<p>人工智能正在加速医疗保健的各个方面——从放射学和药物发现到医疗设备制造，以及由人体数字双胞胎推动的新治疗方法。</p>
<p>NVIDIA 第二届 “医疗保健和生命科学中的人工智能现状” 调查报告揭示了行业如何从人工智能实验转向执行，在医学影像和药物发现等核心应用上获得投资回报（ROI）。</p>
<p>该行业还在采用开源软件和人工智能模型来解决特定用例，同时探索使用自主人工智能来加速知识检索和研究论文分析。</p>
<p>今年报告的亮点包括：</p>
<ul>
<li>70% 的受访者表示他们的组织正在积极使用人工智能，较 2024 年的 63% 有所上升。</li>
<li>69% 表示他们正在使用生成式人工智能和大型语言模型，较 54% 有所上升。</li>
<li>82% 表示开源软件和模型对其组织的人工智能战略至关重要或非常重要。</li>
<li>47% 表示他们正在使用或评估自主人工智能。</li>
<li>85% 的高管表示人工智能正在帮助增加收入，80% 表示它正在帮助降低成本。</li>
</ul>
<p>“在接下来的 12 到 18 个月内，人工智能最明显和可扩展的影响将来自物流和行政流程的简化，” 医疗保健智库 NostaLab 的总裁 John Nosta 说。“这就是采用曲线已经陡峭的地方——调度、文档、编码、利用管理和护理协调。”</p>
<p>请在下面阅读报告的一些关键发现。</p>
<h2><strong>医疗保健和生命科学中的人工智能采用加速</strong></h2>
<p>在今年的调查中，所有行业领域的人工智能采用率均有所上升——涵盖数字医疗、制药和生物技术、支付方和提供者，以及医疗技术和工具——其中数字医疗以 78% 领先，其次是医疗技术 74%。</p>
<p>根据 69% 的受访者，行业中最主要的工作负载是生成式人工智能和大型语言模型。数据分析和数据科学的人工智能是第二大使用工作负载，其次是预测分析。新加入调查的自主人工智能排名第四，47% 的受访者表示他们正在使用或评估人工智能代理。</p>
<p>“在医疗保健中扩展生成式人工智能的关键是关注实际的临床和运营问题，而不是技术本身，” Visiba U.K.的临床人工智能战略负责人 Annabelle Painter 博士说。“看到影响的组织是那些将人工智能嵌入现有工作流程中的，而不是将人工智能作为单独工具叠加在上面。”</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-top-5-ai-areas-by-industry-segment.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="1013" height="336" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-top-5-ai-areas-by-industry-segment.png"/></p>
<p>医疗保健和生命科学组织正在将这些人工智能工作负载部署到各种特定于其主要职能的用例中。例如，61% 的医疗技术受访者表示他们正在使用人工智能进行医学影像，例如放射科医生使用它来更快、更高效地工作，而 57% 的制药和生物技术受访者表示药物发现正由人工智能推动。</p>
<p>对于整个行业，主要的人工智能用例是临床决策支持（例如放射科医生在扫描中突出关注区域）、医学影像和工作流程优化。</p>
<h2><strong>人工智能预算将随着强劲的投资回报而增加</strong></h2>
<p>人工智能正在帮助医疗保健和生命科学组织在其核心竞争力上变得更好——突显出强劲的投资回报。</p>
<p>除了增加年度收入和减少年度成本外，人工智能还通过工作流程优化提升了后台生产力，并在患者互动和行政任务等其他关键业务运营中扩展。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-ai-impact-on-revenue-costs.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="996" height="386" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-ai-impact-on-revenue-costs.png"/></p>
<p>例如，57% 的医疗技术领域受访者报告称，部署人工智能进行医学影像已看到投资回报。近一半（46%）的制药和生物技术受访者表示，药物发现和开发的人工智能是他们的主要投资回报用例之一。</p>
<p>根据 37% 的受访者，数字医疗提供者的主要投资回报用例是虚拟健康助手和聊天机器人，而 39% 的支付方和提供者（包括医院、初级保健提供者和保险公司）则将行政任务和工作流程优化列为他们的主要投资回报领域。</p>
<p>由于人工智能的积极影响，85% 的受访者表示他们的人工智能预算将在今年增加，另有 12% 表示预算将保持不变。近一半的受访者（46%）表示，人工智能支出将显著增加，超过 10%。</p>
<p>“成功整合人工智能的医疗保健组织是那些明确为评估提供资金并将其作为核心运营职能的组织，确保人工智能随着时间的推移在安全性、质量和患者护理方面带来可衡量的改善，” Painter 说。</p>
<h2><strong>利用开源进行特定领域的人工智能部署</strong></h2>
<p>利用开源模型和软件使企业能够构建特定领域的应用程序，从而提供更大的灵活性和效率，同时提升商业回报。</p>
<p>医疗保健行业已经接受开源，82% 的调查受访者表示这对他们的人工智能战略至关重要或非常重要。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-open-source-software.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="996" height="222" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-open-source-software.png"/></p>
<p>“开放模型将塑造知识领域，” Nosta 说。“它们对于探索和保持领域的诚信至关重要。但在安全、责任和问责不可妥协的临床环境中，专有系统仍然是验证、整合和信任所必需的。这里的关键见解是，发现将是开放的，而部署将需要管理。”</p>
<p>下载《医疗保健和生命科学中的人工智能现状：2026 年趋势》报告以获取深入的结果和见解。</p>
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<p>人工智能正在改变医疗保健，各个领域的采用率显著增加。NVIDIA 的调查显示，70% 的组织正在使用人工智能，其中 85% 报告由于人工智能实现了收入增长，80% 则实现了成本降低。关键应用包括医学影像和药物发现，特别强调开源软件。预计人工智能预算将上升，85% 的受访者计划增加支出。重点是将人工智能整合到现有工作流程中，以提高效率和患者护理</p>

