人工智能作为医学关键基础设施的作用
关于医疗保健领域人工智能的讨论长期以来一直被两个极端所主导。一些人认为人工智能是一场已经到来的革命，而另一些人则担心技术即将开始取代医生。但是，正如经常发生的那样，事实证明，事实虽然不那么响亮，但却意义重大。
来源：itWeek 杂志
2026年的核心论断，与其说AI变得"更聪明"，不如说更重要的是另一件事：它正越来越深度地嵌入医疗流程——从临床实践到科研，从文档管理到家庭监测。BCG报告《2026年AI智能体和技术将如何改变医疗卫生》正是指向这一结论：AI开始改变的已不再是单一职能，而是整个医疗卫生价值创造的方式。对于商业而言，这意味着一个相当务实的转变。问题已不再是AI作为一项技术是否必要，而是：谁能更快、更有效地将它融入自己的商业模式。在医疗卫生领域，获得优势的不再是那些仅仅宣称"引进创新"的机构，而是真正用AI降低成本、减轻员工负担、加快流程、更精准地服务患者的机构。
患者绕开体制
最显著的转变之一在于：患者不再是被动参与者，而是越来越多地自主管理自己的就医路径。数字界面成为进入医疗的第一入口：人们分析症状、追踪健康指标、比较治疗方案、获取建议，然后才进行面诊。本质上，医疗体系越来越频繁地不是从挂号台、甚至不是从医生开始，而是从手机屏幕开始。
在此基础上，药企和数字平台纷纷寻求绕开部分传统中间环节、与患者建立直接关系。逻辑显而易见：谁掌握了界面，谁就获得了数据、用户注意力以及引导下一步行动的能力。这正是礼来（Eli Lilly）推出LillyDirect的原因——将远程医疗与治疗获取整合为一条完整链路；辉瑞（Pfizer）发展PfizerForAll，将预约就诊、疫苗接种和治疗信息整合一体。围绕GLP-1类药物的动态尤为说明问题：这类药物已积极进入订阅、零售和个性化陪伴模式。Rho Nutrition等公司正在让健康的订阅化方式走向常态，亚马逊则通过One Medical持续将咨询、路径管理和治疗整合为统一系统。结果，竞争单元发生了位移：此前竞争通过分销实现，如今则通过进入系统的数字入口来决出高下。
AI在临床的价值首先在于自动化例行任务
然而，关于医疗AI最根深蒂固的误解之一，至今依然存在——仿佛它的主要任务是在临床决策中取代医生。实践中，真相更为平实，但或许也更为重要。AI最快速、最清晰的效果，如今体现在它卸下行政负担的地方。
这里说的是嵌入电子病历的数字副驾驶（Copilot）系统。这类系统自动记录医患对话，生成文件草稿，整理就诊数据，协助诊前准备，并在一定程度上减轻员工工作量。正是在这一领域，市场展现出持续而已颇为成熟的兴趣。被微软收购的Nuance正将DAX打造为最知名的环境录音工具之一；Epic为数据处理和诊疗陪伴引入AI功能；梅奥诊所（Mayo Clinic）使用环境AI记录工具来减轻医生和医护人员的工作负担。
乍看之下，这个场景似乎并不引人注目，因为它缺乏未来感。但正是它改变着医疗的日常经济。医生夺回了此前消耗在文档上的时间；患者获得了更多关注；体系在不直接增加人员的情况下实现了生产效率的提升。而尤为重要的是，对医疗从业者而言，这种数字化工作方式正逐渐从一种优势演变为新的工作标准。那些不引入此类工具的机构，面临的风险不仅是效率上的落后，更是在人才争夺中的失利。
诊所正成为分布式医疗服务网络
另一个重要转变在于：医疗服务正在逐步摆脱对住院病房的刚性依附。如果部分随访、治疗和监测可以安全地转移到医院之外，医疗卫生体系的整体架构便会随之改变。
正因如此，虚拟病房、居家医院（hospital-at-home）模式和远程监测系统正在积极发展。它们的目标不是"取消"住院，而是重新分配负荷、缩短住院时长、加快出院节奏，使医疗服务更为灵活。NHS英格兰将虚拟医院作为系统性计划加以推进；Mayo Clinic Advanced Care at Home证明，住院级别的医疗服务完全可以在家中以完整的服务模式提供。可穿戴设备在其中发挥了独特的作用：Apple Watch、Oura、WHOOP及其他解决方案正逐步将健康管理从偶发性的医疗接触转变为持续监测模式。
