人工智能已成为2026年美国医疗保健组织的首要技术投资方向，但根据最新行业调查，大多数医疗服务提供商、保险机构和健康科技公司仍在艰难构建规模化部署AI所需的基础能力。
埃米兹与ServiceNow联合开展的《2026年医疗健康人工智能现状》调查发现，65%的资深医疗高管将人工智能和自动化列为明年的最高投资优先级。然而59%的机构仍处于AI成熟的早期或发展阶段，凸显AI战略目标与实际运营能力之间的显著差距。
该调查基于医疗领域75位高管的反馈显示，仅19%的组织已开始在业务部门间规模化应用AI，而仅有8%报告拥有成熟的AI项目并产生可衡量的回报。
遗留系统持续阻碍AI发展
尽管对AI的兴趣日益增长，医疗组织仍面临重大实施挑战。38%的受访者将遗留基础设施和技术债务列为AI转型的最大障碍，其次是数据质量和治理问题（35%）以及人才短缺（32%）。
调查结果表明，许多机构仍需优先现代化技术环境并改善数据管理，才能突破试点项目阶段。值得注意的是，64%的高管表示，尽管AI和自动化是其最高战略优先级，相关投入仍显不足。报告将此现象描述为"试点陷阱"——AI项目虽在部门层面获得资金支持，但碎片化的数据环境和集成挑战阻碍了企业级广泛应用。
网络安全风险可能被低估
调查同时揭示了网络安全领域的潜在认知偏差。81%的受访者认为当前的网络安全和合规投资已足够，但报告警告，许多机构可能未充分考虑AI特有的新兴威胁，例如提示注入攻击、模型操纵以及大语言模型引发的数据泄露风险。
除技术挑战外，高管们还指出更广泛的行业问题。半数受访者将支付方、医疗服务提供方和患者之间的激励错位视为转型的最大系统性障碍，其关注度超过数据标准碎片化和监管障碍。
尽管存在基础设施和运营挑战，医疗组织仍坚定致力于数字化转型。四分之三的受访者表示，其战略重心在于核心系统现代化或高级能力扩展，而非采取防御性成本削减措施。
埃米兹首席人工智能官萨蒂扬·库蒂指出，行业AI应用的下一阶段将更少依赖热情，更多取决于加强数据治理、互操作性和基础架构建设。调查结果表明，医疗AI的核心挑战已不再是"是否采用"，而是"能否构建支撑企业级部署的系统与治理体系"。
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