作者：Elena Pak，WCH 认证部门
《2026年Doximity医学人工智能报告》对医疗服务提供者的启示
医疗人工智能已经跨越了一个门槛。一年前，我们还可以合理地质疑医生是否会大量采用人工智能工具。这个问题现在已有定论。真正的问题——那些对医院管理者、医疗系统首席信息官和临床运营团队而言至关重要的问题——是关于接下来会发生什么：如何负责任地部署AI，如何衡量其影响，以及如何将有前景的试点项目转化为持久的机构实践。
Doximity于2026年3月发布的《2026年医学人工智能报告》基于对15个专科3151名美国医生的调查数据，提供了迄今为止最详细的临床AI现状快照。调查结果引人注目，对医疗服务提供者而言，具有明确的战略意义。
从好奇到常规：采用数据
最引人注目的统计数据是：94%的受访医生表示他们正在使用AI工具或对此抱有积极兴趣。然而，比兴趣水平更能说明问题的是实际采用的速度。医生的日AI使用率从2025年初的47%跃升至2026年1月的63%——不到一年内增长了16个百分点。这不是渐进式的变化，而是快速的、系统性的转变。
不同专科的采用率并不均衡，这对部署策略有直接影响。神经科医生以64%的采用率领先，其次是胃肠病医生（61%）和内科医生（60%）。家庭医学医生虽然按百分比并非最高采用者，但却是最密集的使用者：在已采用AI的医生中，88%每天使用。对于管理大型初级保健网络的医疗服务提供者而言，后一个数字尤其重要——它表明，当一线全科医生接受AI工具时，这些工具会深度嵌入工作流程，而不仅仅是偶尔的便利。
关键数据一览
- 94% 的医生目前使用AI或有此兴趣
- 63% 的医生每日使用AI（高于2025年初的47%）
- 75% 的AI用户报告行政工作量减少
- 69% 的AI用户表示患者护理结果有所改善
- 90% 的医生认为AI可以减少下班后的“睡衣时间”
- 71% 的医生将准确性和可靠性列为首要担忧
AI的实际应用领域及其启示
有一种常见的误解——被技术营销放大——认为临床AI主要是诊断或决策支持工具。Doximity的数据直接挑战了这种说法。医生最常用的AI应用是文献搜索，在2026年1月的队列中有35%的受访者提及（高于2025年4月的22%）。基于语音的文档记录，包括环境监听和AI抄写员，是第二大常见应用，29%的医生使用（高于20%）。
这对医疗服务组织是一个至关重要的洞察。医生主要不是要求AI帮助他们思考——而是要求AI帮助他们工作。主要用途是更快地查找信息和减少文档负担。对于医疗系统高管而言，这意味着AI投资的近期回报率不在于复杂的临床决策支持，而在于简化文档堆栈并在护理点提供证据的工具。
尤其是文档负担已成为医生健康的一个决定性危机。研究一致表明，每花一小时直接护理患者，医生大约需要额外两小时用于电子健康记录的数据输入。这种行政溢出是导致倦怠、职业流失以及所谓的“睡衣时间”——医生在临床工作结束后在家中进行图表记录的时间——的主要驱动因素。90%的受访医生认为AI有潜力消除这个问题；23%的人表示已经做到了。
信任差距：准确性、可靠性和机构政策
快速采用的情况与一个持续存在的重大担忧并存：71%的医生将准确性和可靠性列为他们对AI的首要担忧。这不是非理性的抵制——它反映了临床决策的具体条件，在这种条件下，错误的输出可能会产生远超职业范畴的后果。
近一半的受访者（47%）表示，他们医院关于AI的机构政策要么令人困惑，要么“仍在演变”。这是一个治理问题，与技术问题同样重要，并且可能正在限制AI本可产生最大影响的地方的采用。当一线临床医生无法获得关于责任、文档标准或适当用例的明确答案时，许多人会默认采取谨慎态度。
信任差距不仅仅是态度问题。它反映了AI工具在验证和向临床用户传达方面存在的真实差距。Doximity自身应对这一挑战的努力——开发了PeerCheck，一个由医生主导的AI审查项目，涉及超过10,000名医学专家，由Eric Topol博士和前美国卫生局局长Regina Benjamin共同主持——代表了解决这一问题的一种模式。PeerCheck通过对AI生成的答案进行认证，并链接到审查医生的个人资料，创建了一条与临床医生评估证据方式一致的问责链。
无论是通过像PeerCheck这样的项目，还是通过内部临床治理结构，医疗服务提供者都需要主动解决信任问题。让医生个人评估AI可靠性既不高效率，也无法大规模持续。
对医疗服务提供者组织的战略启示
对于医疗系统领导者而言，Doximity的数据提示了几个具体的优先事项。
1. 立即投资文档AI。 近期回报率最清晰的用例是环境文档和AI抄写。医生时间昂贵，倦怠具有真实的运营和财务后果，而文档负担已有充分记录且可解决。尚未试点环境AI工具的提供者正在落后于那些已经报告工作满意度和与患者相处时间有可衡量改善的同行。
2. 在规模化之前建立治理框架。 近一半的医生表示机构AI政策不明确。提供者应将此视为紧迫的运营风险。关于适当AI使用的清晰、可获取的指导——涵盖文档、临床参考和决策支持——可以减少责任风险，并建立临床医生持续采用所需的信心。
3. 专科针对性很重要。 并非所有部门都会以相同的速度或出于相同的目的采用AI。神经科医生、胃肠病医生和内科医生是早期采用者；家庭医学医生一旦转变，就会成为高频用户。投资和变革管理资源应反映这些模式，而不是将临床劳动力视为一个同质群体。
4. 医生参与不是可选项。 没有医生参与开发或没有医生所有权而部署的AI工具将面临持续抵制。治理结构、产品评估和供应商选择都受益于有意义的临床领导——不是作为打勾项，而是作为实质性的设计输入。
2026年的数据标志着一个转折点。医生AI采用已在大约18个月内从早期采用者领域进入主流实践。最能从这一转变中受益的机构是那些将AI视为临床运营挑战而非技术项目的机构——这一挑战需要治理、工作流程设计、变革管理以及对信任问题的持续关注。
2026年医疗服务提供者面临的根本问题不再是医生是否会使用AI。而是组织是否已经创造了条件，使AI能够被良好地使用。
来源
Doximity, Inc. 《2026年医学人工智能报告》。2026年3月17日发布。
HIT Consultant. 《Doximity发布2026年跨15个医学专科的医生AI采用报告》。2026年3月18日。
Fierce Healthcare. 《Doximity CEO看好2026年赢得AI市场，推出医生主导的AI审查》。2026年2月9日。
Clinical AI Report. 《Doximity评论——临床AI报告，2026年评估》。2026年2月3日。
RamaOnHealthcare. 《Doximity发布2026年跨15个医学专科的医生AI采用报告》。2026年3月18日。
Doximity Blog. 《AI医学抄写员：人工智能如何改变临床文档》。
Morningstar / Business Wire. 《Doximity研究发现医生迅速采用AI，但准确性担忧依然存在》。2026年3月17日。
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