毕马威重磅报告！86%医疗机构押注AI，最值得关注的5大颠覆性技术来了

近日，全球四大会计师事务所之一毕马威发布了《2026全球科技报告：医疗保健》。

该报告基于全球128位医疗高管调研，全景展现2026年全球医疗科技发展现状、痛点与未来趋势。

报告预测，未来几年以下技术和模式将显著增长：

• 数字孪生：用于医院设施规划、空间模拟、临床服务规划，甚至在医学教育和手术训练中。

• 远程监测与虚拟服务：在AI代理的支持下，将成为大多数医院的标准护理模式。结合可穿戴设备，实现连续的、动态的患者监测。

• 医疗指挥中心：用于实时协调资源（如病床管理、患者转运、急诊调度），优化医疗人力资源。

• 患者同伴网络：连接相同病症的患者，提供相互支持、鼓励和建议。

• 手术机器人：其精度和稳定性使其成为外科医生的宝贵辅助工具，也是强大的培训手段。但前提是必须有强大、不间断的网络连接和网络安全保障。

医疗科技投资：重基础，轻价值？

数据表明，大多数医疗保健组织正在对技术进行大量投资。

40%的受访者每年投入5000万至1亿美元。

绝大部分资金流向电子健康档案（EHR）、企业资源规划（ERP）、云平台等基础系统，这类底座贡献了半数数字化价值。

AI与智能技术也逐步产生效益，45%高管表示其创造了总价值的 31%—40%。

但总体来说，大量的投资回报（ROI）表现偏弱。

多数机构回本周期约12个月，仅30%机构实现投资盈利，57% 处于收支平衡状态。

巨大的成本压力让技术管理者重视投资回报，普遍偏向观望。

此外，医疗属于强监管、低容错行业，44%选择观望成熟技术，33% 选择性应用，仅23%愿意大规模落地颠覆性技术。

AI发展：从试点到主流

如今，AI已经成为医疗行业的投资主线。

近九成(86%)的受访者正在将人工智能嵌入到工作流程、服务和价值流中。

其中，有66%的医疗机构完成战略布局，并且AI应用落地并产生实际业务价值。

17%的机构正在进行多个试点运行，暂未实现盈利；13%的医疗机构实现全面规模化落地，多场景创造收益；仅4%开展少量概念测试。

部署AI环节主要分为两大类，后台行政和前端诊疗。

后台行政包括人事入职、财务、采购等流程自动化。例如英国国民保健署（NHS）医护人员入职流程耗时长达 64 天，AI 可大幅缩短周期、提升效率。

前端诊疗则是医疗保健中价值最高，以及核心方向。

包括症状自查分诊、手术排期优化、术前远程评估、术后康复管理，缓解急诊、择期诊疗排队压力等。

如今行业以后台行政部署为主，但在患者护理的前端领域，其潜力更加令人兴奋。

不过，在部署AI过程中，单点AI试点容易出成果，但医疗系统架构复杂、部门割裂，试点成功、推广困难成为普遍现象，根源是缺少顶层设计，即全机构统一的目标运营模型（TOM）。

因此，现在制约AI发展的不再是算法本身，而是缺乏能够大规模部署、治理和维持AI的运营模式。AI必须在工作流中深度嵌入才能产生有意义的影响。

不止如此，AI在医疗领域的落地面临多重壁垒。

最重要的则是AI生成内容失真的问题，是医疗领域的红线。

其次，各国数据主权、医疗 AI 准入法规差异大，欧洲、中东地区监管尤为严格，部分科技企业因高门槛放弃当地市场；

最后则是考核影响，69%高管认为传统KPI无法衡量AI价值，因为AI的成效比较分散，和以往的考核体系不匹配。

但实际上，医疗AI未来的成长空间非常大。

医疗行业坐拥全球约1/7的数据，但绝大部分数据未被有效利用，非结构化临床数据价值被严重低估。

当前医疗数据团队多停留在基础数据报表（BI）阶段，缺乏深度洞察能力。

医疗机构需明确数据权责、打通数据壁垒，依托高质量数据支撑 AI 与预判式诊疗落地。

未来诊疗模式

报告最后预测了在AI+机器人技术蓬勃发展下， 医疗护理模式将迎来大幅变革。

数字孪生、远程监测、患者同伴网络、机器人手术、医疗指挥中心是五大主流发展趋势。

数字孪生多用于医院基建规划、运营模拟与医护设备培训，应用场景成熟。

远程监测结合 AI、可穿戴设备将成为医院常规服务，区别于传统静态远程医疗，可实现持续健康追踪，人力短缺问题也会借此缓解。

医疗指挥中心逐步普及，可统筹调配床位、人员、急救资源，提升运转效率。

互动型患者同伴网络会逐步取代传统静态线上指导平台，为患者提供互助支持。

机器人手术应用持续增多，精准又稳定，既能帮医生做手术，也能用于国内外外科医生的技能培训。

最后，为了延续医疗系统的技术优势，毕马威提出五大关键行动要点：

明确目标运营模式

制定愿景与路线图，打通系统、对齐技术平台，从零散的创新孤岛转向协同的全系统推进。

夯实数据基础

梳理并优化数据流，建立清晰的治理流程与保护机制。先确保数据可支持 AI 应用，再通过关键指标和 KPI 跟踪进展。

打造面向未来的、AI 赋能的人才队伍

重构人才策略，重点提升员工的 AI 应用能力，赋能团队借助 AI 优化患者体验与诊疗效果。

将安全置于核心位置

AI等新技术会带来新风险。在 AI 开发中，必须同步引入安全工作流、信任与伦理机制；上线前进行严格测试，同时保留人工监督环节进行关键评估。

推进战略生态合作

选择目标一致的生态伙伴，从交易型合作转向战略共创，提升灵活性、推动互操作性、加速创新，最终实现更好的医疗成果。

—The End—