2025 年 12 月 23 日， Healthcare IT Today發布了由15 位以上醫療保健 IT 行業專家撰寫的 2026 年醫療保健 AI 和自動化預測。
Nordic Global Consulting的Craig Joseph 博士指出，隨著醫療保健系統從試點計畫轉向受控推廣，資料治理和基礎設施將變得至關重要；Caregility 的執行長 Ron Gaboury 預測，邊緣人工智慧和床邊自動化將取代基於雲端的解決方案。
CliniComp公司的Kem Graham表示，完全整合的電子健康記錄（EHR）是實現互通性、減少拒付和提高利潤率的關鍵。富士軟片生技公司的Maria Ebro Andreasen預測，生物製藥生產中將引進自主處理單元（APU），而CorVel公司的Lara Heal則預測，工傷賠償申請管理將會發生變化。
Viz.ai的Andrew Ibrahim 博士指出，自動化可以釋放多達 15% 的人員能力，而 Omnicell 的 Perry Genova 表示，自動配藥櫃將打破資訊孤島。
IQVIA的 Raja Shankar 預測，臨床文件的產生速度將提高 20-50%，而KeenStack的Thiru Thangarathinam則指出，人工智慧代理可以自主執行多步驟任務。
Brightline的Nikhil Nadkarni 博士強調了人工智慧的隱形性和任務消除，而ECG Management Consultants的Asif Shah Mohammed則預測真正的創新將透過整合平台實現。
從： 
人工智慧和自動化在醫療保健領域的應用—2026 年醫療資訊科技預測
【社論】
2026年，醫療人工智慧將最終走出「實驗」階段，進入全面生產階段。這個轉折點的標誌是，人工智慧的採用率在短短兩年內從3%飆升至22% 。尤其值得注意的是，到2024年，美國將有66%的醫生使用人工智慧工具，比前一年的38%增加了驚人的78%。
這篇預測文章一再強調，人工智慧的成功並非取決於科技本身，而是取決於現有的基礎設施。正如北歐全球顧問公司的克雷格·約瑟夫博士所指出的，超過一半的醫療保健IT領導者認為基礎設施和資料治理是他們面臨的最大障礙。換句話說，無論你部署的人工智慧模式多麼強大，如果沒有乾淨的資料、清晰的治理規則和結構化的工作流程，它的價值都將蕩然無存。
2026年最具顛覆性的趨勢將是「人工智慧代理」的崛起。正如KeenStack的Thiru Thangarathinam預測的那樣，人工智慧將不再僅僅回答問題，而是能夠執行多步驟任務，例如在患者就診後自主創建患者記錄、撰寫轉診信以及提交保險預授權表格。這標誌著人工智慧從「自動化」到「自主」的質的飛躍。
醫療領域最迫切的問題之一是臨床醫師職業倦怠。到2023年，45.2%的美國醫生將出現職業倦怠症狀，而過多的文書工作是主要原因。事實上，統計數據顯示， 35%的臨床醫生花在文書工作上的時間比用於病患照護的時間還要多。 Viz.ai公司的安德魯·易卜拉欣博士指出，「釋放15%的人員配置」不僅僅關乎效率，更關乎維護醫務人員的尊嚴和醫療服務的品質。
環境臨床文件工具已在許多醫療系統中應用，預計到 2026 年將成為標準配置。這些工具可自動記錄和整理諮詢期間的對話，使臨床醫生能夠專注於患者而不是鍵盤。
然而，建立信任與技術可能性同等重要。正如Protegrity公司的Iwona Rajca所強調的，必須建立一種機制，使敏感的醫療資訊能夠在雲端環境、醫療設備和人工智慧系統之間自由流動，同時透過加密和匿名化技術保護這些資訊。諸如TEFCA（可信任交換框架和通用協定）之類的互通性標準將為這種信任奠定基礎。
專科藥局也正在經歷重大變革。正如Omnicell公司的Nish Parekh所指出的， GLP-1（糖尿病和肥胖症藥物）和靶向癌症藥物等複雜且昂貴的療法的興起，使得人工智慧和自動化對於高效運營專科藥房、管理複雜藥物以及提供個性化患者護理至關重要。
值得注意的是，人工智慧的應用範圍正從「臨床」擴展到「整體運作」。到2024年，醫療保健領域約60%的人工智慧投資將用於自動化行政任務，這將對計費、排班和收入週期管理等領域產生重大影響。這意味著人工智慧正開始扮演幕後英雄的角色，為醫療保健的「隱形環節」提供支援。
另一個有趣的概念是RevSpring公司的Nicole Rogas提出的「自動化同理心」 。隨著經濟狀況日益嚴峻，患者對每個接觸點都更加謹慎，成功的機構不僅會實現自動化，還會建立能夠感知患者何時需要關懷、清晰的解釋或人工幹預的系統。
ECG管理顧問公司的阿西夫·沙阿·穆罕默德一針見血地指出：到2026年，人工智慧和自動化將迫使醫療保健行業面對一個「令人不快的真相」 ：迄今為止的大部分「創新」都只是表面功夫，並未帶來真正的變革。各自為政的工具和碎片化的系統時代已經結束；真正的創新將來自整合平台。
