人工智慧（AI）正在加速醫療保健的各個層面，從放射學與藥物探索，到醫療設備製造，乃至透過人體數位孿生所催生的新型治療方法。
NVIDIA第二份《醫療保健與生命科學AI現況（State of AI in Healthcare and Life Sciences）》年度調查報告指出，業界正從AI實驗階段邁向落地執行，在醫學影像與藥物探索等核心應用上取得投資報酬（ROI）。
業界同時積極採用開源軟體與AI模型，以因應特定使用情境，並探索運用代理型AI，加速知識檢索與研究論文分析。
本年度報告重點包括：
- 70% 的受訪者表示，其組織正在積極使用AI技術，高於2024年的 63%。
- 69% 的受訪者表示正在使用生成式AI與大型語言模型，高於上次報告中的 54%。
- 82% 的受訪者認為開源軟體與模型對其組織的AI策略而言具有中度到極高的重要性。
- 47% 的受訪者表示正在使用或評估代理型AI。
- 85% 的高階主管表示AI有助於提升營收，80% 認為AI有助於降低成本。
醫療保健智庫NostaLab總裁John Nosta表示：「在未來12到18個月內，AI最明顯且最具可擴展性的影響，將來自物流與行政流程的精簡化。因為這些領域的採用曲線已呈現顯著的上升趨勢，包括排程管理、文件撰寫、編碼作業、資源運用管理與照護協調。」
以下將進一步詳述報告中的幾項關鍵發現。
AI採用率在醫療保健與生命科學領域持續攀升
本年度調查顯示，AI採用率在各產業類別全面提升，涵蓋數位醫療、製藥與生技、支付方與醫療服務提供者，以及醫療科技與工具等領域。其中，數位醫療以78% 居首，其次為醫療科技的 74%。
69% 的受訪者表示，當前業界最主流的工作負載是生成式AI與大型語言模型。AI資料分析與資料科學位居第二，其後為預測分析。今年調查新增的代理型AI則排名第四，47% 的受訪者表示正在使用或評估AI代理。
Visiba U.K.臨床AI策略負責人Annabelle Painter醫師表示：「要在醫療保健擴大生成式AI的規模，起點應該是聚焦真正的臨床與營運問題，而非技術本身。真正看到成效的組織，是把AI整合至既有工作流程，而不是把AI當成一個獨立工具疊加在流程上。」
醫療保健與生命科學機構也會依其主要職能，將這些AI工作負載部署到不同的使用情境中。舉例來說，在醫療科技領域，有 61% 的受訪者表示正將AI應用於醫學影像，如放射科醫師即可藉此更快速且更有效率地完成工作；在製藥與生技領域，則有 57% 的受訪者表示藥物探索正由AI所驅動。
就整體產業而言，最主要的AI使用情境包括臨床決策支援（例如放射科醫師在掃描影像中標示疑慮區域）、醫學影像分析，以及工作流程最佳化。
AI預算將隨強勁投資報酬率持續增長
AI正協助醫療保健與生命科學組織強化核心競爭力，彰顯其強勁的投資報酬率。
除了提升年度營收與降低年度成本，AI也透過工作流程最佳化提升後勤部門生產力，並逐步擴展到其他關鍵營運環節，例如病患互動與各類行政事務。
例如，57% 來自醫療科技的受訪者表示，在醫學影像部署AI已看見投資報酬。在製藥與生技領域，近半數（46%）受訪者表示AI用於藥物探索與研發，是其投資報酬率最高的應用場景之一。
數位醫療服務供應商最主要的投資報酬來源，為虛擬健康助理與聊天機器人之使用情境（37%）；而支付方與醫療服務提供者，包含醫院、基層診所與保險公司，則有 39% 的受訪者指出行政事務與工作流程最佳化是其投資報酬最高的領域。
在AI帶來正向影響的推動下，有 85% 的受訪者表示今年AI預算將增加，另有 12% 表示預算維持不變。對近半數受訪者（46%）而言，AI支出將顯著增加，增幅超過 10%。
Painter也指出：「成功整合AI的醫療保健組織，將明確投入資金並將評估納入核心營運功能，確保AI能持續為安全、品質與病患照護帶來可量化的改善。」
運用開源技術部署領域專屬AI
透過採用開源模型與開源軟體，企業得以建置領域專屬應用，進而提升彈性與效率，同時強化商業回報。
醫療保健產業對開源技術的採用程度日益提升，有 82% 的受訪者表示開源技術對其AI策略而言具有中度到極高的重要性。
Nosta表示：「開源模型將形塑知識領域的樣貌。它們對探索與維護領域誠信至關重要。但在安全、責任與當責皆不容妥協的臨床環境中，專有系統仍將在驗證、整合與信任建立上扮演必要角色。關鍵洞察在於，探索過程將保持開放，而部署則需要嚴謹治理。」
如欲了解更完整的結果與洞見，歡迎下載《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends》報告。
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