迈向2026年：人工智能在医疗领域的十大核心主题

当医疗行业的领导者们不再谈论“如果”，而是深入探讨“如何”部署人工智能时，标志着AI已正式从实验阶段步入战略核心。

近期在贝克尔CEO + CFO圆桌会议AI峰会上的深入讨论显示，构建可衡量、可治理、可信赖的AI能力，已成为医院和医疗系统高管们的首要任务。会上形成的十大共识性主题，为行业指明了通往未来的方向。

1. 投资回报率（ROI）涵盖人力与利润

医疗系统的领导者正在重新定义投资回报率，将其范围扩展到时间节省、员工满意度和患者体验，而不仅仅是财务回报。许多组织正通过衡量临床医生倦怠率的降低、文档准确性的提高、护理协调的改善以及成本节约来定义成功。

2. 数据质量是AI成功的基石

每一次讨论都强化了一个观点：可靠的数据是AI真正的基础设施。没有标准化、可互操作且管理良好的数据，预测工具就无法提供一致的结果。医疗系统正大力投资于清理数据管道、增强互操作性以及构建企业级分析团队，以支持可信的洞察。

3. 治理定义负责任创新

正式的AI治理框架如今已不可或缺。医院正在建立多学科委员会，成员包括临床、运营、网络安全和伦理领域的领导者，负责在算法部署前进行审查。这种结构有助于在创新与安全、透明及合规之间取得平衡。

4. 透明度与信任推动采纳

高管们强调，成功的AI依赖于透明度——包括模型如何训练、监控和更新。医院期望供应商能够提供可解释性、审计追踪和持续验证。建立信任需要就模型性能和安全性进行持续沟通，而不仅仅是宣传其准确性。

5. 预测性AI正带来可衡量的影响

AI开始在临床环境中兑现其承诺。在患者病情恶化预测、慢性病管理和再入院预防方面的预测模型正在产生切实成果，改善治疗效果的同时，降低了死亡率和住院时间。那些将这些工具与强劲工作流程和人工监督相结合的医院，获益最大。

6. 环境式与代理式AI正在改变临床工作流

AI驱动的文档工具正在将临床医生从行政负担中解放出来，并改善了医患互动。许多系统报告称，业余时间的病历记录工作大幅减少，医生满意度显著提升。新一波的代理式AI工具——自动化语音和文本代理——正将这种价值延伸至排程、患者外联和护理协调领域。

7. 伦理数据共享与同意成为新兴优先事项

医疗系统正在采纳能够保护隐私的方法，使得在协作使用数据的同时不泄露患者隐私。与此同时，领导者们呼吁制定关于患者层面同意和数据溯源的明确标准。伦理、公平和问责制正成为AI战略讨论的核心。

8. 长期合作伙伴关系比单点解决方案更重大

医院对一次性的试点项目和未经证实的初创公司越来越谨慎。他们更倾向于选择那些具备财务稳定性、经过验证的集成能力和长期支持计划的供应商。围绕共同成果和治理构建的可持续合作伙伴关系，正在取代交易型合同。

9. 法规与标准即将到来

行业预期在不久的将来会迎来更严格的监管和标准化。医疗系统和联盟已经在仿照受监管行业，开发测试、验证和保证框架。早期采用者将此视为建立AI部署可信度和一致性的机遇。

10. AI的真正价值在于赋能于人

在所有会议中，领导者们一致认为，AI的最大潜力在于增强——而非取代——人类的专业知识。无论是减少倦怠、提高准确性，还是为临床医生提供更多时间照顾患者，这项技术的成功最终将取决于它在多大程度上提升了人类的表现和连接。

总结与展望

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通观这十大主题，其核心思想可归结为三点：以人为本、数据为基、治理为纲。医疗AI的未来，并非追求无人化的全自动诊疗，而是通过增强人类专家，构建一个更高效、更精准、更富有人文关怀的健康服务体系。

原文标题：10 big themes for AI in healthcare heading into 2026

原文来源：beckershospitalreview.com

本文由数实纵横编译发布，旨在呈现医疗数智化行业深度洞察，为医疗机构和相关数智化企业提供战略参考。