2026年標誌著醫療人工智慧將從證明其功能轉向證明其可信度。試點計畫時代將以可衡量的成果、清晰的投資回報率以及來自臨床醫生和患者的信任而告終。
[術語]
環境臨床文檔
這項技術利用人工智慧自動監聽診室內醫師與患者的對話，並將其轉化為結構化的臨床記錄。這樣，醫生無需坐在電腦前，即可專注於與患者溝通；診療結束後，醫生只需審核並批准自動產生的醫療記錄即可。
人工智慧代理
這指的是一種人工智慧系統，它不僅可以執行單一任務，還可以在患者就診後，在人工監督下自主執行多步驟流程，例如完成患者記錄、起草轉診信和申請保險預審批。
TEFCA（可信任交換框架和通用協定）
這是美國健康資訊交換的信任框架和通用協議。它定義了互通性標準，以確保醫療服務提供者、研究人員和網路之間資料流的一致性和可控性。
資料治理
它是一套用於妥善管理、保護和利用組織內部資料資產的政策、流程和標準體系。在醫療人工智慧領域，它是確保資料品質、安全、隱私和合規性的重要基礎。
電子健康紀錄 (EHR)
這是一個以數位化方式儲存和管理患者醫療資訊的系統。它集中管理診斷、治療、用藥和檢驗結果等信息，並實現醫療服務提供者之間的信息共享。
GLP-1（胰高血糖素樣勝肽-1）
GLP-1，即胰高血糖素樣勝肽-1，是一種調節血糖水平的荷爾蒙。 GLP-1受體激動劑是用於治療第2型糖尿病和肥胖症的昂貴藥物，需要專門的管理。
LLM（大型語言模型）
這個深度學習模型是基於海量文字資料進行訓練，能夠產生並理解類似人類的句子。在醫療領域，它被用於總結病歷、創建文件以及輔助醫患溝通。
[參考連結]
北歐全球顧問公司（外部）
專注於醫療保健IT、互通性和電子病歷優化的顧問公司，致力於支持醫療機構的數位轉型。
Caregility （外部）
在一家為醫療機構提供虛擬護理平台的公司，開發遠距醫療和人工智慧輔助護理解決方案。
CliniComp （外部）
一家提供全面整合的臨床資訊系統服務的公司，專門從事電子病歷和收入週期管理整合解決方案。
Viz.ai （外部）
提供用於早期檢測中風和心血管疾病的人工智慧平台，並開發獲得FDA批准的醫療人工智慧工具
Omnicell （外部）
為醫院提供藥品管理和自動化解決方案，包括自動發藥櫃和機器人藥局系統。
IQVIA （外部）
在一家提供醫療數據分析、臨床研究和生命科學諮詢的全球性公司，開發由人工智慧驅動的醫療解決方案。
KeenStack （外部）
為醫療保健產業提供人工智慧自動化解決方案，重點是開發能夠自主執行多步驟工作流程的人工智慧代理。
Brightline （外部）
為兒童、青少年及其家庭提供數位化心理健康護理平台，並利用人工智慧提升護理品質。
[參考文章]
2026年醫療保健人工智慧趨勢：專家見解（外部）
臨床級人工智慧成為日常工作流程不可或缺的一部分，可自動完成文件記錄並識別護理缺口。
高階主管對 2026 年醫療保健人工智慧的預測（第一部分）（外部連結）
2026年是人工智慧發展的一個轉捩點，它將從試點階段過渡到可問責、整合的系統，並需要可衡量的結果。
2026年醫療保健預測：人工智慧「試點時代」為何正式結束（外部連結）
分析了隨著診斷和排班從預約轉變為核心任務，醫療保健人工智慧的應用在一年內增長了七倍（從 3% 增加到 22%）。
2025年：人工智慧在醫療保健領域的發展現況（外部連結）
2024 年至 2025 年間，醫療保健人工智慧支出將成長近三倍，使醫療保健產業處於企業人工智慧的前沿。
2023年醫師職業倦怠率再次下降（外部數據）
美國醫學會 (AMA) 的一項調查發現，醫生倦怠率在 2023 年將降至 45.2%，但仍居高不下。
2026年推動醫療保健領域創新的頂級人工智慧趨勢（外部連結）
預測分析和人工智慧患者記錄能夠實現即時風險預測；醫療保健聊天機器人每年可節省超過30億美元。
醫院人工智慧：2025 年應用趨勢與統計（外部連結）
到2024年，71%的美國醫院將使用與電子病歷系統整合的預測性人工智慧應用程序，這將推動計費自動化率提高25個百分點。
[編者註]
讀完2026年醫療人工智慧的預測後，您有什麼想法？我們innovaTopia編輯團隊認為，這種變革既是“技術的演進”，也是“醫學回歸本源”。
目前醫生花在鍵盤上的時間比陪伴病人的時間還多，職業倦怠現象十分普遍，這種情況顯然難以持續。未來，人工智慧將接手文書工作，使醫護人員能夠專注於他們的首要使命：治癒病人。與其說是科技剝奪了我們的人性，不如說它正在幫助我們重拾人性。
你身邊是如何應用醫療人工智慧的？或者你認為它應該如何應用？ 2026年，我們每個人都將有機會參與塑造醫學的未來。
