近日，全球四大会计师事务所之一毕马威发布了《2026全球科技报告：医疗保健》。
报告预测，未来几年以下技术和模式将显著增长：
数字孪生：用于医院设施规划、空间模拟、临床服务规划，甚至在医学教育和手术训练中。
远程监测与虚拟服务：在AI代理的支持下，将成为大多数医院的标准护理模式。结合可穿戴设备，实现连续的、动态的患者监测。
医疗指挥中心：用于实时协调资源（如病床管理、患者转运、急诊调度），优化医疗人力资源。
患者同伴网络：连接相同病症的患者，提供相互支持、鼓励和建议。
手术机器人：其精度和稳定性使其成为外科医生的宝贵辅助工具，也是强大的培训手段。但前提是必须有强大、不间断的网络连接和网络安全保障。
医疗科技投资：重基础，轻价值？
数据表明，大多数医疗保健组织正在对技术进行大量投资。
40%的受访者每年投入5000万至1亿美元。
绝大部分资金流向电子健康档案（EHR）、企业资源规划（ERP）、云平台等基础系统，这类底座贡献了半数数字化价值。
AI与智能技术也逐步产生效益，45%高管表示其创造了总价值的 31%—40%。
但总体来说，大量的投资回报（ROI）表现偏弱。
多数机构回本周期约12个月，仅30%机构实现投资盈利，57% 处于收支平衡状态。
巨大的成本压力让技术管理者重视投资回报，普遍偏向观望。
此外，医疗属于强监管、低容错行业，44%选择观望成熟技术，33% 选择性应用，仅23%愿意大规模落地颠覆性技术。
AI发展：从试点到主流
前端诊疗则是医疗保健中价值最高，以及核心方向。
包括症状自查分诊、手术排期优化、术前远程评估、术后康复管理，缓解急诊、择期诊疗排队压力等。
如今行业以后台行政部署为主，但在患者护理的前端领域，其潜力更加令人兴奋。
医疗行业坐拥全球约1/7的数据，但绝大部分数据未被有效利用，非结构化临床数据价值被严重低估。
当前医疗数据团队多停留在基础数据报表（BI）阶段，缺乏深度洞察能力。
医疗机构需明确数据权责、打通数据壁垒，依托高质量数据支撑 AI 与预判式诊疗落地。
数字孪生、远程监测、患者同伴网络、机器人手术、医疗指挥中心是五大主流发展趋势。
最后，为了延续医疗系统的技术优势，毕马威提出五大关键行动要点：
明确目标运营模式
制定愿景与路线图，打通系统、对齐技术平台，从零散的创新孤岛转向协同的全系统推进。
夯实数据基础
梳理并优化数据流，建立清晰的治理流程与保护机制。先确保数据可支持 AI 应用，再通过关键指标和 KPI 跟踪进展。
打造面向未来的、AI 赋能的人才队伍
重构人才策略，重点提升员工的 AI 应用能力，赋能团队借助 AI 优化患者体验与诊疗效果。
将安全置于核心位置
AI等新技术会带来新风险。在 AI 开发中，必须同步引入安全工作流、信任与伦理机制；上线前进行严格测试，同时保留人工监督环节进行关键评估。
推进战略生态合作
选择目标一致的生态伙伴，从交易型合作转向战略共创，提升灵活性、推动互操作性、加速创新，最终实现更好的医疗成果。
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