AI医疗，七大趋势！|ai医疗|医生|医疗服务|医疗机构|医院发喜报|治疗

近日，Bessemer Venture Partners发布State of Health AI 2026，分析今年AI医疗的发展趋势。

Bessemer Venture Partners（BVP）是全球历史最悠久、最负盛名的风险投资机构之一，起源于 1911 年卡内基钢铁公司联合创始人的家族办公室。

报告探讨了“健康科技2.0”的独特前景，给出七大预测，并为创业者给出相关建议对策。

预测一：面对医疗服务提供方在AI应用上的领先优势，支付方将倍感压力，进而掀起一轮行政系统全面拥抱AI的浪潮。

过去18至24个月，医疗服务提供方（如医院和诊所）已大力将AI应用于其行政工作流程，尤其是在收入周期管理（Revenue Cycle Management）领域。

他们利用AI通过更精准的编码与病历记录、更规范的理赔提交以及更高效的申诉流程，来提升收入回收效率。

这一趋势给支付方（如医保公司和商业保险公司）带来了全新挑战：医疗支出的增长并非源于欺诈或过度使用服务，而是因为提供方越来越擅长获取本应获得的合理报销。

当AI能够识别遗漏的诊断、提示完善病历文档、并优化申诉策略时，医院获得的赔付金额随之提高——初始拒付的理赔减少，被成功推翻的拒付案例则显著增加。

结果如何？支付方面临来自多方面的压力：

行政成本上升：提供方提交的理赔质量更高，但同时也更复杂，需要更精细的审核，导致理赔处理量和客服咨询量双双攀升；
医疗赔付率持续走高：随着提供方收入捕获能力增强，支付方的赔付支出自然增加；
竞争压力加剧：部分先行采用AI的支付方已实现利润率改善，迫使其他同行加速跟进。

2026年将成为关键转折点。支付方将加快在行政运营中全面部署AI，并更多转向外部合作，以追赶提供方在过去一年所实现的效率提升。

与此同时，他们还需应对另一重挑战：在保障患者就医可及性、满足日益严格的监管要求的前提下，清晰证明AI投入的实际投资回报（ROI）。

对于面向支付方打造解决方案的医疗健康领域创业者而言，应聚焦以下三大方向：

1.支付完整性（Payment Integrity）：包括理赔文档合规性验证、自动化审核、申诉管理、欺诈检测、浪费识别，以及合理的医疗服务使用审查。

2.预授权自动化与同步使用审核（Prior Authorization & Concurrent Utilization Review）：重点在于基于经临床验证的指南，加速诊疗审批流程。叠加美国CMS新出台的监管利好政策与明确的ROI，该场景已成为高优先级用例。

3.会员参与（Member Engagement）：涵盖保险计划与医疗服务导航、护理缺口分析，以及精准的风险识别（如社会决定健康因素SDOH、共病状况等）。

对创业者而言，这意味着：抓住支付方当前对与“AI原生”企业合作的强烈意愿，选择一个兼具高投资回报率（ROI）和高复杂度的细分场景切入。

预测二：临床AI应用将加速兴起，主要聚焦于分诊与风险评估，并始终以医生为核心决策者。

尽管行政类AI（Admin AI）已实现大规模应用，直接介入患者诊疗的临床AI（Clinical AI）进展却相对缓慢。

原因在于，监管复杂性（如AI辅助诊断需通过FDA审批）、责任归属风险，以及在传统“按服务收费”（fee-for-service）的支付模式下，缺乏对临床AI价值的明确付费机制——现行体系更倾向于奖励医生花在患者身上的时间，而非其决策效率或准确性。

这些障碍真实存在，不会一夜之间消失。但已观察到临床AI的早期突破：那些严格遵循现有监管与支付框架、并将医生始终置于决策核心的解决方案正逐步落地。

我们预测，未来临床AI将在分诊与风险评估领域实现规模化应用——并非取代医生进行自主诊断，而是通过整合杂乱、碎片化的多源数据，为医生构建完整、可量化的患者画像，从而重塑临床工作方式。

