2026年，AI醫療的敘事正在悄然轉向。

此前歷經多年，整個行業一度彌漫著被數額巨大的融資以及超大規格的模型所左右的態勢，當下，然而，在切實經歷了一番炒作以及遭受了諸多質疑之后，一個具備更強基礎性、并且顯得更加關鍵重要的問題逐漸清晰地呈現于眾人眼前：

如何讓AI真正融入醫療體系，并切實發揮作用？

近日，行業媒體Chief Healthcare Executive撰寫并發表了文章，該文章進行了展示，展示的內容是26位醫療高管作出的對于2026年AI醫療發展的預測。

那一些高管，是從差異不同的諸多領域而來的，其背景各不相同，然而，他們所擁有的共識卻清晰明了：人工智能在醫療范疇的“發現階段”，已然是走到終點了。真正存在的挑戰之處在于“擴散”這個方面，要把技術從那種僅僅用于展示技巧的狀態，轉變成能夠被信賴、可以擴展、具備責任感的實際現實價值 。

真正值得予以關注的，已并非是“AI能不能經由執業醫師考試”，而是“怎樣將AI嵌入到診療閉環里頭，使它變成醫生以及患者都能夠加以依賴的伙伴”。

于這群高管的視野之中，可以找到三個關鍵維度，這三個關鍵維度，正起著界定2026年醫療AI行進方向的作用 ，方向被界定了 。

AI的價值，在于賦能而非替代

相當長的一段時期之內，對于AI醫療的探討始終存有如此一種過度樂觀的說法：AI會把醫生給取代掉 。

多位高管不約而同地拒絕了“A取代醫生”的敘事。

他們把AI看作是一種認知方面的基礎設施，與之不同的是，它的價值并非在于能夠獨自做出決策，而是在于能夠減輕人們的負擔，在于能夠填補存在的盲區，還在于能夠放大人類所具備的專業直覺。

醫療科技公司athenahealth的首席醫療官Nele Jessel所做調研得出的數據極具代表性，有86%的臨床醫生表明自己愿意讓人工智能協助去識別病歷里容易被忽略掉的細節，在這當中，有26%的臨床醫生甚至心甘情愿地完全交由人工智能去處理 。

這并非對專業權威的放棄，而是對信息過載現實的應對。

Wellsheet首席執行官克雷格·利莫利表述得更為直截了當，其稱，歷經了長達十年的數字化反復折騰，最終，是人工智能使得醫生再度將注意力投放至診斷以及患者身上 。

但這種“賦能”不會自動發生。

Vital公司的首席執行官Aaron Patzer察覺到了一個饒有趣味的狀況，患者已然無法等待醫療機構的批準，進而開始自行運用GPT去剖析化驗單了，這種呈現出“自下而上”態勢的倒逼情形，使得醫院不得不構建起官方的、合規的、具備臨床背景的AI標準 。

關鍵在于信任，Experian Health總裁Jason Considine著重提出執業醫師考試時間，AI得“支持而非干擾”醫護人員，為達成這點，供應商要有極高透明度，將AI毫無縫隙地嵌入既有工作流，達成“簡化醫療”的目的，而非增添負擔。

那位名為Nicole Rogas的RevSpring總裁提出一項更為細膩的觀點，成功的AI需要具備“同理心”，也就是能夠感知患者的情緒變化，還能預判何時應當由真人進行介入，這不但能夠提升效率，而且更有助于建立醫患之間的信任。

AI醫療落地：從模型走向系統

雖說AI模型能力發展得異常迅猛，然而在實際的醫療場景當中，當它們遭遇復雜的病例病史情況時，當它們面臨多個科室之間需要協同合作的狀況時，當它們面對長期的跟蹤隨訪工作時，皆是依舊顯得在應對上力不從心的 。

高級管理人員們普遍都察覺到，2026 年決定成敗的關鍵因素執業醫師考試時間，并非在于模型具備多么強大的能力，而是在于系統是不是健全完善。

那個被稱作“系統”的事物，是指環繞著核心AI能力精心搭建起來的一整套架構，其中涵蓋著：

哪些方向最值得投入？

到了2026年，AI醫療所關注的重點，已然從“技術可能性”這個方面，轉變到了“價值閉環”之上。

在高管們明確指出的情況下，只有那種能夠以低成本且具備高可靠性地嵌入真實診療以及運營流程的AI，才是真正值得投入的方向。

其中，有一個趨勢，是備受看好的，那就是所謂的“環境智能”，英文表述為“Ambient AI”。

醫生無需再進行“操作AI”，而是身處于這樣一個智能環境之中，這個環境能夠聽懂對話，能夠自動生成結構化病歷，還能夠跨記錄識別風險 。

當前占據主導地位的電子健康記錄廠商，正在加快速度，把這類能力以原生方式進行集成，進而使它變成工作流當中默認的構成部分。

在前端，AI的價值正從“治病”向“防病”延伸。

經由將可穿戴設備、遠程監測、電子病歷以及生活方式數據予以融合，AI能夠于癥狀出現之前，就捕獲諸如腎病、心臟病這類慢性病的早期信號 。

Carna Health的Salvatore Viscomi宣稱，AI正循序漸進地勾勒出一幅更具完整性的患者健康畫面，促使醫療模式由被動回應轉變為主動介入，。

于后臺之中，收入周期管理，也就是RCM，業已成為AI得以落地的最為成熟的場景里的其中之一 。

因RCM規則明晰、數據繁多、流程反復，AI于此處充分展現能力：先是實時核驗保險資格，接著進行智能編碼，然后依據歷史拒付模式預估風險并預先介入。

Optum Insight進行估算，要是行政交易實現全面自動化，那么美國的醫療系統每年能夠節省超過200億美元。

在生物科技這個領域當中，2026年的時候，或許會迎來由AI驅動的又一輪反彈情況。

Immunic Therapeutics首席執行官 丹尼爾·維特 覺得，人工智能 會使藥物發現進程加快，能優化臨床試驗設計，且憑借整合基因組學、蛋白質組學、醫學影像以及真實世界數據 來推動更精準、高效、個性化的療法研發 。