<p>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.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能正在加速医疗保健的各个方面——从放射学和药物发现到医疗设备制造，以及由人体数字双胞胎推动的新治疗方法。</p>
</div><p>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 on investment (ROI) on core applications like medical imaging and drug discovery.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 第二届 “医疗保健和生命科学中的人工智能现状” 调查报告揭示了行业如何从人工智能实验转向执行，在医学影像和药物发现等核心应用上获得投资回报（ROI）。</p>
</div><p>The industry is also embracing open source software and AI models to tackle specific use cases, as well as exploring using agentic AI to speed knowledge retrieval and research paper analysis.</p>
<div class="lb-trans"><p>该行业还在采用开源软件和人工智能模型来解决特定用例，同时探索使用自主人工智能来加速知识检索和研究论文分析。</p>
</div><p>Highlights from this year’s report include:</p>
<div class="lb-trans"><p>今年报告的亮点包括：</p>
</div><ul>
<li>70% of respondents said their organizations are actively using AI, up from 63% in 2024.</li>
<li>69% said they’re using generative AI and large language models, up from 54%.</li>
<li>82% said open source software and models are moderately to extremely important to their organizations’ AI strategy.</li>
<li>47% said they’re using or assessing agentic AI.</li>
<li>85% of executives said AI is helping increase revenue, and 80% said it’s helping reduce costs.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>70% 的受访者表示他们的组织正在积极使用人工智能，较 2024 年的 63% 有所上升。</li>
<li>69% 表示他们正在使用生成式人工智能和大型语言模型，较 54% 有所上升。</li>
<li>82% 表示开源软件和模型对其组织的人工智能战略至关重要或非常重要。</li>
<li>47% 表示他们正在使用或评估自主人工智能。</li>
<li>85% 的高管表示人工智能正在帮助增加收入，80% 表示它正在帮助降低成本。</li>
</ul>
</div><p>“Over the next 12-18 months, the most visible and scalable impact of AI will come from logistics and administrative streamlining,” said John Nosta, president of NostaLab, a healthcare think tank. “That’s where adoption curves are already steep — scheduling, documentation, coding, utilization management and care coordination.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“在接下来的 12 到 18 个月内，人工智能最明显和可扩展的影响将来自物流和行政流程的简化，” 医疗保健智库 NostaLab 的总裁 John Nosta 说。“这就是采用曲线已经陡峭的地方——调度、文档、编码、利用管理和护理协调。”</p>
</div><p>Read more below on some of the report’s key findings.</p>
<div class="lb-trans"><p>请在下面阅读报告的一些关键发现。</p>
</div><h2><strong>AI Adoption Ramps Up Across Healthcare and Life Sciences</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>医疗保健和生命科学中的人工智能采用加速</strong></h2>
</div><p>AI adoption is up across every industry segment in this year’s survey — spanning digital healthcare, pharmaceutical and biotechnology, payers and providers, and medical technology and tools — with digital healthcare leading at 78%, followed by medical technology at 74%.</p>
<div class="lb-trans"><p>在今年的调查中，所有行业领域的人工智能采用率均有所上升——涵盖数字医疗、制药和生物技术、支付方和提供者，以及医疗技术和工具——其中数字医疗以 78% 领先，其次是医疗技术 74%。</p>
</div><p>The top industry workload was generative AI and large language models, according to 69% of respondents. AI for data analytics and data science was the second most-used workload, followed by predictive analytics. New to the survey, agentic AI ranked fourth, with 47% of respondents saying they’re using or assessing AI agents.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 69% 的受访者，行业中最主要的工作负载是生成式人工智能和大型语言模型。数据分析和数据科学的人工智能是第二大使用工作负载，其次是预测分析。新加入调查的自主人工智能排名第四，47% 的受访者表示他们正在使用或评估人工智能代理。</p>
