26位高管集体发声！人工智能医疗的后半部分真的来了！

2026年，AI医疗的叙事正在悄然转向。

往昔的那几年当中，行业曾经是被数额巨大的融资以及超大的模型所主导着的，现如今呢，在历经了炒作以及质疑以后，一个更为基础的，并且也是更为关键的问题浮现出来了：

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发布了文章，这些文章呈现出了26位医疗高管的预测，而这些预测是关于2026年AI医疗发展的。

这些高管，来自不一样的领域，背景并非相同执业医师考试时间，然而共识却是清晰的，那就是，AI在医疗的“发现阶段”已经结束，真正的挑战在于“扩散”，要让技术，从那种显摆技艺的状态，转化为能够信赖、可以扩展、负有责任的现实价值。

真正值得予以关注的，已并非了“AI能不能经由执业医师考试”，而是“怎样将AI嵌入到诊疗闭环里面，致使它变作医生以及患者都能够去依赖的伙伴”。

在这群担任高管职位的人的眼中，存在三个关键范畴，它们凭借自身特性，正在对2026年医疗领域人工智能的发展趋向进行界定。

AI的价值，在于赋能而非替代

在相当长时长内，对于AI医疗的探讨，始终存有一类过于乐观的说法：AI会把医生给替换掉。

多位高管不约而同地拒绝了“A取代医生”的叙事。

与之相反的是，他们把AI当作一种认知方面的基础设施，它的价值并非在于能够独自去做决策，而是在于可以减轻负担，是在于去填补那些存在的盲区，还在于能够放大人类所拥有的专业直觉。

athenahealth的首席医疗官Nele Jessel所进行的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AI来协助识别病历里容易被忽略掉的细节，在这当中，有26%的临床医生甚至愿意完全把相关事宜交由AI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Craig Limoli表述得更为直截了当，其称，历经了长达十年的数字化方面的一番折腾，最终呢，是人工智能使得医生再度将注意力投放回到诊断以及患者身上 。

但这种“赋能”不会自动发生。

Vital 的首席执行官 Aaron Patzer 察觉到了一种饶有趣味的状况，那就是患者已然等不及医疗机构给予批准，便着手自行运用 GPT 去剖析化验单了。这般“自下而上”的一种倒逼情形，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着重指出，AI务必要“支持而非干扰”医护人员，为达成这一点，供应商需具备颇高的透明度，将AI毫无缝隙地嵌入既有工作流，达成“简化医疗”，而非增添负担。

RevSpring总裁Nicole Rogas提出一个观点，这个观点更为细腻，成功的AI需要有“同理心”，从而能感知患者的情绪变化，进而预判何时该以真人介入，这样做不但提升效率，而且更能帮助建立医患之间的信任。

AI医疗落地：从模型走向系统

虽然AI模型能力进步之大难以想象，然而在实际的医疗场景当中，当它们碰上复杂病史情况，或者遇到多科室协同合作问题，又或者面临长期随访状况时，却依旧凸显出能力不足，显得很是力不从心。

高管们大多都察觉到，2026年决定成败的关键之处，并非在于模型的强大程度，而是在于系统是否完备健全。

那被称作“系统”的，是指环绕着核心AI能力为此搭建起来的一整套架构，其中包含着：

哪些方向最值得投入？

到了2026年，AI医疗所聚焦的重点，已经从“技术可能性”这个方面，转变到了“价值闭环”之上。

高管们清楚地指明，唯有那种能够以低成本、高可靠态嵌入真实诊疗以及运营流程的AI，才算是真正值得予以投入的方向，。

最被看好的趋势里，存在着一个，它是“环境智能”（Ambient AI）。

医生无需再进行“操作AI”，而是置身于这样一个智能环境，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 。

主流的EHR厂商，正在加快速度，把这类能力进行原生集成，让它变成工作流的默认组成部分。

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能够于症状显现之前便捕获慢性病（像是肾病、心脏病）的早期信号 。

Carna Health的Salvatore Viscomi宣称，AI正于描绘一幅更为完整的患者健康画面，促使医疗由被动回应转变为主动介入。

处于后台的状况下，收入周期管理，也就是RCM，已然变成了AI得以落地的诸多场景里，最为成熟的场景中的一个 。

因RCM规则明晰，数据繁多，流程反复，AI于此处充分展现能力：先是实时验证保险资格，接着进行智能编码，随后基于历史拒付模式预测风险并提前予以干预。

Optum Insight进行估算，要是将行政交易全面实现自动化，那么美国的医疗系统在每一年能够节省超过200亿美元。

在生物科技这个领域当中，2026年的时候执业医师考试时间，或许会迎来由AI驱动的又一轮反弹，对此有所期待 。 ”。

Immunic Therapeutics公司首席执行官丹尼尔·维特觉得，人工智能将会加快药物发现的进程，对临床试验设计予以优化，并且借助整合基因组学、蛋白质组学、医学影像以及真实世界数据，促使更精准、高效还有个性化的疗法研发得以推进 。