从研究和发现到患者护理和行政任务，AI在医疗保健和生命科学的几乎所有领域都显示出变革潜力。
例如，生成式AI可用于自动化重复且耗时的任务，如总结和创建文档以及从报告中提取和分析数据。它还可以通过发现新的蛋白质结构来辅助药物发现，并通过聊天机器人和AI助手为患者提供帮助，从而减轻临床和行政人员的负担。
这些广泛的应用是NVIDIA首次发布的《医疗保健和生命科学领域的AI现状》调查的关键见解之一。
该调查对全球600多名来自数字医疗、医疗工具和技术、制药和生物技术以及支付方和从业者等领域的专业人士进行了调查，揭示了该行业中的强劲AI采用情况，约三分之二的受访者表示他们的公司正在积极使用这项技术。
AI也在对该行业的财务状况产生切实影响，81%的受访者表示AI有助于增加收入，45%的受访者在实施后不到一年内就实现了这些收益。
以下是调查的一些关键见解和用例：
- 83%的整体受访者同意“AI将在未来三到五年内彻底改变医疗保健和生命科学”这一说法
- 73%的人表示AI有助于降低运营成本
- 58%的人将数据分析列为首要的AI工作负载，其次是生成式AI（54%）和大型语言模型（53%）
- 59%的制药和生物技术公司的受访者将其主要的AI用例列为药物发现和开发
医疗保健和生命科学中AI的业务影响
医疗保健和生命科学行业正在看到AI如何帮助增加年收入并降低运营成本。41%的受访者表示，研发加速对其产生了积极影响。36%的受访者表示AI帮助他们获得了竞争优势。还有35%的受访者表示AI有助于缩短项目周期，提供更好的临床或研究见解，并提高精度和准确性。
鉴于广泛的AI用例取得了积极成果，78%的受访者表示他们打算在今年增加AI基础设施的预算。此外，超过三分之一的受访者表示他们的AI投资将增加10%以上。
调查还显示了三大支出重点：识别额外的AI用例（47%）、优化工作流程和生产周期（34%）以及雇佣更多的AI专家（26%）。
AI在医疗保健中的应用
调查中的每个行业细分市场在AI实施方面都有不同的优先事项。例如，在包括健康保险公司、医院、临床服务和家庭医疗在内的支付方和服务提供商行业中，48%的受访者表示其首要的AI用例是行政任务和工作流程优化。
在医疗工具和技术领域，71%的受访者表示其首要的AI用例是医学影像和诊断，如使用AI分析MRI或CAT扫描。而在数字医疗领域，54%的受访者表示其首要用例是临床决策支持，而54%的制药和生物技术领域的受访者则优先考虑药物发现和开发。
预计在未来五年内对医疗保健和生命科学产生最重大影响的AI用例包括高级医学影像和诊断（51%）、虚拟医疗助手（34%）以及精准医疗——即根据个体患者特征定制的治疗方案（29%）。
生成式AI的日益普及
总体而言，54%的受访者表示他们正在使用生成式AI。其中，63%的人表示他们正在积极使用它，另有36%的人正在通过试点或试验评估这项技术。
数字医疗是生成式AI使用的领先者，71%的该领域受访者表示如此。其次是在制药和生物技术领域（69%），然后是医疗技术领域（60%），最后是支付方和服务提供商（44%）。
在所有生成式AI用例中，编码和文档摘要——特别是针对临床笔记——是最主要的用例，占55%。其次是医疗聊天机器人和AI代理（53%），第三是文献分析（45%）。一个值得注意的例外是制药和生物技术行业细分市场，受访者表示药物发现是生成式AI的主要用例，占比62%。
下载《医疗保健和生命科学领域的AI现状：2025年趋势》报告以获取深入的结果和见解。
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