就在剛剛，英偉達發布年度報告，揭示了AI在醫療健康和生命科學的現狀。

這份15頁的報告，核心結論可以濃縮為一句話：AI醫療這場變革已經全面鋪開并且勢不可擋。

醫療保健和生命科學的游戲規則已經徹底變了！

無論是醫療設備，還是藥物研發、臨床診斷，甚至是人體數字孿生，AI無處不在。

而英偉達認為，這一切才剛剛開始。

報告調查了超過600位行業人士，他們來自涵蓋了醫療與生命科學的各個領域。

最終得出的結論是：AI醫療經過數年的發展，終于在2025年進入了拐點。

全行業AI使用率大幅提升，有70%的企業正在熱情擁抱AI。

尤其是數字醫療領域，有78%的受訪者積極使用AI；生物醫藥則是74%。

這背后，是AI帶來的切實業務影響。

57%的受訪者稱，已感受到AI在醫療影像領域帶來的實際回報。

46%的制藥業人士表示，已在AI賦能的藥物研發中獲得投資回報。

醫療保險機構和醫院則強調，使用AI來處理行政任務并優化工作流程已經成為首選。

更深刻的變革在于，AI正在重塑醫療和生物科技的盈利能力。

85%的高管表示，AI增加了收入：同時有80%的高管表示，AI幫助降低了成本。

而與此前相比，最大的變化出現在Agentic AI（AI智能體），這項前沿技術，備受高管關注。

近一半的受訪者稱正在使用或評估智能體，另有19%的人表示將在一年內部署智能體。

這意味著，醫療健康這個古老行業，或許正在經歷史上最大的一次范式轉移。

以下是報告全面、深度的解讀，干貨滿滿。

AI醫療迎來拐點，全行業滲透率飆升

所有人都感受到，過去的一年，真的不一樣了。

報告最核心的結論是，醫療健康與生命科學領域的AI已進入爆發期。

有70%的企業積極使用AI，較上一年的63%明顯增長。

生成式AI與大語言模型（LLM）的使用率從54%升至69%，首次超過數據分析，成為行業最核心的AI工作負載，

這標志著AI正從「數據處理工具」加速進化為「創造性生產力引擎」。

其中，歷來對新技術持保守態度的支付方和醫療服務提供方（醫院、保險公司等）成為增長黑馬。

其AI使用率提升至56%，這意味著AI已經滲透到醫療的核心環節。

此外，數字醫療（78%）、制藥與生物科技（74%）、醫療科技（70%）成為AI應用第一梯隊，

這些領域AI滲透率超過70%，對于大多數公司來說，AI成為必選項。

全行業來看，臨床決策支持成為第一大應用場景，其次為醫學影像以及行政任務優化。

具體到制藥和生物技術領域，首要應用場景是AI制藥，占比57%，其次是基因組學應用，占比44%。

而在直接面向患者的數字醫療領域，虛擬健康助手和聊天機器人成為最重要場景，占比52%。

開源是關鍵，智能體成為新風口

AI在醫療健康和生命科學的快速落地，開源是關鍵因素。

報告顯示，82%的調研對象認為開源模型和軟件至關重要，其中57%認為“非常或極其重要”。

開源模型的核心價值在于，允許企業基于自身業務數據進行精細調優，打造適配特定場景的解決方案。

與此同時，混合計算架構取代純云成為主流。

43%的企業采用混合計算架構，較2025年的35%大幅提升，而純云計算的使用率則從41%降至35%。

究其原因，混合計算既能保留本地部署在安全合規上的優勢，又能借助云計算實現靈活擴展，成為醫療AI基礎設施的最優解。

而作為本次報告的重點，Agentic AI（AI智能體）的興起，成為最為矚目的增長點。

為此，報告今年新增了一個章節，專門介紹AI智能體在醫療和生物科技領域的發展。

AI智能體是指能自主推理、規劃、執行復雜任務的高級AI系統，它能自主完成復雜工作。

數據顯示，47%的企業已在使用或評估AI智能體，其中22%已完成部署，19%計劃在一年內落地，

這一數據說明，這一前沿技術已走出概念驗證階段，進入規模化落地的初期。

總體來看，46%的受訪者表示，AI智能體的第一大應用場景是知識管理與檢索，其次是文獻綜述與分析（38%）以及內部流程優化（37%）。

具體到制藥和生物技術領域，AI智能體的兩大場景是文獻綜述（55%）以及藥物研發和生物標志物識別（47%）。

醫療技術領域則將知識管理與檢索列為首要應用場景，占比47%，其次是文獻綜述，占比40%。

而數字醫療和支付方/服務提供方，更側重面向患者的互動智能體，成為連接患者與醫療服務的全新紐帶。

當然，AI智能體的落地也面臨著挑戰。

性能與可靠性（27%）、數據問題（27%）、監管與倫理擔憂（24%）成為三大核心障礙。

其中，小型企業更關注性能與可靠性，大型企業則最擔憂數據隱私與安全。

AI帶來切實回報，醫療新基建起飛

一個最值得關注的方面是，AI正在為醫療保健/生物科技帶來切實盈利改善。

例如，57%的醫療技術、工具與診斷行業受訪者表示，已看到AI在醫療影像的收益；

制藥與生物技術企業中，46%在AI驅動的藥物研發中實現了回報；

數字醫療服務商則將聊天機器人和數字助手視為回報最高的應用；

支付方與醫療服務提供方則將AI作為處理行政事務、優化工作流程的首選。

而縱觀整個行業，醫學影像、工作流程優化、臨床文檔的自然語言處理成為回報率最高的三大場景。

85%的管理層表示，AI幫助他們提升了收入；認為AI幫助降低成本的占比達到了80%。

其中，44%的高管表示，AI幫助年收入增長了10%以上，35%的受訪者表示，AI幫助成本降低了10%以上。

由于AI帶來的實際業績改善，報告指出，2026年行業的AI預算將大幅增長。

85%的受訪者表示他們的預算將在2026年增加，12%的受訪者表示預算將保持不變。近一半的受訪者表示，預算同比增長超過10%。

上述情況表明，AI醫療正產生飛輪效應：早期試驗和概念驗證獲得了可量化的成果，激勵各機構加大投入，形成“投入—回報—再投入”的良性循環。

這其中，AI基礎設施成為關鍵。

34%的受訪者表示，AI基礎設施將是2026年的支出重點。

—The End—