价值已现，规模化未至：中国医疗AI的系统能力缺口与破局之道

医生对AI的需求，可能比医院想象得更快。

2026中国版《未来健康指数报告》（FHI）显示，当医院提供的AI工具无法满足需求时，79%的中国临床医务人员会转向个人AI工具，高于全球的64%；30%已将生成式AI视为工作“搭档”。

需求是真实的，热情也是真实的。但79%这个比例的另一面值得警惕：当医务人员转向机构之外的个人AI工具，如何将相关使用纳入医疗机构既有的质控、审计与治理体系，也成为新的挑战。当医生开始主动寻找AI，医院更需要思考的，是如何让AI真正融入临床。

这大概就是2026年中国医疗AI最准确的素描：全行业都在加速踩油门，但底盘的培训、治理、集成三个部件，还没有完全跟上发动机的转速。

11月6日，第九届进博会上，2026中国版《未来健康指数报告》发布。这项由飞利浦连续11年支持的全球研究，2026年覆盖10个国家、2011名临床医务人员与20085名患者，其中中国样本包括201名临床医务人员及2000余名患者。同期举办的圆桌论坛上，来自影像、心血管一线的临床专家与飞利浦高管共同探讨了“AI如何从价值显现走向规模化”的路径。

这份报告之于中国医疗行业的意义，在于它用数据回答了一个更本质的问题：当一个行业被政策、产业与技术三重力量同时推动时，它真实的痛点和真实的边界究竟在哪里。而对广泛医疗机构来说，真正的问题只有一个：报告里的那些价值，怎么才能变成自己医院里落地的现实？

技术换轨：  

要理解AI在中国医疗行业规模化的难度，先要理解这一轮变革与过去三十年医疗信息化的本质不同。

过去三十年，技术坐标不断抬高，医疗行业先后经历了信息化、系统互联互通、大数据洞察三个阶段，这些技术的共同点是让医疗流程“更快、更通畅”。而AI带来的变化更加深入：从融入临床工作的机器推理，到临床智能与运营智能，再到AI智能体参与临床任务与运营资源调度，技术正在更深地进入医疗服务流程。

飞利浦大中华区创新负责人戴鹰在解读报告时指出：“AI带来的不只是工具升级，更带来服务模式的重塑，让医务人员有机会从重复性工作中解脱出来，把时间投入到深度专业知识和患者关爱之中。”工具可以采购，而服务模式的重塑，考验的是整个体系的适应力。

中国医疗体系恰好站在三重压力交织的临界点上。其一，在人口结构方面，中国65岁及以上人口已超过2.24亿，且年接诊量超过106亿人次，照护需求持续上升，供给端靠传统方式扩张已难以为继。其二，在疾病负担方面，疾病谱日趋复杂，医疗体系对“认知层”能力，即快速整合病历、影像与临床证据并支持高质量决策的需求急剧放大。其三，在行业发展方面，中国AI医疗市场年复合增长率达43.1%以上，医务人员与患者对AI的接受度均显著高于全球水平。人口结构、超大规模场景与技术增速的三重叠加，构成中国探索医疗AI规模化应用的重要基础，也意味着中国需要形成适应自身医疗体系特点的方法论。

政策层面也在为这一进程创造条件。从国家层面的“人工智能+”行动，到医疗卫生领域围绕应用场景、规范治理和基础设施建设的持续推进，政策重点正从鼓励探索进一步走向体系化应用。与此同时，医疗数据互联互通等基础设施建设也在持续推进，为AI从单点工具走向体系化能力创造条件。

数据壁垒的逐步打通，是AI从单点工具走向体系支撑能力的前提。这意味着，医疗机构未来的竞争要素，将从“有没有设备”转向“能不能让数据、工作流与团队有效协同”。

通道正在打开。问题在于，医疗体系准备好了吗？

报告指出：AI在中国医疗体系里创造的，已经是可衡量的价值。

从质量、效率到可及性，中国的三组数据跑赢全球：质量安全上，58%的中国医务人员表示，过去三个月里AI至少三次帮他们识别或防范了潜在医疗差错，全球为39%；效率上，87%的人感到工作流效率提升，全球为71%；可及性上，81%的人认为AI有助于改善农村地区的医疗服务。行政文书、患者预约、诊前准备、问诊过程、检查检验、诊断决策、治疗方案、院外管理，AI的价值几乎体现在医疗的每个环节。

但如果只把这份报告读成“AI提效成绩单”，就低估了这场变革。

介入治疗国家临床医学研究中心办公室主任沈雳提出了一个更锋利的衡量标准：“价值衡量不应只看效率指标，更要看是否提升了均质化，即同一术式在不同术者之间的结果一致性。”

这个判断切中了中国医疗长期存在的结构性痛点：优质医疗资源高度集中，头部医院的单点突破并不稀缺，稀缺的是跨机构、跨术者都能稳定复现的结果。患者倾向于大医院，很大程度上也是在寻求更确定的诊疗质量。在心血管这类高度依赖术者经验的领域，如果AI能把优秀术者的经验固化为可复制的诊疗能力，“看病难”才有可能从结构性困境变成可解的系统工程。均质化，本身就是一种可被衡量的临床价值，这或许才是AI之于中国医疗更深一层的意义。

医学影像提供了另一个观察切面。中华医学会影像技术分会主任委员马新武的判断是：“AI真正改变的，是把影像科从单兵作战的读片者，变成全流程的质量管理者，扫描参数自动优化、重建加速、质控前置。”他同时指出，AI需要标准化数据的持续训练与模型监督，“面对复杂临床案例，还需要多领域专家共同思考、训练它”；重建加速可能抹掉图像细节，AI给出的参数与异常提示，“你敢不敢用？敢不敢再去考核？”效率与把关之间的张力，是每个上了AI的科室都要面对的真实考题。

效率的价值，最终还要回到人。47%的中国临床医务人员表示，AI每年为其节省至少132小时，相当于超过3个工作周；更重要的是，80%表示这些时间让他们能够与患者进行更充分的交流，65%表示工作压力有所减轻。

这也让“效率”有了更具体的临床含义：AI的价值不只是让流程更快，而是把时间重新还给医生和患者。当质量、效率和可及性开始转化为可衡量的结果，医疗机构对AI的投入也在从尝试走向规模化：61%的医疗机构管理者表示，AI投资收益已达到或超过投入成本，74%已开展AI投资并计划在未来12至24个月追加投入。

规模化：  
需求已经跑在了准备前面