> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026医生AI+数字生活调研报告总结 ## 核心内容概述 本报告基于对3038名医生的线上问卷调研，聚焦医生在AI与数字生活中的行为趋势、信息获取偏好、医患互动、科研痛点及AI赋能的解决方案。整体来看，AI已从“新奇工具”演变为医生日常工作的基础设施，其在提升效率、支持临床决策、辅助科研等方面发挥着重要作用。 --- ## 主要观点与关键信息 ### 1. AI医学应用：从“可用”向“好用、适配”进阶 - **AI渗透率高**：2026年，99.67%的医生使用AI工具，AI已成为医学数字化的核心组成部分。 - **临床决策辅助成增量市场**：医生对AI在临床决策中的应用需求日益增长，但需解决幻觉错误、特殊人群适配、责任归属等问题，尤其是55岁以上医生对此尤为关注。 - **药物信息查询为刚需**：AI在药物信息传递中扮演关键角色，药企需积极布局AI内容生态，抢占医生使用场景。 ### 2. 医生行为逻辑：效率与安全并重 - **问题导向**：医生高度关注实际问题，AI工具选择以效率和实用性为核心。 - **学习时长下降**：2026年医生平均线上学习时长从2022年的18.7小时降至9.1小时，AI显著提升了信息获取与决策效率。 - **AI工具使用情况**：医生平均使用3款AI工具，62%使用3款及以上；91%每周至少使用一次，50%每日使用；药物查询与医学信息搜索为最常用场景。 ### 3. 数字化营销新思路：核心行为对应信息获取偏好 - **新治疗方案**：医生优先关注不良反应管理与病例实操，其次是研究数据和同行观点。 - **成熟治疗方案**：医生更关注个体化、精准化治疗，以及新适应症拓展和循证证据更新。 - **各科室新药使用偏好**：肿瘤科、风湿免疫科、皮肤科、眼科、血液科是新药处方最频繁的科室，具体药物因科室而异。 ### 4. 医患线上互动：AI助力科普，破解落地痛点 - **科普意愿强烈但落地困难**：83.2%的医生有科普计划，但近半数受限于时间精力和制作经验。 - **内容形式多元化**：图文仍是主流，短视频迅速崛起，但医生缺乏制作与运营能力。 - **全流程支持需求高**：97.7%的医生希望获得合作支持，64.5%需要从选题到运营的全流程服务，数据指引是关键。 ### 5. 医生科研支持：分层赋能，AI破解效率难题 - **科研痛点**：数据多、处理难、成果转化慢是主要问题，论文写作、数据整理、统计分析是三大难点。 - **分层需求明显**：主任医师关注经费、选题质量与统计分析；主治及以下医生更需要写作指导与数据整理支持。 - **AI赋能科研**：AI/机器学习被广泛认可，能有效提升文献检索、选题构思、论文写作与数据处理效率，成为破解科研效率瓶颈的核心手段。 --- ## 调研方法与样本分布 - **调研方法**：线上问卷，共收集3038份有效数据，覆盖24个临床科室。 - **样本分布**： - **科室分布**：TOP10科室包括内分泌科、呼吸内科、肿瘤科、心血管内科、神经内科、普通内科、外科、肾内科、皮肤科、眼科。 - **职称分布**：主任医师、副主任医师、主治医师及以下分别占比约15%、25%、60%。 - **年龄分布**：以中青年医生为主，55岁以上医生对AI在临床中的责任归属和特殊人群适配问题更为关注。 --- ## AI工具与平台应用 - **MedSeeker**：提供快速问答与药物信息查询，提升医生决策效率。 - **EDC临床数据管理**：智能采集与质控，提升多中心研究效率。 - **文献王**：支持中外文献检索、智能管理与引用，辅助科研选题与论文写作。 - **论文通**：提供润色、查重、选刊、统计分析等服务，平均节省20%以上科研时间。 --- ## 建议与展望 - **AI内容生态建设**：药企和平台需布局AI内容生态，将药物信息嵌入医生常用工具，提升信息透明度与信任度。 - **分层赋能**：科研支持需按职称、科室、地域差异进行分层设计，提供精准、高效的工具与服务。 - **全流程服务**：为医生提供从内容创作、制作到运营的全流程支持，帮助其实现“能科普、会科普、可持续科普”。 - **AI工具优化**：需进一步优化AI工具，解决幻觉、适配性、知识库滞后等问题，提升医生使用体验与信任度。 --- ## 报告局限性 - 本报告数据可能无法完全覆盖中国临床医生AI数字化生活的全部场景。 - 建议结合实际情况审慎评估，以AI为核心，推动医学数字化向更高层次发展。