<p>人工智能正在加速醫療保健的各個方面——從放射學和藥物發現到醫療設備製造，以及由人體數字雙胞胎推動的新治療方法。</p>
<p>NVIDIA 第二屆 “醫療保健和生命科學中的人工智能現狀” 調查報告揭示了行業如何從人工智能實驗轉向執行，在醫學影像和藥物發現等核心應用上獲得投資回報（ROI）。</p>
<p>該行業還在採用開源軟件和人工智能模型來解決特定用例，同時探索使用自主人工智能來加速知識檢索和研究論文分析。</p>
<p>今年報告的亮點包括：</p>
<ul>
<li>70% 的受訪者表示他們的組織正在積極使用人工智能，較 2024 年的 63% 有所上升。</li>
<li>69% 表示他們正在使用生成式人工智能和大型語言模型，較 54% 有所上升。</li>
<li>82% 表示開源軟件和模型對其組織的人工智能戰略至關重要或非常重要。</li>
<li>47% 表示他們正在使用或評估自主人工智能。</li>
<li>85% 的高管表示人工智能正在幫助增加收入，80% 表示它正在幫助降低成本。</li>
</ul>
<p>“在接下來的 12 到 18 個月內，人工智能最明顯和可擴展的影響將來自物流和行政流程的簡化，” 醫療保健智庫 NostaLab 的總裁 John Nosta 説。“這就是採用曲線已經陡峭的地方——調度、文檔、編碼、利用管理和護理協調。”</p>
<p>請在下面閲讀報告的一些關鍵發現。</p>
<h2><strong>醫療保健和生命科學中的人工智能採用加速</strong></h2>
<p>在今年的調查中，所有行業領域的人工智能採用率均有所上升——涵蓋數字醫療、製藥和生物技術、支付方和提供者，以及醫療技術和工具——其中數字醫療以 78% 領先，其次是醫療技術 74%。</p>
<p>根據 69% 的受訪者，行業中最主要的工作負載是生成式人工智能和大型語言模型。數據分析和數據科學的人工智能是第二大使用工作負載，其次是預測分析。新加入調查的自主人工智能排名第四，47% 的受訪者表示他們正在使用或評估人工智能代理。</p>
<p>“在醫療保健中擴展生成式人工智能的關鍵是關注實際的臨牀和運營問題，而不是技術本身，” Visiba U.K.的臨牀人工智能戰略負責人 Annabelle Painter 博士説。“看到影響的組織是那些將人工智能嵌入現有工作流程中的，而不是將人工智能作為單獨工具疊加在上面。”</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>醫療保健和生命科學組織正在將這些人工智能工作負載部署到各種特定於其主要職能的用例中。例如，61% 的醫療技術受訪者表示他們正在使用人工智能進行醫學影像，例如放射科醫生使用它來更快、更高效地工作，而 57% 的製藥和生物技術受訪者表示藥物發現正由人工智能推動。</p>
<p>對於整個行業，主要的人工智能用例是臨牀決策支持（例如放射科醫生在掃描中突出關注區域）、醫學影像和工作流程優化。</p>
<h2><strong>人工智能預算將隨着強勁的投資回報而增加</strong></h2>
<p>人工智能正在幫助醫療保健和生命科學組織在其核心競爭力上變得更好——突顯出強勁的投資回報。</p>
<p>除了增加年度收入和減少年度成本外，人工智能還通過工作流程優化提升了後台生產力，並在患者互動和行政任務等其他關鍵業務運營中擴展。</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% 的醫療技術領域受訪者報告稱，部署人工智能進行醫學影像已看到投資回報。近一半（46%）的製藥和生物技術受訪者表示，藥物發現和開發的人工智能是他們的主要投資回報用例之一。</p>
<p>根據 37% 的受訪者，數字醫療提供者的主要投資回報用例是虛擬健康助手和聊天機器人，而 39% 的支付方和提供者（包括醫院、初級保健提供者和保險公司）則將行政任務和工作流程優化列為他們的主要投資回報領域。</p>
<p>由於人工智能的積極影響，85% 的受訪者表示他們的人工智能預算將在今年增加，另有 12% 表示預算將保持不變。近一半的受訪者（46%）表示，人工智能支出將顯著增加，超過 10%。</p>
<p>“成功整合人工智能的醫療保健組織是那些明確為評估提供資金並將其作為核心運營職能的組織，確保人工智能隨着時間的推移在安全性、質量和患者護理方面帶來可衡量的改善，” Painter 説。</p>
<h2><strong>利用開源進行特定領域的人工智能部署</strong></h2>
<p>利用開源模型和軟件使企業能夠構建特定領域的應用程序，從而提供更大的靈活性和效率，同時提升商業回報。</p>
<p>醫療保健行業已經接受開源，82% 的調查受訪者表示這對他們的人工智能戰略至關重要或非常重要。</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>“開放模型將塑造知識領域，” Nosta 説。“它們對於探索和保持領域的誠信至關重要。但在安全、責任和問責不可妥協的臨牀環境中，專有系統仍然是驗證、整合和信任所必需的。這裏的關鍵見解是，發現將是開放的，而部署將需要管理。”</p>
<p>下載《醫療保健和生命科學中的人工智能現狀：2026 年趨勢》報告以獲取深入的結果和見解。</p>
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<p>人工智能正在改變醫療保健，各個領域的採用率顯著增加。NVIDIA 的調查顯示，70% 的組織正在使用人工智能，其中 85% 報告由於人工智能實現了收入增長，80% 則實現了成本降低。關鍵應用包括醫學影像和藥物發現，特別強調開源軟件。預計人工智能預算將上升，85% 的受訪者計劃增加支出。重點是將人工智能整合到現有工作流程中，以提高效率和患者護理</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>人工智能正在加速醫療保健的各個方面——從放射學和藥物發現到醫療設備製造，以及由人體數字雙胞胎推動的新治療方法。</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 第二屆 “醫療保健和生命科學中的人工智能現狀” 調查報告揭示了行業如何從人工智能實驗轉向執行，在醫學影像和藥物發現等核心應用上獲得投資回報（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>該行業還在採用開源軟件和人工智能模型來解決特定用例，同時探索使用自主人工智能來加速知識檢索和研究論文分析。</p>
</div><p>Highlights from this year’s report include:</p>
<div class="lb-trans"><p>今年報告的亮點包括：</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% 的受訪者表示他們的組織正在積極使用人工智能，較 2024 年的 63% 有所上升。</li>
<li>69% 表示他們正在使用生成式人工智能和大型語言模型，較 54% 有所上升。</li>
<li>82% 表示開源軟件和模型對其組織的人工智能戰略至關重要或非常重要。</li>
<li>47% 表示他們正在使用或評估自主人工智能。</li>