这将带来：更少的误诊、更快地识别多模态数据中的细微模式，并更清晰地判断哪些患者亟需干预、哪些治疗方案真正有效。

具体应用场景包括：

就诊前风险分层：AI在患者就诊前自动分析其电子健康记录（EHR）、理赔数据、检验结果及社会决定健康因素（SDOH），标记高风险信号，推荐相关筛查问题，并识别护理缺口。医生只需花极短时间审阅AI生成的综合摘要，而无需手动翻查冗长病历。
住院患者恶化预警：AI持续监测所有住院患者，预测其发生病情恶化、并发症或其他不良事件的风险。相比依赖护士人工察觉细微变化，AI可实现全天候动态监控，并主动向医护团队发出预警。
分诊优化：AI基于患者的主诉症状、生命体征和病史，协助医生优先处理最紧急病例。最终决策仍由医生做出，但AI能捕捉人类在高强度、高负荷工作中可能忽略的细微模式。
专科转诊匹配与会诊支持：AI分析患者病情，结合病例复杂度、专科医生专长及患者个体特征，智能推荐最合适的专科资源。同时，AI还能辅助专科医生管理高危会诊，并为低复杂度会诊提供循证临床指南与自动化支持。

对创业者而言，这意味着：

临床AI若想实现自主诊断与治疗决策，当前最大的障碍并非技术，而是可持续的商业模式。
建议采取“小步快跑、循序渐进”的策略——从低风险场景起步，逐步走向监管审批；同时尽早探索可行的支付路径。
务必从第一天起就深度融入临床医生的反馈，产品设计应嵌入而非绕开现有临床工作流，并在算法评估与偏见测试上投入重资源。

一个理想的切入点是：从前台行政类AI场景入手（如预约、预问诊），逐步延伸至诊断辅助、分诊支持、临床决策、风险评估与照护协调等核心临床环节。

预测三：CMS将尝试建立临床AI专用的医保支付编码。

尽管监管正在逐步推进，未来可能允许AI完全接管某些临床任务（例如开具处方），但临床AI大规模落地的最大障碍并非技术本身，而是支付模式。

目前，医疗机构的收入主要来自具体操作、门诊就诊和与患者面对面的时间——而AI生成的诊断、持续监测或预防性干预，并不在报销范围内。

这就造成了一种悖论：AI能够识别出需要预防性照护的高风险患者，但如果这类预防服务无法获得医保或商保报销，医疗机构就没有经济动力去落实AI的建议。

又比如，当AI在后台自动与患者互动、提供初步诊断或症状监测时，医生并未花时间参与，也就无法满足现有计费标准。

以结果为导向的价值医疗（Value-Based Care）模式可以解决这一问题——它按健康结果付费，而非按服务数量计费。然而，目前仅有30%–40%的美国医疗体系运行在价值医疗合同之下。

我们预计，到2026年，美国联邦医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）将启动一系列专门面向“AI优先型照护”的新CPT编码和支付模式试点。

为什么是CMS及其创新中心？原因有三：

规模效应：CMS通过Medicare、Medicaid和CHIP覆盖超过1.4亿美国人。一旦CMS推出新的支付编码或模式，商业保险公司通常会在12–24个月内跟进。
监管权限：CMS可通过其创新中心（CMMI）在无需国会批准的情况下，快速测试新型支付模型，具备极强的政策实验能力。
内在动因：CMS正面临控制成本增长与提升医疗质量的双重压力，而AI恰好提供了一条兼顾两者的路径——更好的预防可减少昂贵的急性治疗，更早的干预可降低住院率，更高效的照护协调则能在降低成本的同时改善结果。

我们并不预期CMS会设立一个统一的“AI报销编码”，而是会推出一系列针对性的试点项目和示范计划。

这为何重要？又能带来什么？

如果CMS能成功证明：AI赋能的照护既能改善健康结果，又能降低成本，并同步建立让医疗机构从AI洞察中获益的支付机制，那么商业保险公司必将迅速跟进，采纳同类CPT编码。

