> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026 年医疗健康和生命科学行业 AI 发展现状及趋势总结 ## 核心内容 2026 年，AI 在医疗健康和生命科学行业已实现广泛应用，并展现出显著的商业价值。AI 技术正在加速整合到各个细分领域，从药物研发到临床决策支持，再到患者互动和后台自动化。AI 不仅提高了效率，还为组织带来了可观的收入增长和成本节约。 ## 主要观点 - **AI 采用率持续上升**：70% 的受访者表示其组织正在积极使用 AI，比 2025 年增长了 7%。 - **生成式 AI 和大语言模型（LLM）成为主流**：69% 的受访者表示正在使用生成式 AI 和 LLM，比 2025 年增长了 15%。 - **预测和数据分析为核心**：65% 的受访者表示其组织使用 AI 进行数据分析和数据科学。 - **开源模型推动定制化 AI 解决方案**：82% 的受访者认为开源模型对其 AI 战略非常重要。 - **AI 智能体初露锋芒**：47% 的受访者表示正在使用或评估 AI 智能体，其中 22% 已部署，19% 计划在未来一年部署。 - **AI 对收入和成本有积极影响**：85% 的管理层受访者表示 AI 帮助其增加年收入，80% 的受访者表示 AI 帮助其降低年成本。 - **预算大幅增加**：85% 的受访者表示将在 2026 年增加 AI 预算，其中 50% 的小型公司和 40% 的大型公司表示增长将非常显著。 - **混合计算架构成为趋势**：43% 的组织正在使用混合计算处理 AI 工作负载，比去年增长了 8%。 - **AI 用例多样化**：医疗影像、临床决策支持、行政任务优化、自然语言处理（NLP）和虚拟健康助手是 AI 最具投资回报的用例。 ## 关键信息 ### AI 采用率 - **整体 AI 使用率**：70% 的受访者表示正在积极使用 AI，较 2025 年增长 7%。 - **行业细分使用率**： - 数字医疗健康：78% - 制药和生物技术：74% - 支付方和提供方：56% - 医疗科技、工具和诊断：70% ### AI 主要工作负载 - **生成式 AI 和 LLM**：69% - **数据分析和数据科学**：65% - **预测性分析**：51% - **代理式 AI**：47% ### AI 主要用例 - **总体**： - 临床决策支持：42% - 医疗成像：38% - 行政任务和工作流优化：38% - **制药和生物技术**： - 药物发现和开发：57% - 基因组应用：44% - 临床文档中的 NLP：40% - **支付方和提供方**： - 行政任务和工作流优化：52% - 临床文档中的 NLP：40% - 临床决策支持：39% - **医疗科技、工具和诊断**： - 医疗成像：61% - 临床决策支持：42% - 诊断检测：34% - **数字医疗健康**： - 虚拟健康助手和聊天机器人：52% - 临床文档中的 NLP：50% - 临床决策支持：48% ### AI 对收入和成本的影响 - **收入增长**： - 44% 的管理层受访者表示 AI 帮助其年收入增长超过 10%。 - 小型公司尤其受益，56% 的受访者表示 AI 帮助其收入增长超过 10%。 - **成本节约**： - 35% 的受访者表示 AI 帮助其降低年成本至少 10%。 - 小型公司中有 44% 的受访者表示 AI 帮助其降低成本。 ### AI 面临的挑战 - **小型公司主要挑战**： - 缺乏预算：40% - 数据规模不足：33% - 缺乏 AI 专家：25% - **大型公司主要挑战**： - 数据相关问题（隐私、安全、合规）：39% - 缺乏 AI 专家：33% - 监管和道德问题：37% ### 代理式 AI 的主要用例 - **总体**： - 知识管理和检索：46% - 文献综述和分析：38% - 内部流程优化：37% - **制药和生物技术**： - 文献综述和分析：55% - 药物发现和生物标志物识别：47% - 知识管理和检索：45% - **支付方和提供方**： - 内部流程优化：41% - 面向患者的聊天机器人或数字智能体：39% - 知识管理和检索：37% - **医疗科技、工具和诊断**： - 知识管理和检索：47% - 文献综述和分析：40% - 临床决策支持：37% - **数字医疗健康**： - 知识管理和检索：51% - 面向患者的聊天机器人或数字智能体：49% - 总结临床记录：44% ### 未来趋势 - **AI 智能体将更广泛部署**：到 2027 年，AI 智能体将不再局限于预测分析，而是更广泛地用于跨患者群体、试验和护理工作流进行推理。 - **预算增长推动 AI 发展**：85% 的受访者表示将在 2026 年增加 AI 预算，其中 34% 的受访者将优化 AI 工作流和生产周期作为首要支出任务。 ## 调研方法 - **调查时间**：2025 年 8 月至 9 月 - **受访者数量**：超过 600 名 - **受访者构成**：管理层（60%）与 AI 从业者（40%） - **覆盖行业**：包括生物制药数据平台、临床研究、诊断、基因组学、数字医疗健康、健康保险、医院、医疗设备、手术机器人等。 - **数据来源**：NVIDIA 的全球分发列表 ## 结论 AI 在医疗健康和生命科学行业已从早期试点阶段进入成熟应用阶段，展现出巨大的潜力和实际效益。随着开源工具的普及和代理式 AI 的发展，行业正在向更高效、更智能的运营模式迈进。然而，AI 的成功部署仍面临数据、合规、人才等挑战。未来，AI 预算的持续增长和对特定用例的优化，将推动该行业进一步创新与变革。