人工智能在医疗健康与生命科学领域的现状：2026年趋势

核心观点与关键数据

• AI应用增速加快：69%的受访机构积极使用AI，较2025年的63%显著提升；70%的机构使用生成式AI和大型语言模型，较之前的54%有所增长。医疗保健与生命科学行业对AI的接受度普遍较高，包括传统接受度较低的医疗支付方与服务提供方。
• 预测与数据分析是核心：42%的机构使用AI进行数据分析与数据科学；65%的机构使用AI辅助临床决策。预测分析与数据挖掘是AI在医疗健康和生命科学领域的核心应用，支持药物研发、诊断检测、医学影像、个性化医疗等多个领域。
• 商业影响显著：57%的制药机构从AI在药物研发中的应用中实现投资回报率；46%的医疗科技机构从AI在医学影像中的应用中看到投资回报率。具体应用场景包括虚拟健康助手、聊天机器人、基因组学应用、行政任务和工作流程优化等。
• 开源模式的重要性：82%的机构认为开源模型和软件对其AI战略至关重要或极为重要。开源工具和基础模型使企业能够针对特定任务进行微调，构建专注型AI解决方案。
• 代理型AI的前景：47%的受访者表示其机构已使用或评估AI代理，其中22%的机构已部署AI代理。主要应用场景包括知识管理、检索、文献综述与分析、内部流程优化等。制药与生物技术领域最突出的应用场景是文献综述和药物发现。
• 基础设施挑战：小型企业面临AI运营差距，主要由于资源和预算限制；大型企业面临AI专家和数据科学家短缺、数据组织管理、存储安全以及监管合规等挑战。

研究结论

• 医疗健康与生命科学行业正加速AI应用进程，AI已取得显著商业成效，并在多个领域展现出巨大潜力。
• 开源模型和工具是构建特定AI解决方案的关键，能够帮助企业实现投资回报。
• 代理型AI正迎来曙光，在知识管理、流程优化等方面展现出应用前景。
• AI对医疗与生命科学领域的收入具有积极影响，能够提升员工生产力、加速研发进程、建立竞争优势。
• 2026年AI预算将大幅增长，主要用于优化AI工作流程和生产周期，以及建设或获取AI基础设施。
• 未来，医疗人工智能将从单纯的预测分析转向更一致地部署能够跨患者群体、临床试验和护理工作流程进行推理的智能系统。