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      AI醫療拐點已至!英偉達最新重磅報告:70%企業押注,2026迎來全面爆發!

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      就在剛剛,英偉達發布年度報告,揭示了AI在醫療健康和生命科學的現狀。


      這份15頁的報告,核心結論可以濃縮為一句話:AI醫療這場變革已經全面鋪開并且勢不可擋。

      醫療保健和生命科學的游戲規則已經徹底變了!

      無論是醫療設備,還是藥物研發、臨床診斷,甚至是人體數字孿生,AI無處不在。

      而英偉達認為,這一切才剛剛開始。


      報告調查了超過600位行業人士,他們來自涵蓋了醫療與生命科學的各個領域。

      最終得出的結論是:AI醫療經過數年的發展,終于在2025年進入了拐點。

      全行業AI使用率大幅提升,70%的企業正在熱情擁抱AI。

      尤其是數字醫療領域,有78%的受訪者積極使用AI;生物醫藥則是74%

      這背后,是AI帶來的切實業務影響。

      57%的受訪者稱,已感受到AI在醫療影像領域帶來的實際回報。

      46%的制藥業人士表示,已在AI賦能的藥物研發中獲得投資回報。

      醫療保險機構和醫院則強調,使用AI來處理行政任務并優化工作流程已經成為首選。

      更深刻的變革在于,AI正在重塑醫療和生物科技的盈利能力。

      85%的高管表示,AI增加了收入:同時有80%的高管表示,AI幫助降低了成本。

      而與此前相比,最大的變化出現在Agentic AIAI智能體),這項前沿技術,備受高管關注。

      近一半的受訪者稱正在使用或評估智能體,另有19%的人表示將在一年內部署智能體。

      這意味著,醫療健康這個古老行業,或許正在經歷史上最大的一次范式轉移。

      以下是報告全面、深度的解讀,干貨滿滿。


      AI醫療迎來拐點,全行業滲透率飆升

      所有人都感受到,過去的一年,真的不一樣了。

      報告最核心的結論是,醫療健康與生命科學領域的AI已進入爆發期。

      有70%的企業積極使用AI,較上一年的63%明顯增長。


      生成式AI與大語言模型(LLM)的使用率從54%升至69%,首次超過數據分析,成為行業最核心的AI工作負載,

      這標志著AI正從「數據處理工具」加速進化為「創造性生產力引擎」

      其中,歷來對新技術持保守態度的支付方和醫療服務提供方(醫院、保險公司等)成為增長黑馬。

      其AI使用率提升至56%,這意味著AI已經滲透到醫療的核心環節

      此外,數字醫療(78%)、制藥與生物科技(74%)、醫療科技(70%)成為AI應用第一梯隊,


      這些領域AI滲透率超過70%,對于大多數公司來說,AI成為必選項。

      全行業來看,臨床決策支持成為第一大應用場景,其次為醫學影像以及行政任務優化。

      具體到制藥和生物技術領域,首要應用場景是AI制藥,占比57%,其次是基因組學應用,占比44%。

      而在直接面向患者的數字醫療領域,虛擬健康助手和聊天機器人成為最重要場景,占比52%。


      開源是關鍵,智能體成為新風口

      AI在醫療健康和生命科學的快速落地,開源是關鍵因素。

      報告顯示,82%的調研對象認為開源模型和軟件至關重要,其中57%認為非常或極其重要。


      開源模型的核心價值在于,允許企業基于自身業務數據進行精細調優,打造適配特定場景的解決方案。

      與此同時,混合計算架構取代純云成為主流。

      43%的企業采用混合計算架構,較2025年的35%大幅提升,而純云計算的使用率則從41%降至35%。

      究其原因,混合計算既能保留本地部署在安全合規上的優勢,又能借助云計算實現靈活擴展,成為醫療AI基礎設施的最優解。

      而作為本次報告的重點,Agentic AIAI智能體)的興起,成為最為矚目的增長點。

      為此,報告今年新增了一個章節,專門介紹AI智能體在醫療和生物科技領域的發展。

      AI智能體是指能自主推理、規劃、執行復雜任務的高級AI系統,它能自主完成復雜工作。

      數據顯示,47%的企業已在使用或評估AI智能體,其中22%已完成部署,19%計劃在一年內落地,


      這一數據說明,這一前沿技術已走出概念驗證階段,進入規模化落地的初期。

      總體來看,46%的受訪者表示,AI智能體的第一大應用場景是知識管理與檢索,其次是文獻綜述與分析(38%)以及內部流程優化(37%


      具體到制藥和生物技術領域,AI智能體的兩大場景是文獻綜述(55%)以及藥物研發和生物標志物識別(47%)。

      醫療技術領域則將知識管理與檢索列為首要應用場景,占比47%,其次是文獻綜述,占比40%。

      而數字醫療和支付方/服務提供方,更側重面向患者的互動智能體,成為連接患者與醫療服務的全新紐帶。

      當然,AI智能體的落地也面臨著挑戰。


      性能與可靠性(27%)、數據問題(27%)、監管與倫理擔憂(24%)成為三大核心障礙。

      其中,小型企業更關注性能與可靠性,大型企業則最擔憂數據隱私與安全。


      AI帶來切實回報,醫療新基建起飛

      一個最值得關注的方面是,AI正在為醫療保健/生物科技帶來切實盈利改善。

      例如,57%的醫療技術、工具與診斷行業受訪者表示,已看到AI在醫療影像的收益;

      制藥與生物技術企業中,46%在AI驅動的藥物研發中實現了回報;

      數字醫療服務商則將聊天機器人和數字助手視為回報最高的應用;

      支付方與醫療服務提供方則將AI作為處理行政事務、優化工作流程的首選。

      而縱觀整個行業,醫學影像、工作流程優化、臨床文檔的自然語言處理成為回報率最高的三大場景。

      85%的管理層表示,AI幫助他們提升了收入;認為AI幫助降低成本的占比達到了80%。


      其中,44%的高管表示,AI幫助年收入增長了10%以上,35%的受訪者表示,AI幫助成本降低了10%以上。

      由于AI帶來的實際業績改善,報告指出,2026年行業的AI預算將大幅增長。

      85%的受訪者表示他們的預算將在2026年增加,12%的受訪者表示預算將保持不變。近一半的受訪者表示,預算同比增長超過10%。


      上述情況表明,AI醫療正產生飛輪效應:早期試驗和概念驗證獲得了可量化的成果,激勵各機構加大投入,形成“投入—回報—再投入”的良性循環。

      這其中,AI基礎設施成為關鍵。

      34%的受訪者表示,AI基礎設施將是2026年的支出重點。


      —The End—

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