認(rèn)為，AI將加速藥物發(fā)現(xiàn)、優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并通過整合基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、醫(yī)學(xué)影像和真實(shí)世界數(shù)據(jù)（RWD），推動(dòng)更精準(zhǔn)、高效、個(gè)性化的療法開發(fā)

—The End—