高管和思想领袖们表示，他们预计整个行业将更广泛、更有目的地采用人工智能。
越来越多的医院和医疗机构已将人工智能整合到其系统中，许多医疗保健领导者预计这一趋势将在来年加速。
我们收集了26位医疗保健高管和思想领袖对2026年人工智能应用的预测。虽然他们提供了许多不同视角，但一些共同主题浮现出来。
越来越多的人意识到，高管们将迫切希望看到人工智能工具的投资回报，希望这种承诺能转化为利润。许多人预计人工智能将在业务和行政职能方面进一步扩展。但也有一些人预测临床领域将更多采用人工智能工具，尽管在这一领域，一些医疗保健领导者仍持谨慎态度。
此外，几位领导者表示，关键不仅在于简单采用人工智能产品，而是要仔细规划这些工具的使用方式，并在整个组织内有意协作，确保它们得到适当、有效和安全的应用。
来看看这些专家对未来一年人工智能发展的预期。
维塔尔(Vital)首席执行官兼联合创始人亚伦·帕策尔(Aaron Patzer)
"患者不会等待许可——他们已经在通过ChatGPT运行医生的笔记和实验室结果。与此同时，医院之所以不敢部署人工智能，主要是因为没有官方标准。到2026年，随着面向患者的AI标准的出现，医疗保健将被迫迎头赶上——这一标准最终将使AI比目前缺乏临床背景的大型语言模型提供的服务更安全。"
欧米茄医疗(Omega Healthcare)首席执行官兼联合创始人阿努拉格·梅塔(Anurag Mehta)
"到2026年，人工智能——从生成式到代理式——将继续从主要作为削减成本的工具演变为在整个医疗生态系统中推动创新的战略驱动力。人工智能加分析的组合将使医疗机构能够利用数据，解锁前所未有的可见性，加速决策过程，并创建不断学习和适应的智能系统。收入周期管理(RCM)的未来，以及更广泛的医疗保健领域，将属于那些能够将洞察转化为预见的人。"
Xsolis首席医疗官希瑟·巴塞特(Heather Bassett)医学博士
"到2026年，人工智能将加速付款方与服务提供方之间的合作——但仅适用于愿意基于单一、客观事实来源运营的组织。技术可以简化决策并揭示临床模式，但真正的飞跃需要直接面对长期存在的不一致。当双方都致力于透明、基于临床的数据时，变异性会降低，争议会减少，处理时间会缩短。信息很明确：人工智能不会取代专业知识，但将重新定义期望。那些将决策建立在共享、可辩护信息基础上的组织将更快行动、表现更好，并在整个护理和支付生态系统中赢得更大的信任。"
益百利健康(Experian Health)总裁杰森·康西丁(Jason Considine)
"2026年的愿景很清晰：组织必须利用技术，从人工智能认知阶段迈向将其无缝整合到我们日常工作中，确保我们赋能员工而不是用新的复杂性分散他们的注意力。为了大规模采用人工智能，组织必须信任这项技术，而作为供应商的我们必须批判性地思考如何以透明的方式将人工智能融入提供者的工作流程，而不创造额外挑战。当人类与技术携手合作时，我们可以为所有人简化医疗保健。"
athenahealth首席医疗官内勒·杰塞尔(Nele Jessel)医学博士
"到2026年，我们将看到医疗保健的消费者化与临床人工智能的崛起发生碰撞，患者将期望获得与其生活中其他方面相同的个性化和透明度水平。从提供者的角度来看，临床医生最看重人工智能能够增强他们全面把握临床状况的能力。我们的研究发现，86%的受访者表示他们对完全委托(26%)或让人工智能协助(60%)识别患者记录中容易被忽视的细节感到满意。当这些工具为复杂的医疗数据和护理连续性带来清晰度时，它们会补充人类的判断。获胜的组织不会是部署最多人工智能的组织，而是那些实际理解人们、在问题出现前填补空白、使护理感觉直观和个性化(正如它应有的那样)，而不是令人不知所措的组织。医疗保健即将达到一个临界点，任何低于此标准的做法都将显得过时。"
威尔希特(Wellsheet)首席执行官克雷格·利莫利(Craig Limoli)
"代理式人工智能(Agentic AI)正在各地成为头条新闻。但到2026年，我们将从炒作转向实质，当人工智能临床代理不仅支持临床医生，而且迫使医疗保健重置。医疗保健中的人工智能将减少搜寻数据的时间，主动发现被忽视的见解并建议基于证据的治疗途径。临床医生将能够专注于判断和患者互动，而人工智能处理繁琐且容易出错的细节。在经历了十年的数字过载后，人工智能将最终把医疗职业归还给临床医生。"
