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报告摘要

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。

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