26位高管集体发声！ AI医疗下半场真的来了！

2026年，AI医疗的叙事正在悄然转向。

此前历经多年，整个行业一度弥漫着被数额巨大的融资以及超大规格的模型所左右的态势，当下，然而，在切实经历了一番炒作以及遭受了诸多质疑之后，一个具备更强基础性、并且显得更加关键重要的问题逐渐清晰地呈现于众人眼前：

如何让AI真正融入医疗体系，并切实发挥作用？

近日，行业媒体Chief Healthcare Executive撰写并发表了文章，该文章进行了展示，展示的内容是26位医疗高管作出的对于2026年AI医疗发展的预测。

那一些高管，是从差异不同的诸多领域而来的，其背景各不相同，然而，他们所拥有的共识却清晰明了：人工智能在医疗范畴的“发现阶段”，已然是走到终点了。真正存在的挑战之处在于“扩散”这个方面，要把技术从那种仅仅用于展示技巧的状态，转变成能够被信赖、可以扩展、具备责任感的实际现实价值 。

真正值得予以关注的，已并非是“AI能不能经由执业医师考试”，而是“怎样将AI嵌入到诊疗闭环里头，使它变成医生以及患者都能够加以依赖的伙伴”。

于这群高管的视野之中，可以找到三个关键维度，这三个关键维度，正起着界定2026年医疗AI行进方向的作用 ，方向被界定了 。

AI的价值，在于赋能而非替代

相当长的一段时期之内，对于AI医疗的探讨始终存有如此一种过度乐观的说法：AI会把医生给取代掉 。

多位高管不约而同地拒绝了“A取代医生”的叙事。

他们把AI看作是一种认知方面的基础设施，与之不同的是，它的价值并非在于能够独自做出决策，而是在于能够减轻人们的负担，在于能够填补存在的盲区，还在于能够放大人类所具备的专业直觉。

医疗科技公司athenahealth的首席医疗官Nele Jessel所做调研得出的数据极具代表性，有86%的临床医生表明自己愿意让人工智能协助去识别病历里容易被忽略掉的细节，在这当中，有26%的临床医生甚至心甘情愿地完全交由人工智能去处理 。

这并非对专业权威的放弃，而是对信息过载现实的应对。

Wellsheet首席执行官克雷格·利莫利表述得更为直截了当，其称，历经了长达十年的数字化反复折腾，最终，是人工智能使得医生再度将注意力投放至诊断以及患者身上 。

但这种“赋能”不会自动发生。

Vital公司的首席执行官Aaron Patzer察觉到了一个饶有趣味的状况，患者已然无法等待医疗机构的批准，进而开始自行运用GPT去剖析化验单了，这种呈现出“自下而上”态势的倒逼情形，使得医院不得不构建起官方的、合规的、具备临床背景的AI标准 。

关键在于信任，Experian Health总裁Jason Considine着重提出执业医师考试时间，AI得“支持而非干扰”医护人员，为达成这点，供应商要有极高透明度，将AI毫无缝隙地嵌入既有工作流，达成“简化医疗”的目的，而非增添负担。

那位名为Nicole Rogas的RevSpring总裁提出一项更为细腻的观点，成功的AI需要具备“同理心”，也就是能够感知患者的情绪变化，还能预判何时应当由真人进行介入，这不但能够提升效率，而且更有助于建立医患之间的信任。

AI医疗落地：从模型走向系统

虽说AI模型能力发展得异常迅猛，然而在实际的医疗场景当中，当它们遭遇复杂的病例病史情况时，当它们面临多个科室之间需要协同合作的状况时，当它们面对长期的跟踪随访工作时，皆是依旧显得在应对上力不从心的 。

高级管理人员们普遍都察觉到，2026 年决定成败的关键因素执业医师考试时间，并非在于模型具备多么强大的能力，而是在于系统是不是健全完善。

那个被称作“系统”的事物，是指环绕着核心AI能力精心搭建起来的一整套架构，其中涵盖着：

哪些方向最值得投入？

到了2026年，AI医疗所关注的重点，已然从“技术可能性”这个方面，转变到了“价值闭环”之上。

在高管们明确指出的情况下，只有那种能够以低成本且具备高可靠性地嵌入真实诊疗以及运营流程的AI，才是真正值得投入的方向。

其中，有一个趋势，是备受看好的，那就是所谓的“环境智能”，英文表述为“Ambient AI”。

医生无需再进行“操作AI”，而是身处于这样一个智能环境之中，这个环境能够听懂对话，能够自动生成结构化病历，还能够跨记录识别风险 。

当前占据主导地位的电子健康记录厂商，正在加快速度，把这类能力以原生方式进行集成，进而使它变成工作流当中默认的构成部分。

在前端，AI的价值正从“治病”向“防病”延伸。

经由将可穿戴设备、远程监测、电子病历以及生活方式数据予以融合，AI能够于症状出现之前，就捕获诸如肾病、心脏病这类慢性病的早期信号 。

Carna Health的Salvatore Viscomi宣称，AI正循序渐进地勾勒出一幅更具完整性的患者健康画面，促使医疗模式由被动回应转变为主动介入，。

于后台之中，收入周期管理，也就是RCM，业已成为AI得以落地的最为成熟的场景里的其中之一 。

因RCM规则明晰、数据繁多、流程反复，AI于此处充分展现能力：先是实时核验保险资格，接着进行智能编码，然后依据历史拒付模式预估风险并预先介入。

Optum Insight进行估算，要是行政交易实现全面自动化，那么美国的医疗系统每年能够节省超过200亿美元。

在生物科技这个领域当中，2026年的时候，或许会迎来由AI驱动的又一轮反弹情况。

Immunic Therapeutics首席执行官 丹尼尔·维特 觉得，人工智能 会使药物发现进程加快，能优化临床试验设计，且凭借整合基因组学、蛋白质组学、医学影像以及真实世界数据 来推动更精准、高效、个性化的疗法研发 。