对创业者的启示：

要将不断演进的监管框架、试点项目和现有支付结构视为战略资产。在医疗领域，构建一个能让临床AI真正盈利的商业模式至关重要——这不仅是产品落地的关键，也将成为应对医疗成本持续攀升趋势的有效对冲手段。

预测四：自费用户推动临床AI落地的速度，将远超任何医保报销编码的出台。

尽管CMS正在试点AI支付编码，而支付方仍在争论报销框架，消费者却已不愿等待——他们开始自掏腰包，倒逼整个医疗体系跟进变革。

过去几年，消费级健康（Consumer Health）迎来复兴，背后是三股力量的交汇：

对传统医疗体系复杂流程与可及性障碍的普遍不满（例如Hims & Hers凭借异步诊疗实现爆发式增长）；
公众对预防性健康和科技驱动健康洞察的兴趣日益浓厚（如Function Health在不到两年内实现超1亿美元年经常性收入）；
AI已深度融入日常生活。OpenAI数据显示，在2026年1月推出ChatGPT Health之前，已有超过4,000万人每天使用ChatGPT，其中五分之一用户每周至少提出一次健康相关问题。人们早已习惯向AI寻求健康建议，如今更愿意为能带来更好照护体验的AI服务付费。

RadNet对10家医疗机构、747,604名女性的研究发现，36%的女性愿意自费40美元选择AI增强型乳腺钼靶筛查。结果验证了她们的直觉——采用AI增强筛查的群体，整体癌症检出率高出43%，其中21%的提升直接归因于AI分析。

参与该计划的女性癌症检出概率提高21%，且阳性预测值（PPV）提升15%，意味着每次召回检查更可能确诊真实癌症。

这种自费意愿正在催生一个不受传统报销限制约束的“AI优先型”医疗服务新市场。当消费者直接付费时，企业无需等待CPT编码、支付方合同或报销政策明朗化，即可部署临床AI解决方案。

实践中的典型场景包括：

初级与急症护理：AI优先平台针对尿路感染、皮肤病、呼吸道感染等常见病提供诊断与治疗方案，并由人类医生监督审核。消费者按次付费，换取更快问诊通道以及AI对症状、病史和风险因素的全面分析。
专科诊疗第二意见：最直接的例子是面向消费者的AI影像解读服务——患者可上传CT、MRI等复杂影像，获取肿瘤学、心脏病学、骨科或眼科领域的AI增强型第二意见。面对重大治疗决策，患者愿意付费让AI将其影像与数百万相似病例比对，识别可能被遗漏的细微模式。RadNet研究显示，AI辅助使放射科医生诊断准确率从84%–89%提升至约93%。
健康AI教练：用户上传诊断报告、同步可穿戴设备数据、追踪健康指标，AI据此监测症状、推荐预防措施并预警风险。订阅制AI健康教练已能以更低价格媲美人工服务。随着ChatGPT Health、Anthropic的HealthEX等巨头携海量用户入场，新玩家的差异化优势或将聚焦于慢性病管理、语言疗法等细分领域——更重要的是，谁能提供卓越的客户服务与用户粘性、深度对接医疗基础设施，并构建独特的分发渠道。

为何这至关重要？它将开启什么？

自费消费市场正在为未来十年“AI医生”的可行性奠定基础。我们尚未到达终点——监管框架、责任认定机制和信任壁垒依然巨大。但消费者的主动采纳正在解决最根本的难题：证明AI驱动的照护具有经济价值，且患者愿意为之买单。