阿尔特拉数字健康(Altera Digital Health)人工智能执行副总裁本·夏夫(Ben Sharfe)
"到2026年，我们将看到人工智能从孤立的试点项目转向全面的企业级部署，这由更清晰的投资回报所驱动。最明显和突出的例子将是环境监听(ambient listening)，它将成为一种标准、无处不在的工具，用于减轻临床文档的负担。这种大规模采用的关键催化剂是主要电子健康记录(EHR)系统将这些人工智能功能构建为原生、深度集成的解决方案。这种从第三方附加解决方案向核心嵌入功能的转变，将使无缝、全系统的AI成为医疗系统的现实。"
CliniComp增长与战略副总裁肯·格雷厄姆(Kem Graham)
"在即将到来的一年，我们将看到高管们开始将分析和人工智能视为直接与利润挂钩的运营基础设施。致力于将临床数据与财务工作流程连接起来的医疗领导者无疑将降低成本、临床医生倦怠和文档负担。以这种方式拥抱分析和人工智能的组织将在质量和成本绩效方面看到全面改善。"
奥本洞察(Optum Insight)首席产品官玛杜·帕瓦尔(Madhu Pawar)
"行业越来越需要跨越碎片化点解决方案的实时互动和基于不同数据集的实时AI驱动推理，以减轻行政负担。这种从点解决方案向平台系统的转变有望推动变革性的大规模创新。行业分析师估计，完全自动化和整合行政交易可能为医疗保健行业每年节省超过200亿美元。"
贾纳斯健康(Janus Health)首席执行官托德·多兹(Todd Doze)
"为了在财务上生存，医疗服务提供者认识到，人工智能和自动化对于在整个收入周期中提高效率和准确性至关重要。收入周期管理(RCM)特别适合人工智能，因为它涉及可重复的、基于模式的工作、数据密集型分析和规则驱动的决策。通过将智能自动化与运营洞察相结合，医疗系统可以预测问题、优化工作流程、减少拒绝支付，并将传统的收入周期挑战转化为更快、更可预测的财务绩效机会。"
飞利浦(Philips)互联护理首席业务负责人朱莉娅·斯特兰德伯格(Julia Strandberg)
"人工智能已经改变了诊断，但2026年将标志着医疗保健领导者利用它解决最紧迫的运营挑战的一年。已有1000多种人工智能驱动的工具获得FDA批准，讨论正从人工智能的潜力转向其对效率、护理协调和患者体验的可衡量影响。
如今，77%的医疗保健专业人员因数据不完整或不可访问而浪费时间，护士每小时花费15-20分钟在行政任务上。到2026年，人工智能的最大机会在于自动化耗时的管理工作、在正确的时间共享正确的数据以及减轻认知负担。
要释放人工智能的价值，医疗系统必须更有意识地采用它。成功的组织将优先考虑可以无缝集成到现有基础设施中且围绕临床工作流程设计的直观工具。通过将人员和实用性放在首位，医院可以解锁人工智能的下一阶段：解决痛点、改善协调并赋予临床医生提供更好患者护理能力的解决方案。"
Medicomp Systems总裁兼首席执行官大卫·拉罗(David Lareau)
"随着越来越多的组织在2026年将大型语言模型扩展到企业系统中，他们必须评估其财务和运营影响。基于令牌(token)的处理方式在试点阶段可能看起来高效，但在生产级别可能会成本过高。因此，医疗保健高管将越来越多地转向更小的、特定领域的AI模型，这些模型在其环境中安全运行，既实现创新又保持成本控制和数据保护。"
企鹅人工智能(Penguin Ai)首席执行官兼联合创始人法瓦德·巴特(Fawad Butt)
"CXO们正处于一个转折点。软件应用正让位于智能AI代理，领导者们在问从哪里开始、信任哪些供应商以及如何评估它们。到2026年及以后，组织将更加依赖那些在医疗保健领域拥有深厚专业知识并了解其业务和用于模型训练的数据复杂性的AI供应商。CXO领导者们现在意识到，仅靠技术无法解决他们的问题。必须将技术与专业知识深度结合，才能充分释放人工智能的价值，从而获得更多的工作流程效率提升和盈利能力。"
