每两位美国医疗机构领导者中,就有一位已经把生成式AI投入实战。2023年这一比例还只有25%,两年就翻了一倍。现在大家讨论的不再是"要不要用",而是"怎么规模化"。
谁:McKinsey对150位美国医疗领导者(保险公司、医院、健康科技公司)的调查
什么:生成式AI(Generative AI)采用率突破50%,Agentic AI进入19%的落地阶段
为什么重要:超越聊天机器人层面,从诊断辅助、保险理赔自动化到患者分诊,AI自主运作的时代已经开启
这是什么?
这是McKinsey在2025年第四季度对150位美国保险公司、临床机构与健康科技企业领导者进行的调查结果。核心发现有三个。
第一,生成式AI已从"实验"跃升为"核心能力"。50%的受访者已进入落地阶段,超过80%把第一个用例交付给了真实用户。"完全不做生成式AI"的回答首次录得0%。
第二,Agentic AI(智能体AI)成为下一波浪潮。它不是简单应答提示词的聊天机器人,而是能自主制定计划、协调多个系统、处理复杂工作流的自主型AI智能体。19%的机构已在落地,51%在做概念验证(PoC),"没有任何计划"的回答仅占1%。
第三,AI开始真正赚钱了。已经落地生成式AI的机构中,82%预期获得正向ROI,45%已经用定量数据衡量收益。大多数机构报告的回报是初期投入的2~4倍。
Deloitte的调查也印证了同样的趋势。在100位健康科技高管中,61%已经在构建、落地Agentic AI或已拨付预算,85%计划在未来2~3年内加大投入。98%预期至少能带来10%以上的成本节省。
有什么不同?
过去的医疗AI是"把信息展示给医生"的辅助工具。Agentic AI正在进化为"能自己判断并采取行动"的系统。
| 领域 | 传统方式 | 引入Agentic AI后 |
|---|---|---|
| 诊疗记录 | 医生手动打字录入病历 | AI听取对话后自动生成诊疗笔记与处方初稿(Epic AI Charting) |
| 保险预授权 | 靠传真、电话,耗时数天到数周 | AI智能体实时校验代码、自动提交(MUSC:40%无需人工处理) |
| 患者沟通 | 呼叫中心排队、单向通知 | AI自动完成检查结果解读、用药提醒、出院后随访监测 |
| 临床决策 | 医生在EHR中逐项检索 | AI综合分析病历,主动提示风险信号 |
真实案例已经大量涌现。
BCG预测2026年将成为"AI智能体把新药研发周期从数年压缩到数月的一年"。通过整合分析患者数据、遗传信息和可穿戴设备数据,在症状出现数年前就预测阿尔茨海默症或肾脏疾病,也正在成为现实。
韩国也不例外。首尔大学医院成立了医疗AI研究院引领AI医疗发展,业内评价认为,美国Epic级别的临床AI系统在韩国国内也完全可以落地。
上手指南
下面整理了McKinsey和Deloitte给出的医疗机构AI落地路线图。
- 从Quick Win(快速见效)开始
患者接诊数字化加上环境录音式临床记录(Ambient Scribe)自动化,是最经过验证的起点。Epic AI Charting、Abridge等工具已经在200多家机构实际运行。 - 搭建数据整合基础设施
EHR、理赔、CRM数据必须打通,Agentic AI才能真正发挥作用。Stanford Health Care用ChatEHR综合分析患者病历,在就诊当下自动呈现个性化循证依据。 - 先设计治理与护栏机制
McKinsey调查中,43%的受访者把"风险与安全"列为最大障碍,同比例的人把"系统整合难度"列为首要问题。必须让AI的判断路径可追溯,并建立人工最终审批的机制。 - 聚焦域级别的端到端工作流
McKinsey研究显示,把整个业务域(例如整条理赔流程)用智能体串起来的机构,业绩远高于只做点状方案的机构。Deloitte调查中,领先企业(Early Adopter)里82%选择了多智能体系统。 - 用定量指标衡量ROI
停留在"看起来不错"预算就会被砍。McKinsey调查中,做定量ROI衡量的比例创下历史新高(45%),他们报告的回报率是初始投入的2~4倍。
深入了解
McKinsey医疗AI调查全文 包含150位领导者原始调查、各子行业采用率差异、Agentic AI成熟度数据的11页完整报告。mckinsey.com
Deloitte:Agentic AI如何改变医疗运营模式 100位健康科技高管调查加35人焦点小组研究。对比分析Early Adopter与Watcher在投资策略与预期收益上的差异。deloitte.com
Epic AI Charting——EHR原生AI记录助手 Epic在自家EHR中内置的环境录音式AI记录功能,能听取诊疗对话自动生成诊疗笔记与处方,200多家机构正在使用其编码自动化工具Penny。hlth.com
BCG:2026年数字健康的未来 14位专家描绘了AI智能体把新药研发压缩到数月、用精准医疗在症状前预测疾病的未来图景。bcg.com