对创业者的启示：

相比等待医疗系统建立支付模型，消费级健康AI市场提供了更快实现收入和产品市场契合（PMF）的路径。

聚焦那些AI能显著改善结果的场景——更高的诊断准确率、更早的疾病发现、更快的诊疗速度——且消费者能直观感知其价值。

那些率先掌握“以消费者为中心”的AI优先照护模式的企业，将在支付方与医疗机构准备就绪时，占据最有利的竞争位置。

预测五：医疗AI数据基础设施这一新兴赛道初现生机，但它们能否在医疗行业真正捕获价值并实现可持续增长？

几十年来，风险投资人在医疗健康基础设施领域吃尽苦头，得出一个惨痛教训：价值往往流向应用层，而非基础设施层。

为什么？因为医疗健康基础设施企业面临结构性挑战：

买家群体极其有限：全美仅有几千家医疗机构、几百家支付方（保险公司）和几百家药企；而其中真正拥有内部开发团队、能有效利用数据与基础设施工具的买家更是凤毛麟角。相比之下，通用型SaaS（如CRM、HR系统）面向的是数百万家企业客户。
合同金额普遍较小：医疗机构的IT预算本就紧张。即便是大型医疗系统，也很难为一套基础设施软件批准50万美元以上的合同——毕竟连基础的应用软件都捉襟见肘。
面临通用基础设施巨头的挤压：Snowflake、AWS、Databricks等通用型数据平台已能很好地服务医疗客户。既然这些平台功能更强、价格更低、验证更充分，客户为何还要选择“医疗专用”的基础设施？

结果显而易见：医疗基础设施公司历来难以达到风投所期待的规模。虽有极少数成功案例，但大多数企业的年经常性收入（ARR）止步于2,000万至5,000万美元之间——远不足以支撑风投基金的回报要求。

但如今，风向正在转变：AI时代催生了对医疗专属数据与基础设施的新需求，而这次的买家完全不同——是AI模型实验室（model labs）和AI应用公司。

我们预计，2026年将见证医疗AI基础设施领域的显著投资增长，其驱动力正来自这两类新兴需求方。不过，这类基础设施能否真正支撑起风投级别的商业回报，目前仍悬而未决。

对创业者的启示：

如果你正在打造医疗AI基础设施，请务必聚焦以下三点：

与通用平台形成明确差异化：客户为什么不能直接用Snowflake、Databricks或AWS？你的解决方案中，哪些能力是真正“医疗专属”的？必须能清晰论证：为何需要一套独立于通用平台的基础设施。
构建可重复、可持续的收入模式：避免一次性数据授权交易。应结合基于用量的计费机制与企业级年度许可，确保稳定、可扩展的经常性收入。
服务多元利益相关方，扩大潜在市场：你的平台需对多个医疗生态角色都有价值，避免被局限在狭小的买家池中。可从多方交集场景切入——例如，在临床试验中同时服务医疗机构与生物制药公司。

规划向应用层延伸的路径：最具价值的基础设施公司，往往是那些能进一步捕获应用层收益的企业。因此，从第一天起就应思考：如何以基础设施为跳板，未来切入高价值的应用场景，实现“基建+应用”双轮驱动。

预测六：价值医疗（Value-Based Care）借力AI强势回归。

过去十年，价值医疗（Value-Based Care, VBC）一直是医疗行业追逐的“白鲸”——愿景极其诱人：不再按服务数量付费，而是为“让患者更健康”的结果买单；通过激励机制对齐，减少浪费性支出，提升医疗质量。

但现实却令人失望：大多数VBC模式始终难以实现可持续的经济模型。原因何在？

高度依赖人力投入：VBC要求大量患者互动——包括照护协调电话、慢病监测、用药依从性追踪、社会决定健康因素（SDOH）支持等。若全部依赖护士和照护协调员人工完成，成本极高。
风险承担下的微薄利润：VBC企业通常通过按人头付费（capitation）或共享结余（shared savings）等方式承担财务风险。然而医疗支出波动大、难预测，微薄的利润空间意味着一场严重的流感季或一位高成本患者就可能吞噬全年盈利。
回报周期漫长：VBC的成效通常需12–24个月才能显现，这要求企业具备雄厚的前期资本，也考验投资人的耐心。
效果归属难题：当多位医生或机构共同参与一位患者的照护时，谁该为最终的健康结果“记功”？归属认定复杂且常引发争议。

这些挑战导致2022至2024年间VBC领域经历了一轮残酷洗牌：大量公司倒闭，幸存者大幅收缩业务，投资人对该赛道普遍失去信心。

而AI正在从根本上重塑VBC的经济逻辑——它让患者互动变得可规模化，且边际成本极低。

过去，一名护士或照护协调员最多管理50–75名患者；而在AI赋能的VBC模式下，同样一名医护人员可覆盖200–300名患者，日常监测与互动由AI承担，人力聚焦于高价值、高复杂度的干预。

