01 醫(yī)療健康領袖展望2026：AI將從“輔助工具”邁向“臨床伙伴”
多位醫(yī)療健康領域的領軍人物近日對MobiHealthNews表示，2026年將成為人工智能在醫(yī)療領域接受真正考驗的一年。
來自醫(yī)療系統(tǒng)、初創(chuàng)企業(yè)、科技巨頭和投資機構的決策者普遍預測，人工智能在醫(yī)療領域的應用將發(fā)生深刻轉變：更深入地融入臨床和運營工作流，建立更清晰的安全護欄，并為可衡量的健康結果承擔責任。
02 以下是醫(yī)療領袖們對明年AI影響領域展望的第一部分：
HealthTap聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖恩·梅赫拉：
進入新的一年，我們預測AI將從行政助手演變?yōu)閭€性化臨床決策的伙伴，這一進程將因重大監(jiān)管變革而加速。新近宣布的CMS ACCESS模型和FDA TEMPO試點將成為明年AI應用的關鍵驅動力。ACCESS模型之所以引人注目，是因為它最終解鎖了基于健康結果而非按服務付費的價值導向。這將進一步激勵行業(yè)利用AI來驅動實際健康成果，而不僅僅是提升服務利用率。
此外，F(xiàn)DA的新試點項目TEMPO表明，醫(yī)療軟硬件現(xiàn)在可以比以往更具創(chuàng)新性，部署也更靈活。我們預計這將大大縮短AI開發(fā)與臨床應用之間的周期。
“自主智能體”AI的興起：正如FDA最近已在其內部工作流中部署“自主智能體AI”（自2025年12月1日起），我們預計醫(yī)療領域也將擁抱自主AI代理。這些代理不僅會標記數(shù)據(jù)，還將自動化制定個性化干預措施，草擬信息或護理調整方案供醫(yī)生審閱。這使得護理服務變得主動且高度個性化，同時不會增加醫(yī)生的時間負擔。
Pyx Health創(chuàng)新與AI負責人布里杰什·帕特爾：
展望2026年，我預見到三大轉變。首先，醫(yī)療系統(tǒng)和保險公司將從試點和演示轉向可衡量的實證。核心問題將是：這項AI是否減少了文書工作時間？是否留住了更多醫(yī)療補助計劃的會員？是否減少了急診就診？如果無法將模型與真實結果掛鉤，它將難以度過下一個預算周期。
其次，將從“點擊與打開”轉向“激活”。參與度指標的重要性將低于人們是否實際完成了癌癥篩查、是否保留了福利、或是否開始使用食品和交通支持。能夠發(fā)現(xiàn)并解決特定障礙的AI——而不僅僅是識別需求并發(fā)出轉診——才是支付方愿意付費的對象。
最后，我認為2026年我們將看到從“蠻荒西部式代理”轉向“受約束的副駕駛”。2025年讓我們初嘗了自主AI代理在醫(yī)療領域的滋味。那些真正扎根的系統(tǒng)將更像是嵌入在明確定義工作流中的副駕駛，有清晰的護欄和人工“逃生艙口”，而非回答任何問題的自由形態(tài)聊天機器人。
2025年是關于將AI接入醫(yī)療系統(tǒng)的“管道”。2026年將是關于問責制的一年——證明這些系統(tǒng)確實改變了臨床醫(yī)生的工作負荷、會員行為和健康結果。
QuantHealth聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO奧爾·英巴爾：
2026年，我認為我們將看到更多以人為中心的自主工作流涌現(xiàn)。大型語言模型在監(jiān)管提交、醫(yī)療編碼和預先授權等領域特別有效，而這些都需要人類專業(yè)知識。
在風險投資領域，生物科技風投將開始依賴預測軟件來指導投資決策。近年來投資者對療法投資的興趣有所下降，留下來的投資者可能會變得更精明，利用通常只有大型藥企才采用的高度創(chuàng)新方法來降低投資風險。
此外，雖然一些大型藥企將主要依靠內部團隊和AI平臺，但大多數(shù)將通過合作與相對小眾的AI初創(chuàng)公司合作，以保持領先地位。
Sheba醫(yī)療中心ARC創(chuàng)始人兼主任、創(chuàng)新、轉型與AI首席官埃亞爾·齊姆利奇曼：
我們在2025年看到了一些整合和試點，2026年將看到更多整合，并在更大規(guī)模上產生影響。
視頻分析是我們關注的另一個AI領域。傳統(tǒng)上，AI被用于影像學、放射學和病理學。如今，隨著強大的存儲和計算能力，我們可以對視頻進行高級分析。有大量的應用場景，例如：監(jiān)測、患者病情惡化、安全事件、監(jiān)測醫(yī)護人員手部衛(wèi)生。每個環(huán)境都有視頻。
Dyania Health創(chuàng)始人兼CEO艾麗尼·施洛瑟：
2026年，我預計AI將變得更加協(xié)作化，而非交易化。我們將看到多機構學習系統(tǒng)，模型基于共享的臨床見解、新證據(jù)和真實世界人群持續(xù)更新，而不是單點試點。這種轉變將迫使行業(yè)更認真地對待驗證、治理和公平性，但這也正是釋放先進診斷和療法有效可及性的關鍵。
Edge Medical Ventures聯(lián)合創(chuàng)始人兼管理合伙人謝伊·波利克：
我們仍處于AI變革醫(yī)療健康的起點。我們現(xiàn)在看到的變化更為表層，但隨著技術成熟，影響將深入得多。對診斷的影響將是深遠的。AI將幫助預防許多目前被認為是不可避免的災難性事件，盡管它們的早期跡象隱藏在大量數(shù)據(jù)中，只有AI工具才能檢測到。
