2026年，AI醫(yī)療的敘事正在悄然轉(zhuǎn)向。

往昔的那幾年當中，行業(yè)曾經(jīng)是被數(shù)額巨大的融資以及超大的模型所主導著的，現(xiàn)如今呢，在歷經(jīng)了炒作以及質(zhì)疑以后，一個更為基礎(chǔ)的，并且也是更為關(guān)鍵的問題浮現(xiàn)出來了：

如何讓AI真正融入醫(yī)療體系，并切實發(fā)揮作用？

近日，行業(yè)媒體Chief Healthcare Executive發(fā)布了文章，這些文章呈現(xiàn)出了26位醫(yī)療高管的預測，而這些預測是關(guān)于2026年AI醫(yī)療發(fā)展的。

這些高管，來自不一樣的領(lǐng)域，背景并非相同執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試時間，然而共識卻是清晰的，那就是，AI在醫(yī)療的“發(fā)現(xiàn)階段”已經(jīng)結(jié)束，真正的挑戰(zhàn)在于“擴散”，要讓技術(shù)，從那種顯擺技藝的狀態(tài)，轉(zhuǎn)化為能夠信賴、可以擴展、負有責任的現(xiàn)實價值。

真正值得予以關(guān)注的，已并非了“AI能不能經(jīng)由執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試”，而是“怎樣將AI嵌入到診療閉環(huán)里面，致使它變作醫(yī)生以及患者都能夠去依賴的伙伴”。

在這群擔任高管職位的人的眼中，存在三個關(guān)鍵范疇，它們憑借自身特性，正在對2026年醫(yī)療領(lǐng)域人工智能的發(fā)展趨向進行界定。

AI的價值，在于賦能而非替代

在相當長時長內(nèi)，對于AI醫(yī)療的探討，始終存有一類過于樂觀的說法：AI會把醫(yī)生給替換掉。

多位高管不約而同地拒絕了“A取代醫(yī)生”的敘事。

與之相反的是，他們把AI當作一種認知方面的基礎(chǔ)設(shè)施，它的價值并非在于能夠獨自去做決策，而是在于可以減輕負擔，是在于去填補那些存在的盲區(qū)，還在于能夠放大人類所擁有的專業(yè)直覺。

athenahealth的首席醫(yī)療官Nele Jessel所進行的調(diào)研得出的數(shù)據(jù)極具代表性，有86%的臨床醫(yī)生表明自己愿意讓AI來協(xié)助識別病歷里容易被忽略掉的細節(jié)，在這當中，有26%的臨床醫(yī)生甚至愿意完全把相關(guān)事宜交由AI去處理。

這并非對專業(yè)權(quán)威的放棄，而是對信息過載現(xiàn)實的應對。

Wellsheet首席執(zhí)行官Craig Limoli表述得更為直截了當，其稱，歷經(jīng)了長達十年的數(shù)字化方面的一番折騰，最終呢，是人工智能使得醫(yī)生再度將注意力投放回到診斷以及患者身上 。

但這種“賦能”不會自動發(fā)生。

Vital 的首席執(zhí)行官 Aaron Patzer 察覺到了一種饒有趣味的狀況，那就是患者已然等不及醫(yī)療機構(gòu)給予批準，便著手自行運用 GPT 去剖析化驗單了。這般“自下而上”的一種倒逼情形，使得醫(yī)院不得不構(gòu)建起官方的、合規(guī)的、具備臨床背景的 AI 標準。

關(guān)鍵在于信任，Experian Health總裁Jason Considine著重指出，AI務必要“支持而非干擾”醫(yī)護人員，為達成這一點，供應商需具備頗高的透明度，將AI毫無縫隙地嵌入既有工作流，達成“簡化醫(yī)療”，而非增添負擔。

RevSpring總裁Nicole Rogas提出一個觀點，這個觀點更為細膩，成功的AI需要有“同理心”，從而能感知患者的情緒變化，進而預判何時該以真人介入，這樣做不但提升效率，而且更能幫助建立醫(yī)患之間的信任。

AI醫(yī)療落地：從模型走向系統(tǒng)

雖然AI模型能力進步之大難以想象，然而在實際的醫(yī)療場景當中，當它們碰上復雜病史情況，或者遇到多科室協(xié)同合作問題，又或者面臨長期隨訪狀況時，卻依舊凸顯出能力不足，顯得很是力不從心。

高管們大多都察覺到，2026年決定成敗的關(guān)鍵之處，并非在于模型的強大程度，而是在于系統(tǒng)是否完備健全。

那被稱作“系統(tǒng)”的，是指環(huán)繞著核心AI能力為此搭建起來的一整套架構(gòu)，其中包含著：

哪些方向最值得投入？

到了2026年，AI醫(yī)療所聚焦的重點，已經(jīng)從“技術(shù)可能性”這個方面，轉(zhuǎn)變到了“價值閉環(huán)”之上。

高管們清楚地指明，唯有那種能夠以低成本、高可靠態(tài)嵌入真實診療以及運營流程的AI，才算是真正值得予以投入的方向，。

最被看好的趨勢里，存在著一個，它是“環(huán)境智能”（Ambient AI）。

醫(yī)生無需再進行“操作AI”，而是置身于這樣一個智能環(huán)境，這個環(huán)境能夠聽懂對話，能夠自動生成結(jié)構(gòu)化病歷，還能夠跨記錄識別風險 。

主流的EHR廠商，正在加快速度，把這類能力進行原生集成，讓它變成工作流的默認組成部分。

在前端，AI的價值正從“治病”向“防病”延伸。

經(jīng)由將可穿戴設(shè)備、遠程監(jiān)測、電子病歷以及生活方式數(shù)據(jù)予以融合，AI能夠于癥狀顯現(xiàn)之前便捕獲慢性病（像是腎病、心臟病）的早期信號 。

Carna Health的Salvatore Viscomi宣稱，AI正于描繪一幅更為完整的患者健康畫面，促使醫(yī)療由被動回應轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃咏槿搿?/p>

處于后臺的狀況下，收入周期管理，也就是RCM，已然變成了AI得以落地的諸多場景里，最為成熟的場景中的一個 。

因RCM規(guī)則明晰，數(shù)據(jù)繁多，流程反復，AI于此處充分展現(xiàn)能力：先是實時驗證保險資格，接著進行智能編碼，隨后基于歷史拒付模式預測風險并提前予以干預。

Optum Insight進行估算，要是將行政交易全面實現(xiàn)自動化，那么美國的醫(yī)療系統(tǒng)在每一年能夠節(jié)省超過200億美元。

在生物科技這個領(lǐng)域當中，2026年的時候執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試時間，或許會迎來由AI驅(qū)動的又一輪反彈，對此有所期待 。 ”。

Immunic Therapeutics公司首席執(zhí)行官丹尼爾·維特覺得，人工智能將會加快藥物發(fā)現(xiàn)的進程，對臨床試驗設(shè)計予以優(yōu)化，并且借助整合基因組學、蛋白質(zhì)組學、醫(yī)學影像以及真實世界數(shù)據(jù)，促使更精準、高效還有個性化的療法研發(fā)得以推進 。