近日，全球四大會計師事務所之一畢馬威發(fā)布了《2026全球科技報告：醫(yī)療保健》。

該報告基于全球128位醫(yī)療高管調(diào)研，全景展現(xiàn)2026年全球醫(yī)療科技發(fā)展現(xiàn)狀、痛點與未來趨勢。

報告預測，未來幾年以下技術和模式將顯著增長：

• 數(shù)字孿生：用于醫(yī)院設施規(guī)劃、空間模擬、臨床服務規(guī)劃，甚至在醫(yī)學教育和手術訓練中。

• 遠程監(jiān)測與虛擬服務：在AI代理的支持下，將成為大多數(shù)醫(yī)院的標準護理模式。結合可穿戴設備，實現(xiàn)連續(xù)的、動態(tài)的患者監(jiān)測。

• 醫(yī)療指揮中心：用于實時協(xié)調(diào)資源（如病床管理、患者轉(zhuǎn)運、急診調(diào)度），優(yōu)化醫(yī)療人力資源。

• 患者同伴網(wǎng)絡：連接相同病癥的患者，提供相互支持、鼓勵和建議。

• 手術機器人：其精度和穩(wěn)定性使其成為外科醫(yī)生的寶貴輔助工具，也是強大的培訓手段。但前提是必須有強大、不間斷的網(wǎng)絡連接和網(wǎng)絡安全保障。

醫(yī)療科技投資：重基礎，輕價值？

數(shù)據(jù)表明，大多數(shù)醫(yī)療保健組織正在對技術進行大量投資。

40%的受訪者每年投入5000萬至1億美元。

絕大部分資金流向電子健康檔案（EHR）、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）、云平臺等基礎系統(tǒng)，這類底座貢獻了半數(shù)數(shù)字化價值。

AI與智能技術也逐步產(chǎn)生效益，45%高管表示其創(chuàng)造了總價值的 31%—40%。

但總體來說，大量的投資回報（ROI）表現(xiàn)偏弱。

多數(shù)機構回本周期約12個月，僅30%機構實現(xiàn)投資盈利，57% 處于收支平衡狀態(tài)。

巨大的成本壓力讓技術管理者重視投資回報，普遍偏向觀望。

此外，醫(yī)療屬于強監(jiān)管、低容錯行業(yè)，44%選擇觀望成熟技術，33% 選擇性應用，僅23%愿意大規(guī)模落地顛覆性技術。

AI發(fā)展：從試點到主流

如今，AI已經(jīng)成為醫(yī)療行業(yè)的投資主線。

近九成(86%)的受訪者正在將人工智能嵌入到工作流程、服務和價值流中。

其中，有66%的醫(yī)療機構完成戰(zhàn)略布局，并且AI應用落地并產(chǎn)生實際業(yè)務價值。

17%的機構正在進行多個試點運行，暫未實現(xiàn)盈利；13%的醫(yī)療機構實現(xiàn)全面規(guī)?；涞兀鄨鼍皠?chuàng)造收益；僅4%開展少量概念測試。

部署AI環(huán)節(jié)主要分為兩大類，后臺行政和前端診療。

后臺行政包括人事入職、財務、采購等流程自動化。例如英國國民保健署（NHS）醫(yī)護人員入職流程耗時長達 64 天，AI 可大幅縮短周期、提升效率。

前端診療則是醫(yī)療保健中價值最高，以及核心方向。

包括癥狀自查分診、手術排期優(yōu)化、術前遠程評估、術后康復管理，緩解急診、擇期診療排隊壓力等。

如今行業(yè)以后臺行政部署為主，但在患者護理的前端領域，其潛力更加令人興奮。

不過，在部署AI過程中，單點AI試點容易出成果，但醫(yī)療系統(tǒng)架構復雜、部門割裂，試點成功、推廣困難成為普遍現(xiàn)象，根源是缺少頂層設計，即全機構統(tǒng)一的目標運營模型（TOM）。