EnableComp首席执行官弗兰克·福尔特(Frank Forte)
"到2026年，当医院和付款方与已经理解复杂收入周期、付款方规则和拒绝模式细微差别的专业组织合作时，以最有效方式应用的人工智能将最终发挥其全部价值。创新将来自经过真实世界领域专业知识训练的人工智能——而非通用模型——从而防止错误，使理赔顺利处理，财务绩效变得更加可预测和可持续。对于C级领导者来说，最明智的策略将是与拥有先进技术并经过验证的操作手册来应对大规模复杂性的合作伙伴合作。"
emtelligent营销主管克里斯·阿尔托夫(Chris Althoff)
"在接下来的12个月里，我们将看到执行团队坚持要求人工智能投资同时展示临床和财务绩效。这将使采购策略转向与护理路径和收入优先事项更强的对齐。这种压力将加速供应商整合，并有助于执行强调不仅临床和运营结果，还有广泛用例影响的新标准——减少无休止的实验并缓解点解决方案的海洋。找到合适合作伙伴并将此策略转化为生产就绪AI解决方案的医疗保健组织，将最终看到他们一直承诺的可衡量的投资回报率。"
Fold Health联合创始人拉姆·萨哈斯拉纳姆(Ram Sahasranam)
"医疗保健长期以来一直致力于解决工作人员短缺问题，但对临床医生的需求仍然超过供应。在即将到来的一年，更多医疗服务提供者将转向AI编排系统寻求支持。这些系统像智能操作平台一样运作，管理工作流程、提供洞察并处理复杂任务。在明确的参数和适当的安全措施下，护理编排系统可以作为值得信赖的合作伙伴，增强患者参与度并改善结果。"
Inlightened联合创始人兼总裁谢利·帕沃内(Shelli Pavone)
"到2026年，更多的医疗保健组织将在透明度方面向人工智能敞开胸怀，将负责任的、有意义的人工智能解决方案带入市场。这将使他们成为深思熟虑、有纪律的创新者，而不仅仅是人工智能趋势的采用者。这可以在保护专有信息的同时实现，同时仍然证明组织理解该技术的威力和风险。能够良好维持这种微妙平衡的组织将使自己成为人工智能领域的领先竞争者。"
mPulse首席执行官鲍勃·法雷尔(Bob Farrell)
"到2026年，我们将看到大型健康计划从'不使用AI'政策转向拥抱人工智能和机器学习以提高效率和支持导航，因为越来越多的州和联邦法规给行业带来了确定性——特别是对于那些因如何和何时使用AI而受到审查的健康计划。我预计在去标识化跨计划数据上训练的大型语言模型(LLMs)将解锁更好的会员洞察，而对AI在过程中的使用方式的信任——而不是技术本身——将是真正获得会员支持和采用的关键。最终，那些不拥抱AI和LLMs来改善理赔和预先授权流程并解锁更深入的会员洞察以影响下一步行动（如进行某种疾病的筛查或接种流感疫苗）的健康计划，将面临落后的风险。"
AKASA首席执行官兼联合创始人马林卡·瓦拉利亚德(Malinka Walaliyadde)
"当我回顾2025年时，突出的是人工智能现在如何在文本、语音、图像和视频等所有信息传输方式上给予我们更多杠杆作用。例如，'语音界面'曾经意味着按1或2。今年，我们终于跨过了门槛，进入类人、来回对话的阶段。我对2026年最兴奋的是，当人工智能在所有这些模式上以全保真度工作时，什么将成为可能。在医疗保健中，这意味着人工智能可以完全解析医疗记录并与临床医生合作确保其文档完整，或者审查手术视频并提供技术见解。我们将回望并看到，过去十年是关于数字化的；下一个十年将是关于真正理解的。"
威廉姆斯癌症研究所(Williams Cancer Institute)综合医学医师内森·古迪尔(Nathan Goodyear)医学博士
"到2026年，我预计小型创新者与大型制药公司之间将有更多合作，而不是过去的大规模收购周期。随着这些合作伙伴关系的形成，人工智能和机器学习将有意义地加速发现和试验设计——但前提是解决减缓进展的监管瓶颈。患者越来越意识到科学进步的速度，他们期望开发和批准过程能够跟上步伐。随着这些压力汇聚，我们正在进入一个国际协作、更智能的试验设计和技术赋能的研究共同重塑癌症疗法如何从想法变为临床现实的时期。"
高知特(Cognizant)首席医疗官斯科特·R·谢尔(Scott R. Schell)医学博士
