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

該報告基于全球128位醫療高管調研，全景展現2026年全球醫療科技發展現狀、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：

• 數字孿生：用于醫院設施規劃、空間模擬、臨床服務規劃，甚至在醫學教育和手術訓練中。

• 遠程監測與虛擬服務：在AI代理的支持下，將成為大多數醫院的標準護理模式。結合可穿戴設備，實現連續的、動態的患者監測。

• 醫療指揮中心：用于實時協調資源（如病床管理、患者轉運、急診調度），優化醫療人力資源。

• 患者同伴網絡：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：其精度和穩定性使其成為外科醫生的寶貴輔助工具，也是強大的培訓手段。但前提是必須有強大、不間斷的網絡連接和網絡安全保障。

醫療科技投資：重基礎，輕價值？

數據表明，大多數醫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）、企業資源規劃（ERP）、云平臺等基礎系統，這類底座貢獻了半數數字化價值。

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

但總體來說，大量的投資回報（ROI）表現偏弱。

多數機構回本周期約12個月，僅30%機構實現投資盈利，57% 處于收支平衡狀態。

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，醫療屬于強監管、低容錯行業，44%選擇觀望成熟技術，33% 選擇性應用，僅23%愿意大規模落地顛覆性技術。

AI發展：從試點到主流

如今，AI已經成為醫療行業的投資主線。

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%的醫療機構完成戰略布局，并且AI應用落地并產生實際業務價值。

17%的機構正在進行多個試點運行，暫未實現盈利；13%的醫療機構實現全面規?；涞?，多場景創造收益；僅4%開展少量概念測試。

部署AI環節主要分為兩大類，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，但醫療系統架構復雜、部門割裂，試點成功、推廣困難成為普遍現象，根源是缺少頂層設計，即全機構統一的目標運營模型（TOM）。

因此，現在制約AI發展的不再是算法本身，而是缺乏能夠大規模部署、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生有意義的影響。

不止如此，AI在醫療領域的落地面臨多重壁壘。

最重要的則是AI生成內容失真的問題，是醫療領域的紅線。

其次，各國數據主權、醫療 AI 準入法規差異大，歐洲、中東地區監管尤為嚴格，部分科技企業因高門檻放棄當地市場；

最后則是考核影響，69%高管認為傳統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，醫療AI未來的成長空間非常大。

醫療行業坐擁全球約1/7的數據，但絕大部分數據未被有效利用，非結構化臨床數據價值被嚴重低估。

當前醫療數據團隊多停留在基礎數據報表（BI）階段，缺乏深度洞察能力。

醫療機構需明確數據權責、打通數據壁壘，依托高質量數據支撐 AI 與預判式診療落地。

未來診療模式

報告最后預測了在AI+機器人技術蓬勃發展下， 醫療護理模式將迎來大幅變革。

數字孿生、遠程監測、患者同伴網絡、機器人手術、醫療指揮中心是五大主流發展趨勢。

數字孿生多用于醫院基建規劃、運營模擬與醫護設備培訓，應用場景成熟。

遠程監測結合 AI、可穿戴設備將成為醫院常規服務，區別于傳統靜態遠程醫療，可實現持續健康追蹤，人力短缺問題也會借此緩解。

醫療指揮中心逐步普及，可統籌調配床位、人員、急救資源，提升運轉效率。

互動型患者同伴網絡會逐步取代傳統靜態線上指導平臺，為患者提供互助支持。

機器人手術應用持續增多，精準又穩定，既能幫醫生做手術，也能用于國內外外科醫生的技能培訓。

最后，為了延續醫療系統的技術優勢，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、對齊技術平臺，從零散的創新孤島轉向協同的全系統推進。

夯實數據基礎

梳理并優化數據流，建立清晰的治理流程與保護機制。先確保數據可支持 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，同時保留人工監督環節進行關鍵評估。

推進戰略生態合作

選擇目標一致的生態伙伴，從交易型合作轉向戰略共創，提升靈活性、推動互操作性、加速創新，最終實現更好的醫療成果。

—The End—