AI 正在加速医疗的各个方面，从放射学、药物研发，到医疗器械制造，以及通过人体数字孪生实现的新型治疗方案。
NVIDIA 2026 年医疗健康和生命科学行业 AI 发展现状及趋势调研报告显示，行业正从 AI 实验阶段迈向实际应用阶段，并在医学影像和药物研发等核心应用中收获投资回报 (ROI)。
同时，行业正在积极采用开源软件和 AI 模型来应对特定应用场景，同时探索运用代理式 AI 来加速知识检索和科研论文分析。
本年度报告的亮点包括：
- 70% 的受访者表示，其所在机构正在积极使用 AI ，较 2024 年的 63% 有所提升。
- 69% 的受访者表示，正在使用生成式 AI 和大语言模型，较此前的 54% 有所增长。
- 82% 的受访者表示，开源软件和模型对其机构的 AI 战略具有中等至极高重要性。
- 47% 的受访者表示，正在使用或评估代理式 AI。
- 85% 的高管表示 AI 有助于增加收入，80% 则表示 AI 有助于降低成本。
医疗智库 NostaLab 总裁 John Nosta 表示：“未来 12 至 18 个月内， AI 最明显且最具可扩展性的影响将体现在物流与行政流程的优化上。这些领域的采用曲线已呈现显著增长态势，包括日程安排、文档记录、编码管理、使用管理（UM）及护理协同。”
请继续阅读下文，了解该报告的部分关键发现。
医疗与生命科学领域的 AI 采用率持续上升
今年的调研显示， AI 在数字医疗、制药与生物技术、支付方与医疗服务提供方以及医疗技术与工具等行业细分领域的采用均有所增长。其中数字医疗以 78% 的采用率居首，医疗技术以 74% 紧随其后。
69% 的受访者表示，生成式 AI 与大语言模型是当前行业应用最广泛的工作负载。数据分析与数据科学领域的 AI 位居第二，其后是预测分析。首次被纳入调研的代理式 AI 位列第四，47% 的受访者表示正在使用或评估 AI 智能体。
Visiba 英国的临床 AI 战略负责人 Annabelle Painter 博士指出：“在医疗领域实现生成式 AI 的规模化应用，关键在于聚焦真实的临床和运营难题，而非技术本身。那些真正取得成效的机构，都是将 AI 深度融入现有工作流，而不是将其作为独立工具叠加。”
医疗与生命科学机构正将这些 AI 工作负载应用于多种应用场景，每项应用都与其核心职能紧密相关。例如，医疗技术行业的受访者中，61% 表示正将 AI 应用于医学影像领域，帮助放射科医师提升速度与工作效率；而制药与生物技术行业的受访者中，57% 指出 AI 正推动药物研发进程。
纵观整个行业，AI 的核心应用场景包括临床决策支持 (例如放射科医生标注影像扫描中的异常区域)、医学影像处理以及工作流优化。
强劲投资回报率助推 AI 预算增长
AI 正助力医疗与生命科学机构进一步强化其核心能力，从而实现显著的投资回报率。
除了增加年度收入和降低年度成本外，AI 还通过工作流优化提升后台生产力，并正扩展至如患者互动和行政事务等其他关键业务领域。
例如，医疗技术领域的受访者中 57% 表示，在医学影像领域部署 AI 已获得投资回报。制药和生物技术领域的受访者中，近半数 (46%) 指出 AI 驱动的药物研发与开发是其投资回报率最高的应用场景之一。
37% 的数字医疗服务提供商表示，虚拟健康助手和聊天机器人是投资回报率最高的应用场景；而 39% 的支付方和提供方 (包括医院、初级保健机构和保险公司) 受访者，将行政任务和工作流程优化列为投资回报率最高的领域。
由于 AI 带来的积极影响，85% 的受访者表示将在今年增加 AI 预算，另有 12% 表示预算将保持不变。近半数受访者 (46%) 表示， AI 支出将大幅增长，增幅超过 10%。
Painter 表示：“能够成功整合 AI 的医疗机构，都会明确将评估作为核心运营职能进行资金投入和优先保障，从而确保 AI 在安全性、质量和患者护理方面，能够持续带来可衡量的改进。”
利用开源技术实现特定领域 AI 部署
企业通过采用开源模型和软件，能够构建特定领域的应用程序，从而获得更高的灵活性和效率的同时提高业务回报。
医疗行业已广泛采用开源技术，82% 的受访者表示开源对他们的 AI 战略具有中等甚至及其重要的意义。
Nosta 表示：“开放模型将塑造知识与认知领域。它们对探索以及保持行业透明诚信至关重要。但在临床环境中，由于安全性、责任和问责制都是不可妥协的专有系统在验证、集成和保障可靠性方面仍不可替代。关键在于：探索将是开放的，而实际部署则需要严谨的管理。”
下载《2026 年医疗健康和生命科学行业 AI 发展现状及趋势》调研报告，深入了解调研成果与行业洞察
获取 NVIDIA 医疗与生命科学新闻。