NVIDIA《2026 医疗与生命科学 AI 现状》

NVIDIA 在 2026 年 1 月发布的《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends Survey Report》，试图回答一个具体问题：医疗与生命科学行业的 AI 到底走到哪一步了，投入是否已经变成回报。这份资料值得现在看，原因在于它给出的不是愿景，而是采用率、用例分布与 ROI 的数字组合。报告开篇的判断是，行业在 AI 成熟度曲线上已经到达一个拐点：过去一年里，组织开始从试验走向在具体用例上构建和扩展方案，并看到了可验证的业务结果。换句话说，讨论重点已经从“要不要用 AI”转到“哪些用例真的赚钱”。

报告的范围覆盖数字医疗、医疗科技（medtech）、制药与生物技术，以及付费方与医疗服务提供方（payers and providers，包括医院、初级保健医生与保险公司）这几个板块。方法是对数百名行业专业人士进行问卷调查，围绕 AI 采用情况、正在部署的用例、新方案的影响与投资展开，并在这一年新增了关于 AI agent 采用情况的章节。目录结构也反映了这一侧重：采用曲线、开源模型、agentic AI 的首次亮相、AI 对收入的影响，最后是方法论。需要说明的是，材料只给出了“数百名”这一量级的描述，没有披露样本的具体构成与抽样方式，因此下文所有数字都应理解为这份调研内部的统计结果，而非全行业普查。

最直接的变化是采用率。70% 的受访者表示其组织正在积极使用 AI，高于 2025 年的 63%；使用生成式 AI 和大语言模型的比例为 69%，高于上一年的 54%。值得注意的是，历史上对新技术采用较慢的付费方与提供方板块，在这一年的调研中也出现了明显上升。这意味着 AI 的扩散不再只集中在研发端，而是开始进入医院、诊所与保险机构这类运营场景。

用例层面的核心是预测与数据分析：65% 的受访者表示组织将 AI 用于数据分析和数据科学，42% 用于支持临床决策。药物发现、诊断、医学影像、个性化医疗等都依赖预测与数据分析来完成具体任务，而行业开发者正在寻找可直接集成的 turnkey 方案，把 AI 嵌入临床工作流。到了细分板块，差异就更清楚：57% 的医疗科技受访者表示已从医学影像 AI 中获得 ROI；46% 的制药组织表示已从药物发现与开发的 AI 中获得 ROI；数字医疗组织则把虚拟健康助手与聊天机器人列为已见回报的主要用例之一。报告还提到，企业在用自有数据和工具做微调，并同时推进后台自动化，例如工作流优化和面向临床文档的自然语言处理。药物发现与开发被列为药企与生物技术板块的首要 AI 用例，材料给出的相应比例为 57%。

开源与 agentic AI 是这份资料另外两条线索。82% 的受访者表示开源模型和软件对其组织的 AI 战略很重要；报告的解释是，开源模型让组织能够针对高度专门化的应用做微调，其可适配性使其在行业内的 AI 创新者中被广泛采用。Agentic AI 方面，47% 的受访者表示其组织正在积极使用 AI agent 或正在评估 agent 用例；在制药与生物技术板块，48% 的受访者正在把 AI agent 用于药物发现和生物标志物识别。企业使用 agent 的任务还包括知识管理、检索和文献综述。报告把这些系统描述为能够自主推理、规划和执行复杂任务的 AI，并称它们已经进入医疗与生命科学组织——这是“有 promising 的开端”，而非成熟落地。

把这些数字放在一起，能得出一个相对克制的判断（以下是解读）：AI 在医疗与生命科学的价值目前主要来自“具体用例 + 专有数据微调”这一组合，而非通用能力本身。医学影像之于医疗科技、药物发现之于制药，都是边界清晰、评价标准明确的任务，因此更容易算出 ROI；而临床决策支持、agent 类应用的回报链条更长，调研数据也更偏向采用率而非收益。对实践的含义是，如果目标是尽快证明投入的价值，应当优先选择任务定义清楚、数据可得、结果可衡量的场景，再借助开源基础模型做微调，而不是一开始就追求覆盖面。

这份资料的读者，大致是医疗与生命科学企业的 AI 负责人、药企与医疗器械公司的研发和数字化团队，以及为这些客户做方案的技术供应商。读完能拿走的是几组可引用的基准数字：70% 的积极使用率、65% 的数据分析用例、46% 的制药 ROI、82% 对开源模型重要性的认同，以及 agent 在制药板块 48% 的渗透。但边界同样明显：这是厂商委托的问卷调研，结论以受访者自述为主，ROI 的统计口径、样本量与板块细分都没有在材料中展开；agentic AI 一节也只是首次纳入，还不足以支撑趋势判断。引用这些数字时，标明来源与年份，比把它们当作行业定论更稳妥。

State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends Survey Report Foxconn Table of Contents Survey Overview AI in Healthcare and Life Sciences: Key Trends for Industry Leaders 3 Executive Summary 4 An In-Depth Look at the Results Healthcare and Life Sciences Climb the AI Adoption Curve 6 Open Source Is Key to Building Specific AI Solutions 9 Agentic AI Makes a Promising Debut 10 The Revenue Impact of AI on Healthcare and Life Sciences 12 Looking Forward 14 Methodology 15