26位高管集體發聲！AI醫療的下半場，真的來了！

2026年，AI醫療的敘事正在悄然轉向。

過去幾年，行業曾被巨額融資、超大模型主導，如今，在經歷炒作和質疑之后，一個更基礎、也更關鍵的問題浮出水面：

如何讓AI真正融入醫療體系，并切實發揮作用？

近日，行業媒體Chief Healthcare Executive發表文章，展示了26位醫療高管對于2026年AI醫療發展的預測。

這些高管來自不同領域，背景各異但共識清晰：AI在醫療的“發現階段”已然結束，真正的挑戰在于“擴散”，讓技術從炫技，轉化為可信賴、可擴展、負責任的現實價值。

真正值得關心的，不再是“AI能不能通過執業醫師考試”，而是“如何把AI嵌入診療閉環之中，讓它成為醫生和患者都能依賴的伙伴”。

在這群高管的眼中，有三個關鍵維度，正在定義2026年醫療AI的走向。

AI的價值，在于賦能而非替代

很長一段時間，關于AI醫療的討論總是存在一種過度樂觀的論調：AI將取代醫生。

多位高管不約而同地拒絕了“A取代醫生”的敘事。

相反，他們將AI視為一種認知基礎設施，其價值不在于獨立決策，而在于減輕負擔、填補盲區并放大人類的專業直覺。

athenahealth首席醫療官Nele Jessel的調研數據極具代表性：86%的臨床醫生表示愿意讓AI協助識別病歷中易被忽略的細節，其中26%甚至愿意完全交由AI處理。

這并非對專業權威的放棄，而是對信息過載現實的應對。

Wellsheet CEO Craig Limoli說得更直接：“經歷了十年的數字化折騰，最終是AI讓醫生重新把注意力放回診斷和患者身上。”

但這種“賦能”不會自動發生。

Vital首席執行官Aaron Patzer觀察到一個有趣的現象：患者已經等不及醫療機構的批準，開始自己用ChatGPT分析化驗單了。這種“自下而上”的倒逼，迫使醫院必須建立官方、合規、具備臨床背景的AI標準。

信任是關鍵。Experian Health總裁Jason Considine強調，AI必須“支持而非干擾”醫護人員。要做到這一點，供應商需要極高的透明度，把AI無縫嵌入現有工作流，實現“簡化醫療”，而不是增加負擔。

RevSpring總裁Nicole Rogas則提出一個更細膩的觀點：成功的AI要有“同理心”——能感知患者的情緒變化，預判何時該由真人介入。這不僅提升效率，更能幫助建立醫患之間的信任。

AI醫療落地：從模型走向系統

盡管AI模型能力突飛猛進，但在真實醫療場景中，它們面對復雜病史、多科室協作或長期隨訪時，依然顯得力不從心。

高管們普遍意識到：2026年的勝負手，不在模型有多強，而在系統是否健全。

所謂“系統”，是指圍繞核心AI能力所構建的一整套架構，包括：

• 原生集成的工作流：AI不能是獨立運行的“工具”，而必須像Altera Digital Health的 Ben Sharfe 所描述的那樣，成為EHR中“原生、無縫、默認存在”的一部分。

• 上下文記憶能力：通用大模型不了解患者的用藥依從性、社會環境或既往就診記錄。Fold Health的Ram Sahasranam構想的“AI照護協調平臺”，就需要具備跨時間、跨機構、跨會話的記憶力，才能實現連續性照護。

• 可解釋與合規治理：Cognizant的Scott Schell指出：“信任的前提是可解釋。”當AI參與拒付審核、風險分層或治療建議時，必須能清晰回溯推理過程、標注數據來源，并符合HIPAA等法規要求。

• 多模態協同能力：現實中的醫療任務極少靠單一判斷完成。AKASA的Malinka Walaliyadde提到，未來的AI要能同時處理文本、語音、影像甚至視頻，實現跨模態、多任務的協同。

• 成本可控的部署方式：Medicomp Systems的David Lareau提醒，基于通用大模型的按Token計費模式，在全院級部署中可能難以為繼。越來越多機構轉向領域微調的小模型——在保障效果的同時，控制成本與數據風險。

哪些方向最值得投入？

在2026年，AI醫療的關注重心已從“技術可能性”轉向“價值閉環”。

高管們明確指出，只有能低成本、高可靠地嵌入真實診療與運營流程的AI，才是真正值得投入的方向。

其中最被看好的趨勢之一，是“環境智能”（Ambient AI）。

醫生不再需要“操作AI”，而是身處一個能聽懂對話、自動生成結構化病歷、跨記錄識別風險的智能環境中。

主流EHR廠商正加速將這類能力原生集成，使其成為工作流的默認組成部分。

在前端，AI的價值正從“治病”向“防病”延伸。

通過融合可穿戴設備、遠程監測、電子病歷和生活方式數據，AI能在癥狀出現前就捕捉慢性病（如腎病、心臟病）的早期信號。

Carna Health的Salvatore Viscomi表示，AI正在拼出一幅更完整的患者健康圖景，推動醫療從被動響應轉向主動干預。

在后臺，收入周期管理（RCM）已成為AI落地最成熟的場景之一。

由于RCM規則明確、數據密集、流程重復，AI在這里大顯身手：從實時驗證保險資格、智能編碼，到基于歷史拒付模式預測風險并提前干預。

Optum Insight估算，若全面自動化行政交易，美國醫療系統每年可節省超200億美元。

而在生物科技領域，2026年也可能迎來AI驅動的新一輪反彈。

Immunic Therapeutics CEO Daniel Vitt認為，AI將加速藥物發現、優化臨床試驗設計，并通過整合基因組學、蛋白質組學、醫學影像和真實世界數據（RWD），推動更精準、高效、個性化的療法開發

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