因此，現(xiàn)在制約AI發(fā)展的不再是算法本身，而是缺乏能夠大規(guī)模部署、治理和維持AI的運營模式。AI必須在工作流中深度嵌入才能產(chǎn)生有意義的影響。

不止如此，AI在醫(yī)療領域的落地面臨多重壁壘。

最重要的則是AI生成內(nèi)容失真的問題，是醫(yī)療領域的紅線。

其次，各國數(shù)據(jù)主權、醫(yī)療 AI 準入法規(guī)差異大，歐洲、中東地區(qū)監(jiān)管尤為嚴格，部分科技企業(yè)因高門檻放棄當?shù)厥袌觯?/p>

最后則是考核影響，69%高管認為傳統(tǒng)KPI無法衡量AI價值，因為AI的成效比較分散，和以往的考核體系不匹配。

但實際上，醫(yī)療AI未來的成長空間非常大。

醫(yī)療行業(yè)坐擁全球約1/7的數(shù)據(jù)，但絕大部分數(shù)據(jù)未被有效利用，非結構化臨床數(shù)據(jù)價值被嚴重低估。

當前醫(yī)療數(shù)據(jù)團隊多停留在基礎數(shù)據(jù)報表（BI）階段，缺乏深度洞察能力。

醫(yī)療機構需明確數(shù)據(jù)權責、打通數(shù)據(jù)壁壘，依托高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐 AI 與預判式診療落地。

未來診療模式

報告最后預測了在AI+機器人技術蓬勃發(fā)展下， 醫(yī)療護理模式將迎來大幅變革。

數(shù)字孿生、遠程監(jiān)測、患者同伴網(wǎng)絡、機器人手術、醫(yī)療指揮中心是五大主流發(fā)展趨勢。

數(shù)字孿生多用于醫(yī)院基建規(guī)劃、運營模擬與醫(yī)護設備培訓，應用場景成熟。

遠程監(jiān)測結合 AI、可穿戴設備將成為醫(yī)院常規(guī)服務，區(qū)別于傳統(tǒng)靜態(tài)遠程醫(yī)療，可實現(xiàn)持續(xù)健康追蹤，人力短缺問題也會借此緩解。

醫(yī)療指揮中心逐步普及，可統(tǒng)籌調(diào)配床位、人員、急救資源，提升運轉(zhuǎn)效率。

互動型患者同伴網(wǎng)絡會逐步取代傳統(tǒng)靜態(tài)線上指導平臺，為患者提供互助支持。

機器人手術應用持續(xù)增多，精準又穩(wěn)定，既能幫醫(yī)生做手術，也能用于國內(nèi)外外科醫(yī)生的技能培訓。

最后，為了延續(xù)醫(yī)療系統(tǒng)的技術優(yōu)勢，畢馬威提出五大關鍵行動要點：

明確目標運營模式

制定愿景與路線圖，打通系統(tǒng)、對齊技術平臺，從零散的創(chuàng)新孤島轉(zhuǎn)向協(xié)同的全系統(tǒng)推進。

夯實數(shù)據(jù)基礎

梳理并優(yōu)化數(shù)據(jù)流，建立清晰的治理流程與保護機制。先確保數(shù)據(jù)可支持 AI 應用，再通過關鍵指標和 KPI 跟蹤進展。

打造面向未來的、AI 賦能的人才隊伍

重構人才策略，重點提升員工的 AI 應用能力，賦能團隊借助 AI 優(yōu)化患者體驗與診療效果。

將安全置于核心位置

AI等新技術會帶來新風險。在 AI 開發(fā)中，必須同步引入安全工作流、信任與倫理機制；上線前進行嚴格測試，同時保留人工監(jiān)督環(huán)節(jié)進行關鍵評估。

推進戰(zhàn)略生態(tài)合作

選擇目標一致的生態(tài)伙伴，從交易型合作轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略共創(chuàng)，提升靈活性、推動互操作性、加速創(chuàng)新，最終實現(xiàn)更好的醫(yī)療成果。

—The End—