</div><p>“Scaling generative AI in healthcare starts with focusing on real clinical and operational problems, rather than the technology itself,” said Dr. Annabelle Painter, clinical AI strategy lead at Visiba U.K. “The organizations seeing impact are those that embed AI into existing workflows instead of layering AI on top as a separate tool.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“在医疗保健中扩展生成式人工智能的关键是关注实际的临床和运营问题，而不是技术本身，” Visiba U.K.的临床人工智能战略负责人 Annabelle Painter 博士说。“看到影响的组织是那些将人工智能嵌入现有工作流程中的，而不是将人工智能作为单独工具叠加在上面。”</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-top-5-ai-areas-by-industry-segment.png" alt="" original-src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-top-5-ai-areas-by-industry-segment.png"/></p>
<p>Healthcare and life sciences organizations are deploying these AI workloads across a variety of use cases, each specific to their primary functions. For example, 61% of respondents from medical technology said they’re using AI for medical imaging, such as radiologists using it to work more quickly and efficiently, while 57% from pharmaceutical and biotechnology said drug discovery is being driven by AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>医疗保健和生命科学组织正在将这些人工智能工作负载部署到各种特定于其主要职能的用例中。例如，61% 的医疗技术受访者表示他们正在使用人工智能进行医学影像，例如放射科医生使用它来更快、更高效地工作，而 57% 的制药和生物技术受访者表示药物发现正由人工智能推动。</p>
</div><p>For the entire industry, the top AI use cases were clinical decision support (such as radiologists highlighting areas of concern on a scan), medical imaging and workflow optimization.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于整个行业，主要的人工智能用例是临床决策支持（例如放射科医生在扫描中突出关注区域）、医学影像和工作流程优化。</p>
</div><h2><strong>AI Budgets to Increase With Strong ROI</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>人工智能预算将随着强劲的投资回报而增加</strong></h2>
</div><p>AI is helping healthcare and life sciences organizations become even better at their core competencies — underscoring strong ROI.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能正在帮助医疗保健和生命科学组织在其核心竞争力上变得更好——突显出强劲的投资回报。</p>
</div><p>In addition to increasing annual revenue and reducing annual costs, AI is boosting back-office productivity through workflow optimization and is scaling across other key business operations such as patient interaction and administrative tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了增加年度收入和减少年度成本外，人工智能还通过工作流程优化提升了后台生产力，并在患者互动和行政任务等其他关键业务运营中扩展。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-ai-impact-on-revenue-costs.png" alt="" original-src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-ai-impact-on-revenue-costs.png"/></p>
<p>For example, 57% of respondents from the medical technology segment reported seeing ROI from deploying AI for medical imaging. Nearly half (46%) of pharmaceutical and biotechnology respondents said AI for drug discovery and development was among their top ROI use cases.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，57% 的医疗技术领域受访者报告称，部署人工智能进行医学影像已看到投资回报。近一半（46%）的制药和生物技术受访者表示，药物发现和开发的人工智能是他们的主要投资回报用例之一。</p>
