2026年医疗健康和生命科学行业AI发展现状及趋势调研报告

目录 调研概览 2026年医疗健康和生命科学行业AI发展现状及趋势3执行摘要4 深入调研结果 14 调研概览 2026年医疗健康和生命科学行业AI发展现状及趋势 人工智能在医疗健康和生命科学领域无处不在。AI已帮助医疗设备制造商在更新设备、迭代设计和采用最佳实践的过程中保持合规就绪状态。它大大缩短了研发新药、治疗方法和设备所需的时间。AI甚至已被用于创建人体的数字孪生，以绘制肿瘤图谱并帮助治疗癌症。 同时，AI智能体正在帮助临床医生回归他们受训的初衷：与患者互动。 简而言之，AI已彻底改变了整个行业。而这仅仅是个开始。 在2026年医疗健康和生命科学领域AI现状报告中，NVIDIA调查了数百名行业专业人员，以研究AI对行业的影响、不同的行业细分领域如何开发和部署AI，以及AI对公司利润的影响。 AI在医疗健康和生命科学领域已发展多年，其成熟度曲线在过去一年达到了拐点。 AI已证明其商业价值，各组织从各自的顶级AI项目中看到了投资回报。特别是，各组织正在构建和扩展特定的AI用例，使用开源基础模型和工具调优自身数据，打造真正有影响力的解决方案。 2026年医疗健康和生命科学领域AI现状报告探讨了行业的AI采用情况、各组织正在部署的用例，以及对新解决方案的影响和投资。今年新增的一个章节探讨了AI智能体的采用和使用情况。 执行摘要 AI采用速度正在加快 69% 70% 的受访者表示其组织正在积极使用AI，这一比例较2025年的63%有所上升。 的受访者表示正在使用生成式AI和大语言模型，这一比例较之前的54%有所上升。 医疗健康和生命科学行业对人工智能青睐有加，从数字医疗健康、医疗技术到制药研究，AI在整个行业内得到了广泛应用。即使是历来对新技术采纳迟缓的一个细分领域 —— 包括医院、初级保健医生和保险公司等组织在内的支付方和提供方，在今年的调查中，其AI采用率也大幅上升。 预测和数据分析是医疗健康AI的核心 42% 65% 的受访者表示其组织将AI用于数据分析和数据科学。 的受访者表示使用AI来支持临床决策。 预测和数据分析是医疗健康和生命科学领域AI的核心，支撑着各个行业细分领域中多种多样的AI工作负载。药物发现、诊断、医疗影像、个性化医疗等领域都依赖于预测和数据分析来完成特定任务。分析从研究层面下沉到患者层面，行业开发者正在寻找将AI集成到临床工作流中的一站式解决方案。 切实的业务影响 46% 57% 的医疗科技行业受访者表示，他们已在医疗影像领域看到了AI带来的投资回报。 的制药企业受访者表示，他们已在药物发现和开发领域获得AI的投资回报。 调查数据揭示了AI在医疗健康和生命科学领域一个引人注目的事实：当特定AI应用于不同的用例时，既能有效发挥作用，又能创造可观收益。医疗技术公司从对医疗影像AI的投资中获得了回报，制药公司从药物发现和个性化医疗AI解决方案中获得了投资回报。 数字医疗健康组织将虚拟健康助手和聊天机器人列为投资回报率最高的用例之一。各公司正在使用自己的数据和工具进行微调，以创建和扩展在特定用例中表现出色的AI解决方案。他们还致力于推进后台自动化，例如临床文档的工作流优化和自然语言处理。 开源模型的重要性 开源模型使组织能够针对高度专业化的应用来微调AI。开源模型释放了模型和代理式AI推理的能力，而它们对专业化AI用例的适应性，使其获得了全行业AI创新者的广泛使用。 82% 的受访者表示开源模型和软件对其组织的AI战略非常重要。 代理式AI初露锋芒 48% 47% 的制药和生物技术领域受访者正在使用AI智能体进行药物发现和生物标志物识别工作。 的受访者表示其组织正在积极使用AI智能体或正在评估智能体用例。 代理式AI是旨在自主推理、规划和执行复杂任务的先进AI系统，已在医疗健康和生命科学组织中崭露头角。各公司正在利用AI智能体来执行知识管理、检索和文献综述等任务，以及药物发现等特定应用。 