登入 NVIDIA最新發佈《2026 年醫療保健與生命科學領域的AI現狀及未來發展趨勢》：AI正在讓看病更快、更準、更省錢 美股艾大叔 2026/03/04 •

最近，NVIDIA 發佈了備受關注的《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends》調研報告。

這份報告基於 2025 年 8-9 月對全球 600 多名醫療和生命科學專業人士的調查（管理層與 AI 從業者各佔一半），涵蓋製藥、醫療器械、數字醫療、支付方與提供方等多個細分領域。報告用實打實的資料告訴我們：AI 已經在醫療健康行業站穩腳跟，而且正在加速從「嘗鮮」走向「規模化盈利」。

過去一年，AI 的應用成熟度明顯躍升。報告直言，AI不僅幫助醫療器械廠商快速適應新法規，還大幅縮短新藥研發時間，甚至能建立人體數字孿生來輔助癌症治療。更讓人振奮的是，AI agents（智能代理）正讓醫生們把時間還給患者，而不是埋頭在文書工作裡。

AI採用率持續攀升，70%企業已在實際使用

報告顯示，2025年有 70% 的受訪組織正在積極使用 AI，比2024年的 63% 又上升了7個百分點。其中，生成式 AI 和大語言模型的使用率從 54% 躍升至 69%，成為最熱門的工作負載。

各細分領域全面進步：

數字醫療：78%（去年70%） 製藥與生物科技：74% 醫療器械、工具與診斷：70% 支付方與提供方（醫院、保險公司等）：56%（去年僅43%，大漲13個百分點）

中大型企業（員工超100人）採用更多類型AI，包括生成式AI、資料分析、Agentic AI等，幾乎每個工作負載都比小企業高出約 10個百分點。生成式AI和資料分析仍是各行業前兩大重點，只有醫療器械領域把電腦視覺排在首位（59%）。

預測與資料分析仍是AI核心，臨床決策支援最受歡迎

65% 的組織把 AI 用於資料分析和資料科學，42% 用於支援臨床決策。這兩大應用貫穿藥物發現、影像診斷、個性化醫療等全鏈條。

分行業看，用法各有側重：

製藥與生物科技：藥物發現與開發（57%）、基因組應用（44%） 數字醫療：虛擬健康助手與聊天機器人（52%）、臨床文件自然語言處理（50%） 支付方與提供方：行政任務與工作流最佳化（52%） 醫療器械：醫療影像（61%）

整體而言，臨床決策支援是全行業最受歡迎的AI用例（42%），其次是醫療影像和行政工作流最佳化（各 38%）。

真實盈利來了！醫療影像和藥物發現ROI最亮眼

這是報告最鼓舞人心的部分：當 AI 針對具體場景落地時，回報非常明顯。

醫療器械領域：57% 的企業表示醫療影像AI已產生ROI 製藥企業：46%表示藥物發現與開發AI實現ROI 數字醫療：虛擬健康助手與聊天機器人是最高回報用例 支付方：行政工作流最佳化回報最顯著

全行業來看，醫療影像、工作流最佳化、臨床文件自然語言處理是前三大ROI用例。管理層反饋：

85%認為AI幫助年度收入增長 80%認為AI幫助年度成本下降 44% 的管理者表示收入增長超過 10%（小企業更高達56%） 開源模型成「秘密武器」，82%企業視其為戰略關鍵

為什麼AI能精準落地？報告給出的答案是開源。82%的受訪者認為開源模型和軟體對AI戰略「重要」或「非常重要」，其中小企業認可度更高（64% 認為非常重要）。

開源讓企業能用自己的資料微調模型，打造高度專用的AI解決方案，而不是用通用大模型「將就」。推理性能（模型精準度、資料合規、成本效率）成為大家最關注的點，38% 把模型性能與合規列為首要因素，37% 最看重總擁有成本。

基礎設施也在悄然變化：混合計算（本地+雲）使用率從去年的 35% 升至 43% ，純雲部署則從 41% 降至 35% 。

Agentic AI初露鋒芒，47%組織已在嘗試

今年報告新增了 Agentic AI（智能代理）專題，結果讓人驚喜：

47% 的組織已在使用或評估AI agents 其中 22% 已實際部署，19% 計畫明年部署 大企業部署比例更高（27% 已部署）

製藥與生物科技領域最積極：48% 用 AI agents 做藥物發現和生物標誌物識別。整體最受歡迎的 Agentic AI 用例是：

知識管理和檢索（46%） 文獻綜述與分析（38%） 內部流程最佳化（37%）

分行業看，製藥側重文獻綜述（55%）和藥物發現（48%）；數字醫療最愛患者聊天機器人（49%）。

不過挑戰也不小：性能可靠性（27%）、資料相關問題（隱私、安全）、監管合規是三大痛點。40%的企業表示，HIPAA、FDA審批、GDPR等合規要求是實施Agentic AI的最大影響因素。

2026年AI預算大增85%，醫療AI進入「飛輪期」

因為看到了實實在在的回報，企業信心滿滿：

85%的受訪者表示2026年AI預算會增加 近一半企業增幅超過10%

預算主要流向：

最佳化現有AI工作流和生產週期（ 47% ，比去年上升） 建構或獲取更多AI基礎設施（ 34% ，比去年上升）

報告總結：醫療AI正進入「飛輪階段」——早期試點成功→更多投資→更好效果→更大投資。2027年，AI 很可能從單純預測分析轉向更成熟的 Agentic 系統，在患者群體、臨床試驗、護理流程中實現端到端智能推理。

總結：AI不是「未來」，已經是醫療的「現在」

這份 NVIDIA 報告用 600 多份真實調研資料證明：AI 正在讓醫療更高效、更精準、更親民。無論是大藥企用 AI 加速新藥研發，還是醫院用聊天機器人減輕醫生負擔，或者保險公司用工作流最佳化降低成本，AI 都已交出漂亮答卷。

當然，預算、人才、資料合規仍是需要跨越的門檻。但趨勢已經清晰：誰先把 AI 和自身業務深度融合，誰就能在 2026 年搶佔先機。 (AI資訊風向)

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