</div><p>The top ROI use case for digital healthcare providers was virtual health assistants and chatbots, according to 37%, while 39% of respondents from payers and providers (which include hospitals, primary care providers and insurance companies) cited administrative tasks and workflow optimization as their top area of ROI.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 37% 的受访者，数字医疗提供者的主要投资回报用例是虚拟健康助手和聊天机器人，而 39% 的支付方和提供者（包括医院、初级保健提供者和保险公司）则将行政任务和工作流程优化列为他们的主要投资回报领域。</p>
</div><p>As a result of AI’s positive impact, 85% of respondents said their AI budgets would increase this year, with another 12% saying budgets would stay the same. For almost half of respondents (46%), AI spending will increase significantly, by more than 10%.</p>
<div class="lb-trans"><p>由于人工智能的积极影响，85% 的受访者表示他们的人工智能预算将在今年增加，另有 12% 表示预算将保持不变。近一半的受访者（46%）表示，人工智能支出将显著增加，超过 10%。</p>
</div><p>“Healthcare organizations that successfully integrate AI are those that explicitly fund and prioritize evaluation as a core operational function, ensuring AI delivers measurable improvements in safety, quality and patient care over time,” said Painter.</p>
<div class="lb-trans"><p>“成功整合人工智能的医疗保健组织是那些明确为评估提供资金并将其作为核心运营职能的组织，确保人工智能随着时间的推移在安全性、质量和患者护理方面带来可衡量的改善，” Painter 说。</p>
</div><h2><strong>Using Open Source for Domain-Specific AI Deployment</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>利用开源进行特定领域的人工智能部署</strong></h2>
</div><p>Leaning into open source models and software allows enterprises to build domain-specific applications, lending them greater flexibility and efficiency while boosting business returns.</p>
<div class="lb-trans"><p>利用开源模型和软件使企业能够构建特定领域的应用程序，从而提供更大的灵活性和效率，同时提升商业回报。</p>
</div><p>The healthcare industry has embraced open source, with 82% of survey respondents stating it’s moderately to extremely important to their AI strategy.</p>
<div class="lb-trans"><p>医疗保健行业已经接受开源，82% 的调查受访者表示这对他们的人工智能战略至关重要或非常重要。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-open-source-software.png" alt="" original-src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/02/hc-2026-open-source-software.png"/></p>
<p>“Open models will shape the intellectual field,” said Nosta. “They are essential for exploration and for keeping the field honest. But in clinical environments where safety, liability and accountability are nonnegotiable, proprietary systems will remain necessary for validation, integration and trust. The key insight here is that discovery will be open, and deployment will demand stewardship.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“开放模型将塑造知识领域，” Nosta 说。“它们对于探索和保持领域的诚信至关重要。但在安全、责任和问责不可妥协的临床环境中，专有系统仍然是验证、整合和信任所必需的。这里的关键见解是，发现将是开放的，而部署将需要管理。”</p>
</div><p>Download the “State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends” report for in-depth results and insights.</p>
<div class="lb-trans"><p>下载《医疗保健和生命科学中的人工智能现状：2026 年趋势》报告以获取深入的结果和见解。</p>
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</div>

From Radiology to Drug Discovery, Survey Reveals AI Is Delivering Clear Return on Investment in Healthcare

- NVIDIA 报告显示，超过 70% 的组织已在积极使用 AI，使用率显著提高。  
- 85% 的高管认为 AI 有助于增加收入，80% 认为它能降低成本。  
- 82% 受访者表示开放源代码软件对 AI 战略极为重要。

从放射学到药物研发，调查显示人工智能在医疗保健领域带来了显著的投资回报