医疗行业高管指出，明年将成为医疗人工智能的转折点，行业将从试点阶段和概念炒作转向可验证实际成效的整合系统。
HealthTap联合创始人兼首席执行官肖恩·梅赫拉预测，人工智能将从行政助理角色进化为个性化临床决策的合作伙伴，主要受两大监管变革推动：美国医保和医疗补助服务中心（CMS）新推出的ACCESS模型将价值导向从按服务付费转向结果导向，激励行业利用AI改善实际健康产出而非单纯增加就诊量；FDA TEMPO试点项目则允许医疗软硬件更快速创新部署，大幅缩短AI开发到临床应用的周期。此外，FDA已将其内部工作流应用于"自主智能体AI"，预计行业将广泛采用此类智能体——它们不仅能标记数据，更能自动生成个性化干预方案（如为医生预审的护理建议），在不增加医生负担的前提下实现主动式精准医疗。
Pyx Health创新与AI主管布里杰什·帕特尔预见三大转变：首先，医疗机构将从概念验证转向可量化证据，AI能否缩短文书时间、降低急诊率等实际效果将决定其预算存续；其次，用户参与指标将让位于实际行为转化，保险公司将优先支付能解决具体障碍（而非仅识别需求）的AI方案；最后，行业将从自由探索的"自主智能体"转向有明确边界的工作流"协作者"，配备清晰监管框架和人工干预机制。2025年是AI接入医疗系统基础架构的阶段，而2026年将聚焦于证明系统能否切实改变医生工作量、患者行为及健康结果。
QuantHealth首席执行官奥里·因巴尔认为，2026年将以人本主义理念推动"自主工作流"发展。大语言模型将在法规申报、医疗编码和预先授权等需人类专长的领域发挥效能。风险投资领域将出现转变：随着治疗类投资热情降温，生物技术风投将依赖预测软件指导投资决策，更多采用大型药企的创新方法降低风险。多数药企将选择与新兴AI初创公司合作获取外部创新，而非仅依赖内部团队。
以色列谢巴医疗中心创新与转型首席官埃亚勒·齐姆利赫曼表示，2025年已实现初步整合试点，2026年将扩大规模产生更广泛影响。视频分析将成为新焦点领域——凭借大容量存储与算力突破，AI将实现对视频数据的高级分析，应用于患者恶化监测、安全事件追踪及医护人员手部卫生规范等场景，弥补传统影像学应用的局限。
Dyania Health创始人艾琳娜·施洛瑟预计，AI将从交易型转向协作型：单点试点将被多机构学习系统取代，模型通过共享临床洞见、新证据和真实世界数据持续更新。这种转变将迫使行业更严肃对待验证机制、治理框架与公平性问题，同时为获取先进诊断和治疗技术创造实质性机会。
Edge Medical Ventures联合创始人沙伊·波利克指出，当前AI变革仍属表层，未来将向纵深发展。在诊断领域，AI将预防许多当前视为不可避免的灾难性事件——其早期征兆往往隐藏在海量数据中，唯有AI工具能够识别。AI还将重点解决医疗人员短缺领域（如新兴市场及发达国家偏远地区）的诊断治疗普及难题，在全球医疗需求增长背景下，通过提升无地域限制的可及性创造重大价值。
UnityAI联合创始人兼首席执行官埃德蒙·杰克逊观察到，医疗机构对AI投资将日趋审慎。经过数年试点，技术整合不佳的"炫目工具"问题已暴露无遗。2026年，专注技术与流程深度整合的企业将实现规模化扩张，而整合不足者将困于小范围试点。
Redesign Health风险投资主管尼尔·帕特尔指出，AI已悄然成为众多机构的"团队成员"：它监听就诊过程、起草病历、整理图表、管理收件箱、建议编码并支持预先授权。这些后台工作创造了真实的时间节省，并通过加速证据审查助力监管与支付方。2026年将出现三大转变：从单点工具转向端到端多步骤任务的AI工作流；患者端体验将深度融入护理计划而非独立聊天机器人；机构将要求明确的投资回报率、安全证据和治理框架。
Arintra联合创始人兼首席执行官尼特什·什罗夫强调，2026年AI最具意义的影响将来自后端流程现代化。编码、理赔和拒付处理承载着沉重的行政负担与财务风险，却是最适合安全规模化自动化的领域。随着医疗机构从试点转向企业级应用，AI将提升准确性、加速现金流，并在关键环节释放人力资源。AI的核心价值将体现为：减少行政拖累、强化财务表现、让更多人专注于人类独有的工作。
Joy Parenting Club联合创始人艾米莉·格林伯格认为，下阶段突破在于"情境感知型护理"——系统需同时理解临床数据与生活经验。成功机构将智能与共情结合，在追求效率的同时同等重视信任建立。
Millie创始人安努·夏尔马预测，2026年将加速药物研发进程，并在诊疗企业的一线临床运营（电话服务、转诊等）及从计费到理赔处理的整个收入周期实现突破。随着人机界限日益模糊，行业将面临新命题：如何界定"护理提供者"身份？以及AI创造的效率提升是否应获得额外医保补偿？
Wisp首席执行官莫妮卡·塞帕克指出，AI已在后台大幅提升护理效率，它并未取代临床决策，而是予以增强。展望未来，AI将使护理更具前瞻性，尤其在预防性女性健康领域：更智能的分诊系统、个性化治疗路径及线上线下护理的深度整合将成为趋势。同时，多专科治疗整合的合作伙伴关系将增加，通过一站式解决方案应对医疗体系碎片化问题。
三星电子医疗移动B2B总监切丽·德鲁利斯表示，2025年AI已从实验阶段转向医疗操作现实，尤其在诊断支持（提升准确性与个性化治疗）、行政流程优化方面成效显著，更重要的是实现了早期疾病检测以支持主动干预。2026年AI将进一步突破医疗边界：强化远程医疗、实现实时健康监测、加速药物研发进程。
GE医疗影像部门总裁罗兰·罗特预测，AI将深化整合并从被动工具转向主动预测模式。多模态AI将融合影像、实验室与基因组数据，构建更全面的患者全景视图。规模化部署将从顶尖学术医院扩展至社区医疗场景，生成式AI工具可能用于报告起草、结果总结及工作流自动化，最终实现精准诊断预测、高度个性化治疗及持续患者监测，巩固AI在普惠医疗中的核心地位。
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