随着2026年的到来，关于人工智能在医疗健康领域的讨论与去年此时相比已显著不同。这并非因为技术本身发生了变化，而是因为期望已经改变。在医疗系统、生命科学和研发部门中，人们已经从为实验而实验的模式，深刻转向了追求负责任、透明且可靠的AI，这种AI能够在真实世界的条件下，在实际护理路径中展现投资回报率。
经历了多年的试点项目和有时过于大胆的承诺后，2025年最有意义的进展源于一个认识：人工智能若要产生切实影响，必须真正融入护理交付流程。那些专注于工作流程整合、临床相关性和纵向可见性的技术，比单纯追求技术性能的解决方案能带来更大的改变。
到2026年，技术在帮助医疗机构实现关键绩效指标（KPIs）方面的作用将变得更加重要。人工智能将不再以其预测能力被评判，而是以其在日常临床工作流程中，如何有效提升多模态数据的整体可见性、连接护理路径、填补护理缺口以及支持更好决策的能力来衡量。
情境信息将比完美数据更为重要
随着人工智能日益进入实际护理路径，一个教训变得清晰：临床医生并不缺乏数据，而是在需要做出决策的时刻缺乏情境信息。影响个人健康的关键信号往往分散在自由文本、对话和零碎片段的记录中，或埋没在诊疗点。当这些情境信息被忽略时，患者和治疗结果也会随之被忽视。
2026年，医疗机构将不再追逐"完美"数据，而是更充分地利用手中已有的信息。通过负责任、安全的多模态AI技术，系统能够对结构化记录、自由文本和历史数据进行推理，在正确的时间呈现关键信息，从而为个体患者做出更优决策，并在整个医疗旅程中改善连续性。
诊断重点将从识别疾病转向发现遗漏患者
全球医疗系统中，人们持续处于未被发现或服务不足的状态。这并非因为缺乏数据、指南或临床专业知识，而是因为现有系统本质上是被动响应的。这些为狭窄临床接触而设计的系统难以突破自身局限，导致随访被遗漏、患者进入护理路径过晚，或悄然脱离系统。这类问题虽不常表现为戏剧性事件，却具有持久性、累积性，并大规模影响着数百万人的治疗结果。
多模态AI的进步意味着诊断正日益超越识别疾病本身，转而关注整个临床旅程中遗漏的患者和护理缺口。作为连接各护理路径的"连接组织"，2026年的这类系统将帮助医疗团队主动识别并干预，解锁更精准、更公平且可持续的医疗服务。
改善医疗服务与提高经济效益将不再相互排斥
多年来，数字健康创新一直被视为改善医疗服务与提高经济效益之间的权衡。2026年，这种对立框架将持续瓦解。在整个护理旅程中更早识别和接触患者，可减少可避免的入院，支持资源更高效利用，并提升系统在临床和财务方面的可预测性。
2026年，获得采纳和投资的平台将不是那些仅承诺提供洞察的平台，而是能够清晰展示早期识别、更好结果、资源高效利用之间关联，并在整个医疗系统中创造价值的平台。将临床影响与财务可持续性如此对齐并非妥协，而是实现负责任、规模化和长期医疗服务交付的基础。
临床决策支持将成为AI应用的新前沿
对临床医生而言，挑战从来不是不知道什么是优质护理，而是在时间压力巨大且数据、指南、试验方案和临床知识不断扩大的情况下，确定正确的下一步行动。
2026年，人工智能的采用将取决于其在不增加负担的情况下支持决策的能力。多模态、符合指南的方法也将重塑生命科学公司与医疗系统的互动方式，从临时性、逐次试验的互动，转向基于共享患者利益的长期、全路径级合作。
支持患者背后的人群将变得至关重要
医疗健康并非在孤岛中进行。治疗结果不仅由临床医生塑造，还受到家庭成员、护理人员、社会工作者和社区团队的影响，而这些群体往往在有限的信息可见性下工作。
2026年，诊断和决策支持系统将越来越多地以其对这一更广泛生态系统支持的程度来评判。网络中及时共享的洞察有助于防止患者离开诊所后护理计划悄然瓦解。通过为所有相关人员提供更清晰的情境信息，人工智能将确保临床决策转化为持久的实际效果。
2026年的问题已不再是人工智能是否属于医疗健康领域，而是它是否将被用于改变真正重要的事情：以合规且财务可持续的方式填补患者护理缺口，提升患者质量和安全。
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