这里或许体现着最重要的转变之一：诊所不再只是患者前往的场所，而成为持续陪伴的系统。它越来越多地由数据、通信渠道、响应协议以及医疗体系在实体基础设施之外支持患者的能力来定义。当然，不应将这一模式浪漫化。居家医疗只在技术、物流、路径管理标准、家庭成员支持和稳定的组织方案共同发挥作用的地方才能规模化推广。否则，即使再先进的数字解决方案也可能沦为外表漂亮、却难以为继的构想。
制药和生物技术的竞争不只是分子，更是智力资源
研究领域也正发生同样显著的变化。在这里，AI影响的不只是计算速度，还有竞争逻辑的本身。企业越来越多地凭借的不仅仅是自有产品，而是驾驭知识的能力：汇集数据、快速验证假设、使用算法、压缩决策周期、构建数字化研究平台。
AI正成为制药行业竞争力的重要要素。它有助于加快候选物质的筛选、优化早期开发阶段、更好地整合真实临床实践数据，并提升流程管控能力。这当然不是说药物可以完全自主地被创造出来，但变化的步伐已十分清晰。
在此背景下，Isomorphic Labs与诺华（Novartis）围绕基于计算平台的新型研究模式展开合作，显得顺理成章。Exscientia推进以AI为工具的分子设计方法，展示了从发现到候选物质的周期可以压缩到何等程度。Recursion持续深化自身的平台化模式，并将项目推进至早期临床阶段。结果，制药公司的竞争不再只是药物特性的比拼，还涉及其周边智力生态系统的质量：数据、分析、疗法的数字陪伴，以及快速将解决方案适配到临床实践的能力。
关键在于纪律，而非技术
正是在这里，核心结论愈发清晰：这场转变的关键，与其说在于技术，不如说在于管理。AI本身很少能解决问题。真正起作用的是组织改变流程、角色、指标和责任体系的能力，使新技术在企业内部真正运转起来。
在医疗卫生领域，这一点尤为明显。许多项目在展示阶段颇具说服力：机构购置工具、启动试点、呈现若干亮眼案例，但随后既未重新审视决策机制，未调整路径，也未将实施与KPI挂钩，更未重构日常运营模式。最终，技术被叠加在旧体系之上，成为昂贵的数字外衣——而期待中的效果并未实现。
实践中，胜出的是那些将AI嵌入流程完整再造的机构。一个聊天机器人、一个Copilot或一个分析模块，很少能改变机构的经济结构。但经过重塑的完整链路——患者路径、文档管理、分诊、员工协调、结果分析——则能做到这一点。因此，对于董事会和企业所有者而言，如今的问题不应是"我们是否有AI项目？"，而应是"我们准备好重构哪些具体流程，以使AI在不损失质量、信任和管控的前提下产生真实的经济和临床效果？"。
本质上，2026年取得成功的将不是那些高谈AI的机构，而是那些放弃零散倡议堆砌、聚焦于为数不多的真正变革性场景的机构。
这对俄罗斯意味着什么
在这一议题上，俄罗斯的背景已无法用"初步探索"来描述。医疗AI正在逐步走出试点阶段，沿多个方向同步推进：辅助医疗决策、医学影像分析、文档管理自动化、远程监测和监管框架建设。这一切发生在一个已达相当规模、但仍高度碎片化的市场上。据Medscan和Rexsoft估算，俄罗斯医疗市场规模约为10万亿卢布，商业医疗板块约为2.1万亿卢布，到2030年有望增至4.3万亿卢布，年均增速约13%。该市场拥有逾13万张执照和约5万家商业诊所，整体医疗支出约占GDP的5.5%，市场整合度仍然较低。在这样的环境中，AI和平台化模式不仅仅是数字化的方向，更是市场增长与整合的工具——通过统一数据、无缝患者路径、合作伙伴网络和更具可管理性的医疗服务经济来推动市场重构。
与此同时，这一议题对俄罗斯而言还有额外的特殊性。如果说全球议程的重点是实施速度、患者旅程和新型商业模式，那么俄罗斯实践中尤为重要的是监管稳健性、责任明确性、敏感数据保护和基础设施本地化问题。因此，俄罗斯市场很可能沿着与全球相同的轨迹前行，但对管控、标准化和安全实施给予更多关注。这不会阻碍AI的发展，而是为其成长设定了更为严格的规则。
结语
医疗卫生进入的不仅仅是数字化的又一个阶段。本质上，我们正在见证一场更深层的重构。患者成为治疗路径的主动参与者；医生获得了数字助手，卸去例行性工作，赢回临床时间；医疗服务突破住院病房边界，转变为分布式陪伴网络；制药和生物技术的竞争维度扩展到数据、平台、计算速度和智力服务质量；而管理成熟度的重要性，已超越技术本身的新颖性。