我们预计，2026年将迎来一批全新的、原生融合AI与VBC理念的企业。它们并非传统VBC公司“打补丁式”地叠加AI，而是从创立第一天起，就围绕“AI驱动的患者互动”进行架构设计。

届时，将涌现多家AI优先（AI-first）的新创公司尝试这一模式

这场由AI驱动的价值医疗复兴，或将真正让“为健康结果付费”的理想照进现实。

预测七：新一代数字CRO将破解制药行业研发的“不可能三角”——成本、速度与竞争力。

在医疗AI迅猛发展的浪潮中，药物研发却始终是“慢车道”。当行政流程从数周压缩至几分钟时，一款新药的上市仍需10–15年，平均耗资高达10亿至20亿美元。

传统的合同研究组织（CRO）至今仍是高度依赖人力的运营模式：成千上万的科学家在实验室中对动物和细胞进行物理实验，按部就班地推进僵化的、线性的测试阶段。为降低成本，过去二十年大量此类工作已外包至中国——如今，超过70%的西方新药研发项目将临床前研究交由中国CRO完成。

但这一格局正在被打破。2025年4月，美国FDA发布了一项战略路线图，立即减少对动物实验的依赖，首先适用于单克隆抗体类药物，并计划在未来3–5年内逐步扩展，最终实现“动物实验成为例外，而非惯例”。该路线图明确支持以AI驱动的计算模型、器官芯片（organ-on-chip）系统和计算机毒性预测（in silico toxicity prediction）作为替代方案。

背后的逻辑极具说服力：

超过90%在动物实验中显示安全的候选药物，最终因在人体中缺乏疗效或出现意外安全性问题而未能获批；
动物实验不仅缓慢（动辄增加数年研发周期），而且昂贵——例如，一只非人灵长类动物成本高达5万美元，而一个典型的单抗项目通常需使用100只以上。

2026年，我们将见证一批“AI原生”的数字CRO（Digital CRO）崛起。它们通过用虚拟实验替代物理实验，有望将药物发现周期缩短数月甚至数年，同时为美国重塑本土药物研发能力、提升全球竞争力创造契机。

实践中的数字CRO长什么样？

数字CRO利用AI模拟传统上依赖实体实验室、动物和多年测试的生物实验。不再需要合成数千种化合物逐一筛选，而是在接触任何真实分子之前，就通过计算模型预测数百万种候选分子与靶点蛋白的相互作用及潜在毒性。

正在涌现的典型模式包括：

AI驱动的大分子药物设计平台：利用蛋白质语言模型，在“干实验室”（dry lab）中预测蛋白结构、优化治疗特性（如结合亲和力、免疫原性风险、可生产性），从数百万种分子中筛选出最优候选者后再进行合成。这可将生物技术公司确定临床前候选药物的时间缩短数月乃至数年。领先企业正通过部署前沿AI模型与平台化能力，加速客户研发管线的设计周期并提升成功率。
虚拟实验室平台：通过计算模拟细胞行为、分子互作和生物通路，在数千种实验条件下验证假设、识别药物靶点、确认作用机制——在不做一次湿实验（wet lab）的前提下，省去18–24个月的反复试错。
AI驱动的机器人自动化实验平台：AI调度高通量物理实验，实现24/7无人化运行，以超人精度并行执行数百项实验。原本需数月的串行实验被压缩至几周，同时消除人为误差与操作变异。
AI辅助的临床试验设计平台：通过计算建模，精准识别最可能对疗法产生响应的患者群体，帮助药企设计更小规模、更快速、成功率更高的临床试验。在II期试验失败率高达90%的背景下，精准患者分层可显著改善结果并降低成本。
真实世界数据（RWD）平台：结合临床试验数据与真实世界证据，预测药物在特定患者亚群中的疗效与安全性，帮助药企在投入巨额资金前，优先选择最有潜力的适应症。