<li>85% 的高管表示人工智能正在幫助增加收入，80% 表示它正在幫助降低成本。</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>“在接下來的 12 到 18 個月內，人工智能最明顯和可擴展的影響將來自物流和行政流程的簡化，” 醫療保健智庫 NostaLab 的總裁 John Nosta 説。“這就是採用曲線已經陡峭的地方——調度、文檔、編碼、利用管理和護理協調。”</p>
</div><p>Read more below on some of the report’s key findings.</p>
<div class="lb-trans"><p>請在下面閲讀報告的一些關鍵發現。</p>
</div><h2><strong>AI Adoption Ramps Up Across Healthcare and Life Sciences</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>醫療保健和生命科學中的人工智能採用加速</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>在今年的調查中，所有行業領域的人工智能採用率均有所上升——涵蓋數字醫療、製藥和生物技術、支付方和提供者，以及醫療技術和工具——其中數字醫療以 78% 領先，其次是醫療技術 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>根據 69% 的受訪者，行業中最主要的工作負載是生成式人工智能和大型語言模型。數據分析和數據科學的人工智能是第二大使用工作負載，其次是預測分析。新加入調查的自主人工智能排名第四，47% 的受訪者表示他們正在使用或評估人工智能代理。</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>“在醫療保健中擴展生成式人工智能的關鍵是關注實際的臨牀和運營問題，而不是技術本身，” Visiba U.K.的臨牀人工智能戰略負責人 Annabelle Painter 博士説。“看到影響的組織是那些將人工智能嵌入現有工作流程中的，而不是將人工智能作為單獨工具疊加在上面。”</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>醫療保健和生命科學組織正在將這些人工智能工作負載部署到各種特定於其主要職能的用例中。例如，61% 的醫療技術受訪者表示他們正在使用人工智能進行醫學影像，例如放射科醫生使用它來更快、更高效地工作，而 57% 的製藥和生物技術受訪者表示藥物發現正由人工智能推動。</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>對於整個行業，主要的人工智能用例是臨牀決策支持（例如放射科醫生在掃描中突出關注區域）、醫學影像和工作流程優化。</p>
</div><h2><strong>AI Budgets to Increase With Strong ROI</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>人工智能預算將隨着強勁的投資回報而增加</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>人工智能正在幫助醫療保健和生命科學組織在其核心競爭力上變得更好——突顯出強勁的投資回報。</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減少年度成本外，人工智能還通過工作流程優化提升了後台生產力，並在患者互動和行政任務等其他關鍵業務運營中擴展。</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% 的醫療技術領域受訪者報告稱，部署人工智能進行醫學影像已看到投資回報。近一半（46%）的製藥和生物技術受訪者表示，藥物發現和開發的人工智能是他們的主要投資回報用例之一。</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>根據 37% 的受訪者，數字醫療提供者的主要投資回報用例是虛擬健康助手和聊天機器人，而 39% 的支付方和提供者（包括醫院、初級保健提供者和保險公司）則將行政任務和工作流程優化列為他們的主要投資回報領域。</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>由於人工智能的積極影響，85% 的受訪者表示他們的人工智能預算將在今年增加，另有 12% 表示預算將保持不變。近一半的受訪者（46%）表示，人工智能支出將顯著增加，超過 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醫療保健組織是那些明確為評估提供資金並將其作為核心運營職能的組織，確保人工智能隨着時間的推移在安全性、質量和患者護理方面帶來可衡量的改善，” Painter 説。</p>
</div><h2><strong>Using Open Source for Domain-Specific AI Deployment</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>利用開源進行特定領域的人工智能部署</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>利用開源模型和軟件使企業能夠構建特定領域的應用程序，從而提供更大的靈活性和效率，同時提升商業回報。</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>醫療保健行業已經接受開源，82% 的調查受訪者表示這對他們的人工智能戰略至關重要或非常重要。</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>“開放模型將塑造知識領域，” Nosta 説。“它們對於探索和保持領域的誠信至關重要。但在安全、責任和問責不可妥協的臨牀環境中，專有系統仍然是驗證、整合和信任所必需的。這裏的關鍵見解是，發現將是開放的，而部署將需要管理。”</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>下載《醫療保健和生命科學中的人工智能現狀：2026 年趨勢》報告以獲取深入的結果和見解。</p>
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From Radiology to Drug Discovery, Survey Reveals AI Is Delivering Clear Return on Investment in Healthcare

- NVIDIA 報告顯示，超過 70% 的組織已在積極使用 AI，使用率顯著提高。  
- 85% 的高管認為 AI 有助於增加收入，80% 認為它能降低成本。  
- 82% 受訪者表示開放源代碼軟件對 AI 戰略極為重要。

從放射學到藥物研發，調查顯示人工智能在醫療保健領域帶來了顯著的投資回報