AI正成为现代医疗基础设施的基本层之一。因此，市场的分水岭不在于"使用AI"与"不使用AI"之间，而在于那些能够将其嵌入临床、生产和组织模式的机构，与那些只满足于打造创新外观的机构之间。前者将在速度、数据和管理质量上获得优势；后者则面临这样的风险：维持着现代化的表象，却在真实的运营效率上落于人后。
常见问题
- 医疗AI最常见的误解是什么，它眼下的实际价值又体现在哪里？
- 最根深蒂固的误解之一，是仿佛AI的主要任务就是在临床决策中取代医生。实践中真相更为平实：AI最快速、最清晰的效果，如今体现在它卸下行政负担的地方。这里说的是嵌入电子病历的数字副驾驶（Copilot）系统——它们自动记录医患对话、生成文件草稿、整理就诊数据、协助诊前准备，并在一定程度上减轻员工工作量。文中提到，被微软收购的Nuance正把DAX打造为最知名的环境录音工具之一；Epic为数据处理和诊疗陪伴引入AI功能；梅奥诊所使用环境AI记录工具来减轻医生和医护人员的工作负担。医生由此夺回了此前消耗在文档上的时间，患者获得更多关注，体系在不直接增加人员的情况下提升了生产效率。
- 患者就医的起点发生了什么变化？
- 患者不再是被动参与者，而是越来越多地自主管理自己的就医路径：数字界面成为进入医疗的第一入口，人们先分析症状、追踪健康指标、比较治疗方案、获取建议，然后才进行面诊——医疗体系越来越频繁地不是从挂号台、甚至不是从医生开始，而是从手机屏幕开始。在此基础上，药企和数字平台寻求绕开部分传统中间环节、与患者建立直接关系，例如礼来（Eli Lilly）推出LillyDirect，把远程医疗与治疗获取整合为一条完整链路；辉瑞（Pfizer）发展PfizerForAll，把预约就诊、疫苗接种和治疗信息整合一体。结果，竞争的单元发生了位移：此前竞争通过分销实现，如今则通过进入系统的数字入口来决出高下。
- 医疗服务为什么正在走出住院病房？
- 因为如果部分随访、治疗和监测可以安全地转移到医院之外，医疗卫生体系的整体架构便会随之改变。正因如此，虚拟病房、居家医院（hospital-at-home）模式和远程监测系统正在积极发展——它们的目标不是"取消"住院，而是重新分配负荷、缩短住院时长、加快出院节奏，使医疗服务更灵活。NHS英格兰将虚拟医院作为系统性计划加以推进；Mayo Clinic Advanced Care at Home证明，住院级别的医疗服务完全可以在家中以完整的服务模式提供；Apple Watch、Oura、WHOOP等可穿戴设备则把健康管理从偶发性的医疗接触转变为持续监测。文中同时提醒，居家医疗只有在技术、物流、路径管理标准、家庭成员支持和稳定的组织方案共同发挥作用的地方才能规模化推广，否则再先进的数字方案也可能沦为难以为继的构想。
- 为什么说决定成败的是管理，而不是AI技术本身？
- 因为AI本身很少能解决问题，真正起作用的是组织改变流程、角色、指标和责任体系的能力。许多项目在展示阶段颇具说服力：机构购置工具、启动试点、呈现若干亮眼案例，但随后既未重新审视决策机制，未调整路径，也未将实施与KPI挂钩，更未重构日常运营模式，最终技术被叠加在旧体系之上，成为昂贵的数字外衣。胜出的是那些将AI嵌入流程完整再造的机构——患者路径、文档管理、分诊、员工协调、结果分析。因此对董事会和企业所有者而言，问题不应是"我们是否有AI项目？"，而应是"我们准备好重构哪些具体流程，以使AI在不损失质量、信任和管控的前提下产生真实的经济和临床效果？"
- 俄罗斯医疗市场的规模如何，这一议题对俄罗斯有什么特殊性？
- 据Medscan和Rexsoft估算，俄罗斯医疗市场规模约为10万亿卢布，商业医疗板块约为2.1万亿卢布，到2030年有望增至4.3万亿卢布，年均增速约13%；该市场拥有逾13万张执照和约5万家商业诊所，整体医疗支出约占GDP的5.5%，整合度仍然较低。医疗AI正在逐步走出试点阶段，沿辅助医疗决策、医学影像分析、文档管理自动化、远程监测和监管框架建设等多个方向同步推进。如果说全球议程的重点是实施速度、患者旅程和新型商业模式，那么俄罗斯实践中尤为重要的是监管稳健性、责任明确性、敏感数据保护和基础设施本地化——这不会阻碍AI的发展，而是为其成长设定了更为严格的规则。