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AI is accelerating every aspect of healthcare — from radiology and drug discovery to medical device manufacturing and new treatment methods enabled by digital twins of the human body. NVIDIA’s second annual “State of AI in Healthcare and Life Sciences” survey report reveals how the industry is moving from AI experimentation to execution, reaping return Read Article
AI 生成摘要
NVIDIA 第二份年度調查報告顯示，醫療保健產業正從 AI 實驗階段轉向執行階段，並在醫療影像、藥物研發以及行政流程簡化等核心應用中獲得顯著的投資報酬率。
來自 NVIDIA 的人工智慧運算領導地位
AI 正在加速醫療保健的各個面向——從放射醫學、藥物研發到醫療設備製造，以及透過人體數位孿生實現的新治療方法。
NVIDIA 第二份年度「醫療保健與生命科學領域 AI 現狀」調查報告揭示了該產業如何從 AI 實驗轉向執行，並在醫療影像和藥物研發等核心應用中獲得投資報酬率（ROI）。
該產業也正積極採用開源軟體和 AI 模型來處理特定案例，並探索使用代理型 AI（Agentic AI）來加速知識檢索和研究論文分析。
今年報告的重點包括：
「在未來 12 到 18 個月內，AI 最顯著且具擴展性的影響將來自物流和行政流程的簡化，」醫療保健智庫 NostaLab 總裁 John Nosta 表示。「這些領域的採用曲線已經非常陡峭——包括排程、文件記錄、編碼、利用率管理和護理協調。」
請閱讀下文了解報告的一些關鍵發現。
在今年的調查中，每個產業細分領域的 AI 採用率均有所上升——涵蓋數位醫療、製藥與生物技術、支付方與提供方，以及醫療技術與工具——其中數位醫療以 78% 領先，其次是醫療技術的 74%。
根據 69% 受訪者的說法，首要的產業工作負載是生成式 AI 和大型語言模型。用於數據分析和數據科學的 AI 是第二大常用工作負載，其次是預測分析。代理型 AI 首次出現在調查中便位居第四，有 47% 的受訪者表示他們正在使用或評估 AI 代理。
「在醫療保健領域擴展生成式 AI，首先要專注於真實的臨床和營運問題，而非技術本身，」Visiba U.K. 臨床 AI 策略負責人 Annabelle Painter 博士表示。「看到成效的組織是那些將 AI 嵌入現有工作流程，而不是將 AI 作為獨立工具疊加在上面的組織。」
醫療保健與生命科學組織正針對各種特定用途部署這些 AI 工作負載。例如，61% 的醫療技術受訪者表示他們正將 AI 用於醫療影像（如放射科醫師利用其更快速高效地工作），而 57% 的製藥與生物技術受訪者表示藥物研發正由 AI 驅動。
對於整個產業而言，最熱門的 AI 應用案例是臨床決策支持（例如放射科醫師在掃描影像中標註疑慮區域）、醫療影像和工作流程優化。
AI 正在幫助醫療保健與生命科學組織進一步提升其核心競爭力，這凸顯了強勁的投資報酬率。
除了增加年收入和降低年度成本外，AI 還透過工作流程優化提升了後勤生產力，並擴展到其他關鍵業務營運，如患者互動和行政任務。
例如，57% 的醫療技術領域受訪者報告稱，在醫療影像中部署 AI 獲得了投資報酬率。近半數（46%）的製藥與生物技術受訪者表示，用於藥物研發與開發的 AI 是其投資報酬率最高的應用案例之一。
對於數位醫療提供者而言，37% 的受訪者認為虛擬健康助手和聊天機器人是投資報酬率最高的應用；而 39% 的支付方與提供方（包括醫院、基層醫療機構和保險公司）受訪者則將行政任務和工作流程優化列為投資報酬率最高的領域。
由於 AI 的正面影響，85% 的受訪者表示他們今年的 AI 預算將會增加，另有 12% 表示預算將保持不變。對於近半數（46%）的受訪者來說，AI 支出將顯著增加 10% 以上。
「成功整合 AI 的醫療機構是那些明確資助並將評估視為核心營運職能的機構，確保 AI 隨著時間推移在安全性、品質和患者護理方面帶來可衡量的改進，」Painter 表示。
依賴開源模型和軟體讓企業能夠構建特定領域的應用程式，賦予其更大的靈活性和效率，同時提升業務回報。
醫療保健產業已擁抱開源，82% 的調查受訪者表示開源對其 AI 策略具有中度到極度的重要性。
「開源模型將塑造知識領域，」Nosta 表示。「它們對於探索和保持領域的誠信至關重要。但在安全性、責任和問責制不容妥協的臨床環境中，專有系統對於驗證、整合和信任仍是必要的。這裡的關鍵洞察是：發現將是開放的，而部署將需要管理責任。」
下載「醫療保健與生命科學領域 AI 現狀：2026 年趨勢」報告，獲取深入的結果與見解。
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