我也看到AI在那些缺乏訓練有素人員的領域和適應癥上產生重大影響。在新興市場以及發(fā)達國家的偏遠地區(qū)普及診斷和治療，是一個巨大的未滿足需求和重要機遇。隨著全球醫(yī)療需求的增長，挑戰(zhàn)將是確保無論身處何地都能獲得更好的醫(yī)療服務，而AI可以幫助實現(xiàn)這一目標。
UnityAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO埃德蒙德·杰克遜：
2026年，醫(yī)療服務提供者將對AI投資更具辨別力。經過幾年測試和試點各種工具，那些集成不佳的“華麗技術”的問題已暴露無遺。那些致力于技術和工作流整合艱難工作的公司將在明年大規(guī)模擴張，而那些沒有這樣做的公司將停留在小型試點和有限部署中。
Redesign Health風險投資負責人尼爾·帕特爾：
AI已悄然成為眾多組織的“團隊成員”，傾聽就診過程、起草筆記、準備病歷、管理收件箱、建議編碼、支持預先授權和收入周期管理。這些主要在后臺運行的工作提供了實實在在的時間節(jié)省。它還通過加速證據(jù)審查和政策工作，開始支持監(jiān)管機構和支付方。
對于2026年，我預測將從單點工具轉向由AI編排的工作流和代理，這些代理能端到端地完成多步驟任務，同時出現(xiàn)更多緊密集成到護理計劃中、面向患者的體驗，而不僅僅是獨立的聊天機器人。組織在規(guī)?；耙矊⒁笄逦耐顿Y回報率、安全性證據(jù)和治理，這需要更嚴格的衡量。
Arintra聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO尼泰什·什羅夫：
展望明年，AI最有意義的影響將不是來自前端工具，而是來自后臺辦公的現(xiàn)代化。編碼、理賠和拒付帶來了沉重的管理負擔和財務風險，然而它們是最適合進行安全、可擴展自動化的工作流。
隨著醫(yī)療系統(tǒng)從試點轉向企業(yè)級應用，AI將提高準確性、加速現(xiàn)金流，并在最重要的領域釋放人力資源。
2026年，AI的故事將很簡單：更少的管理阻力、更強的財務績效、更多的人去做只有人類才能做的工作。
Joy Parenting Club聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁艾米麗·格林伯格：
2026年，下一個飛躍將是情境感知護理。這意味著系統(tǒng)能夠同時理解臨床數(shù)據(jù)和實際生活經驗。成功的組織將是那些將智能與同理心結合，并像重視效率一樣重視信任的組織。
Millie創(chuàng)始人兼CEO阿努·夏爾馬：
我預計將看到藥物發(fā)現(xiàn)的加速、護理服務公司中更多的前線臨床運營（例如，電話、轉診等），以及從計費到理賠裁決的全周期收入管理。
我預計2026年將引發(fā)新的問題探討：隨著越來越難以區(qū)分人類服務提供者和AI代理，“誰”在提供護理？以及由AI創(chuàng)造的生產力和效率提升是否應該獲得額外補償？
Wisp CEO莫妮卡·切帕克：
AI極大地提高了幕后護理工作的效率。它并未取代臨床決策，而是改善了它。
展望未來，我預計AI將使護理變得更加主動，尤其是在預防性女性健康方面。我們將看到更智能的分診、更個性化的治療路徑，以及虛擬護理與線下護理之間更好的整合。
我還看到更多將多種治療和專業(yè)整合在一個平臺下的合作關系。將所有部分整合在一起，正是我們如何解決高度碎片化格局的方式，我認為隨著時間的推移，這種格局將繼續(xù)走向整合。
三星電子醫(yī)療移動B2B總監(jiān)切里·德魯利斯：
2025年，我們見證了AI真正開始變革醫(yī)療健康，從實驗走向醫(yī)療場景中的運營現(xiàn)實。這在診斷支持方面最為明顯，提高了準確性、個性化治療計劃，并使管理流程更高效。更重要的是，我們看到AI有能力協(xié)助早期疾病檢測，實現(xiàn)更主動的干預并改善患者結果。
展望未來，我預計AI將通過增強遠程醫(yī)療、實現(xiàn)實時健康監(jiān)測以及促進藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，進一步突破醫(yī)療領域的可能邊界。
GE醫(yī)療成像業(yè)務總裁兼CEO羅蘭·羅特：
展望2026年，AI將繼續(xù)深化其在醫(yī)療領域的整合，進一步從反應性工具向主動性和預測性工具過渡。我們預計將更加關注企業(yè)級AI編排，隨著多模態(tài)AI的興起，整合影像、實驗室和基因組數(shù)據(jù)，以提供更全面、整體的患者視圖。
大規(guī)模的AI部署不僅有望在頂級學術醫(yī)院實現(xiàn)，還將擴展到社區(qū)醫(yī)療機構，生成式AI工具的開發(fā)和采用也可能取得進展，幫助起草報告、總結發(fā)現(xiàn)并自動化工作流?？傊@些AI發(fā)展旨在支持更精確的診斷預測、高度個性化的治療調整和持續(xù)的患者監(jiān)測，進一步鞏固AI在提供更好、更可及的醫(yī)療健康服務中的作用。
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