"人工智能已经超越了实验阶段。来年将测试医疗保健和生命科学是否能够使人工智能在大规模上变得可信、有用和以人为本。
最近《福布斯》引用门洛风险投资公司(Menlo Ventures)的分析报告称，医疗保健采用人工智能的速度是整个经济的两倍，目前只有约20%的组织在使用它。这种加速证实了我们之前的观察：试点时代正在结束。下一个成功的衡量标准不是人工智能是否有效，而是它是否可以被管理、审计并信任，以同时服务于患者和进步。
到2026年，信任的衡量标准将是系统能多清晰地解释自己。"
卡纳健康(Carna Health)首席执行官兼联合创始人萨尔瓦托雷·维斯科米(Salvatore Viscomi)医学博士
"数字健康的未来正在通过诊断与人工智能的整合来塑造，开发分析以推动早期诊断、预测进展风险并及时指示治疗干预。随着医疗保健生态系统变得越来越互联，可穿戴技术、移动健康应用、远程监测设备和电子健康记录的数据洞察正在汇聚，以创建更全面的患者健康状况图景。在这个数字框架内，AI驱动的模型可以识别患者的细微变化，并在症状出现前很久就向护理团队发出潜在疾病指标的警报。
这对于症状直到后期才变得明显的疾病尤其重要，例如慢性肾病，早期检测可能意味着通过生活方式改变来预防需要透析的疾病进展。通过利用预测技术，临床医生可以实时访问从血液和尿液检测、病史和生活方式数据中获得的综合洞察。这些高级模型检测人类可能遗漏的模式，使医生能够从反应性治疗转向主动性护理。"
RevSpring总裁尼科尔·罗加斯(Nicole Rogas)
"到2026年，人工智能将成为跨行业的终极共情引擎，而不仅限于医疗保健。随着客户变得越来越注重成本，自动化疲劳开始显现，成功的组织将不是那些仅仅实现自动化的组织，而是那些能够感知一个人何时需要同情、清晰或人工干预的组织。在经济条件更紧张的情况下，人们对每个接触点的审视更加严格。最受信任的品牌将利用智能自动化来预防压力、根据行为定制语气和时机，并在需要时提供无缝转接到人工支持。在预算约束压力较大的行业，这种'自动化共情'成为差异化因素：不仅是便利，而且是至关重要的信任构建器。成功的采用将取决于在效率与情商之间取得平衡，特别是在受监管的敏感领域。"
Accuity首席执行官托德·范·梅特(Todd Van Meter)
"在明年，我们将看到人工智能深入收入周期中剩余的数据孤岛，推动更多自动化，减少交接，并实质上在整个收入周期管理(RCM)功能中弯曲成本曲线。医疗系统高管的挑战将是将真正的人工智能价值与创新和营销炒作周围的兴奋区分开来，并根据成本、价值实现时间和真实的投资回报率仔细审查每个解决方案。随着2026年的展开，将严格的评估标准与大胆的决策相结合的领导者将塑造RCM绩效的下一个前沿。"
免疫疗法(Immunic Therapeutics)首席执行官丹尼尔·维特(Daniel Vitt)
"经过多年的精选、更强的基本面和许可活动激增，我认为2026年可能标志着生物技术令人鼓舞的反弹。同时，人工智能和机器学习将加速发现、优化试验设计，并实现更数据驱动、高效和个性化的开发，同时提高成功率，并简化基因组学、影像学和真实世界数据的洞察。特别是在神经科学领域，最新动态指向有意义的突破，因为我们看到神经保护和再生方面的稳步进展，为多发性硬化症和其他神经疾病在未来的治疗方法提供了乐观前景。最重要的是，患者必须始终是我们努力的中心，因为更安全、更方便的口服疗法具有新兴的神经保护潜力，有望为这些疾病的患者带来新的希望。"
身份智能专家Verato首席执行官克莱·里奇(Clay Ritchey)
"明年将是一个转折点，因为医疗保健领导者将从叠加数字工具转向重建其企业的数据基础。具有前瞻性的组织将把身份视为连接记录系统、体验和洞察的统一控制层。通过在单一可信视图中链接消费者、会员、患者和提供者信息，他们将使人工智能和分析能够自信运行，同时支持基于价值的护理并减少运营浪费。这场数据文艺复兴将创建一个可信、完整的数据环境，使每项技术都能按预期工作。"
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