深入调研结果 医疗健康和生命科学领域的AI采用曲线稳步攀升 使用量全面增长，各个行业细分领域均录得提升。特别是支付方和提供方细分领域，在2024年调查中远远落后于其他领域，今年则同比增长13个百分点，从43%上升到56%。数字医疗健康领域的AI使用率尤为强劲，78%的受访者表示他们正在积极使用AI，而去年同期这一比例为70%。制药和生物技术领域录得74%的活跃AI使用率，而医疗技术、工具和诊断领域为70%。 今年，每个行业细分领域的AI使用率均呈现增长态势。 根据69%的受访者观点，2025年医疗健康和生命科学领域最主要的AI工作负载是生成式AI，这一比例较2024年上升了15个百分点。在今年的调查中，生成式AI以65%的关注度超过数据分析和数据科学，成为最受关注的领域。预测分析为51%，随后是代理式AI，为47%。 69% 的受访者将生成式AI列为最主要的AI工作负载。 中大型组织(员工超过100名)往往比小型公司(员工少于100名)采用更多类型的AI工作负载。调查中几乎所有工作负载(包括生成式AI、数据和预测分析、代理式AI、数据处理以及计算机视觉)在大型公司和小型公司的使用率之间都存在10个百分点的差距。例如，52%的大型组织受访者表示他们正在积极使用或评估代理式AI，而小型公司的这一比例为43%。 生成式AI和数据分析是在各行业领域最受关注的两大AI技术，但医疗技术、工具和诊断领域除外，这些领域将计算机视觉列为最受关注的技术，关注率为59%。 AI融入临床支持 医疗健康和生命科学的不同领域以不同的方式使用AI。总体而言，42%的受访者表示，行业内最主要的AI用例是临床决策支持，其次是医疗影像、优化行政任务和工作流，分别占比38%。 虽然各行业细分领域使用AI的方式各不相同，但临床决策支持被列为整体最主要的AI用例。 如果按行业细分，制药和生物技术领域最主要的AI用例是药物发现和开发，占比57%，其次是基因组应用，占比44%。数字医疗健康作为面向患者的行业领域，将虚拟健康助手和聊天机器人列为最主要的用例，占比52%，其次是用于临床文档的NLP，占比50%。 这与其他面向患者的支付方和提供方领域略有不同，后者将提高员工生产力视为首要用例。在该细分领域，行政任务和工作流优化位居首位，占比52%，临床文档中的自然语言处理(NLP)占比40%。最后，医疗技术领域的首要AI用例是医疗影像，占比61%，其次是临床决策支持，占比42%。 基础设施的不平等造就了大型组织与小型组织之间的AI挑战 组织在使用AI时面临的挑战揭示了医疗健康和生命科学行业大型公司和小型公司之间的差异。小型公司面临AI运营缺口，主要是由于资源和预算限制所致。 40%的小型企业受访者表示，预算不足是最大的挑战。只有20%的大型公司受访者表示预算不足是他们的最大挑战之一。类似地，33%的小型公司受访者表示，拥有足够的数据规模用于模型训练和提高准确性是最大挑战，但只有21%的大型组织受访者持相同观点。调查结果显示，大型组织正在利用更丰富的资源部署更多AI解决方案用于更多用途，从后台运营到临床整合。 40% 的小型企业受访者表示缺乏预算是他们的最大挑战。 话虽如此，大型组织也面临着自身特有的挑战。在整个组织中广泛部署AI意味着他们需要更多AI专家和数据科学家，但这类人才在竞争激烈的就业市场中很难找到。33%的大型组织受访者认为缺乏AI专家是他们面临的最大挑战之一。随着数据访问量的增加，整理、存储和保护数据也面临着挑战。对此，39%的受访者表示，数据相关问题(如隐私、位置和主权)是他们面临的最大挑战，37%的受访者表示监管和道德挑战也令人担忧。 39% 的大型企业受访者表示，他们面临的最大挑战涉及数据，例如隐私和安全。 开源是构建特定AI解决方案的关键 调查结果显示，面向特定用途的AI解决方案为医疗健康和生命科学企业组织带来了更明显的优势和投资回报率。构建有针对性而非通用型AI解决方案的关键在于开源工具和基础模型，它们可以针对特定任务进行微调。行业对此深有体会，57%的受访者认为开源对其AI战略非常重要或极其重要。另有25%的受访者表示至少为中等重要。 82% 的受访者表示开源对其AI策略的重要性为中等重要到极其重要。 关注推理性能 AI推理是指经过训练的AI模型通过对新数据进行推理和预测来生成新输出的过程，该过程实时对输入进行分类并应用所学的知识。推理不同于模型训练，因为它是一个持续的过程，且需要成本。每次查询模型时，都会进行推理。 推理是AI的一个多方面环节，需要在模型的准确性和速度以及基础设施性能、功耗和整个系统的成本效率之间取得平衡。当被问及组织运行推理时最重要的因素是什么时，38%的受访者提到了模型性能和基准测试，以及数据驻留和合规性。另有37%的受访者认为成本效率和总拥有成本是最重要的因素。 使用混合计算处理AI工作负载正日益盛行 所有行业的一个趋势是，各公司正在使用混合计算架构来处理AI工作负载，而不仅仅使用云计算或本地基础设施。混合架构灵活且可扩展，使组织能够在本地管理具有性能和安全需求的AI工作负载，同时在云端处理需要弹性扩展的项目。这一趋势在医疗健康和生命科学领域尤为明显。使用混合计算处理AI项目从去年的35%上升到今年的43%，而云计算则从41%下降到35%。 43% 的组织正在使用混合计算处理AI项目，这一比例较去年的35%有所上升。 代理式AI初露锋芒 2026年NVIDIA AI现状调查中新增了一个问题，涉及代理式AI或AI智能体在组织运营中的应用。AI智能体是先进的AI系统，旨在根据高级目标自主进行推理，制定计划并执行复杂任务。 医疗健康和生命科学行业正在朝着将AI智能体融入其工作流的方向迈进。如上所述，47%的受访者表示他们已经在使用或评估AI智能体，其中22%的受访者表示其组织内已部署智能体。另有19%表示将在未来一年内部署。 47% 的受访者表示他们已经在使用或评估AI智能体。 知识管理和数字智能体是最主要的代理式AI用例 总体而言，46%的受访者表示，AI智能体的首要用例是知识管理和检索，其次是文献综述和分析(占比38%)以及内部流程优化(占比37%)。 46% 的受访者认为知识管理和检索是代理式AI的最主要用例。 各个行业细分领域在部署AI智能体方面有不同的优先考量。制药和生物技术行业的前两大代理式AI用例是文献综述(占比55%)以及药物发现和生物标志物识别(占比47%)。医疗技术领域将知识管理和检索视为最主要的用例(占比47%)，其次是文献综述(占比40%)。 面向患者的细分领域理所当然地会重视有助于改善组织与所服务人群之间关系的技术。49%的医疗健康领域受访者和39%的支付方与提供方受访者表示，用于患者互动的聊天机器人和数字智能体是最主要的用例。 监管和合规是AI智能体面临的首要问题 医疗健康和生命科学组织在代理式AI方面与AI整体使用方面所面临的挑战如出一辙，其中数据相关问题、监管问题和内部技能不足是最主要的问题。27%的受访者和28%的小型公司受访者认为性能和可靠性是最主要的问题。29%的大型公司受访者将数据相关问题视为最大挑战。 数据相关问题、监管问题和内部技能不足是代理式AI面临的主要挑战。 将任何新技术整合到包括医疗健康数据法规和患者隐私在内的复杂环境中都需要时间。当被问及哪些因素影响了组织实施代理式AI解决方案的方法时，40%的受访者提到了遵守医疗健康法规，例如HIPAA、FDA批准和GDPR。 AI对医疗健康和生命科学领域的收入影响 人工智能的真正优势之一是能够帮助组织将正在做的事情做得更好。例如，57%的医疗技术、工具和诊断行业受访者表示，他们已经在医疗影像领域看到AI的投资回报。46%的制药和生物技术行业受访者表示，他们已经在药物发现和开发领域获得AI的投资回报。数字医疗健康提供方将聊天机器人和数字助手列为投资回报