过去几年，行业曾被巨额融资、超大模型主导，如今，在经历炒作和质疑之后，一个更基础、也更关键的问题浮出水面：
这些高管来自不同领域，背景各异但共识清晰：AI在医疗的“发现阶段”已然结束，真正的挑战在于“扩散”，让技术从炫技，转化为可信赖、可扩展、负责任的现实价值。
真正值得关心的，不再是“AI能不能通过执业医师考试”，而是“如何把AI嵌入诊疗闭环之中，让它成为医生和患者都能依赖的伙伴”。
很长一段时间，关于AI医疗的讨论总是存在一种过度乐观的论调：AI将取代医生。
相反，他们将AI视为一种认知基础设施，其价值不在于独立决策，而在于减轻负担、填补盲区并放大人类的专业直觉。
athenahealth首席医疗官Nele Jessel的调研数据极 具代表性：86%的临床医生表示愿意让AI协助识别病历中易被忽略的细节，其中26%甚至愿意完全交由AI处理。
Wellsheet CEO Craig Limoli说得更直接：“经历了十年的数字化折腾，最终是AI让医生重新把注意力放回诊断和患者身上。”
Vital首席执行官Aaron Patzer观察到一个有趣的现象：患者已经等不及医疗机构的批准，开始自己用ChatGPT分析化验单了。这种“自下而上”的倒逼，迫使医院必须建立官方、合规、具备临床背景的AI标准。
信任是关键。Experian Health总裁Jason Considine强调，AI必须“支持而非干扰”医护人员。要做到这一点，供应商需要极高的透明度，把AI无缝嵌入现有工作流，实现“简化医疗”，而不是增加负担。
RevSpring总裁Nicole Rogas则提出一个更细腻的观点：成功的AI要有“同理心”——能感知患者的情绪变化，预判何时该由真人介入。这不仅提升效率，更能帮助建立医患之间的信任。
尽管AI模型能力突飞猛进，但在真实医疗场景中，它们面对复杂病史、多科室协作或长期随访时，依然显得力不从心。
高管们普遍意识到：2026年的胜负手，不在模型有多强，而在系统是否健全。
原生集成的工作流：AI不能是独立运行的“工具”，而必须像Altera Digital Health的Ben Sharfe所描述的那样，成为EHR中“原生、无缝、默认存在”的一部分。
上下文记忆能力：通用大模型不了解患者的用药依从性、社会环境或既往就诊记录。Fold Health的Ram Sahasranam构想的“AI照护协调平台”，就需要具备跨时间、跨机构、跨会话的记忆力，才能实现连续性照护。
可解释与合规治理：Cognizant的Scott Schell指出：“信任的前提是可解释。”当AI参与拒付审核、风险分层或治疗建议时，必须能清晰回溯推理过程、标注数据来源，并符合HIPAA等法规要求。
多模态协同能力：现实中的医疗任务极少靠单一判断完成。AKASA的Malinka Walaliyadde提到，未来的AI要能同时处理文本、语音、影像甚至视频，实现跨模态、多任务的协同。
成本可控的部署方式：Medicomp Systems的David Lareau提醒，基于通用大模型的按Token计费模式，在全院级部署中可能难以为继。越来越多机构转向领域微调的小模型——在保障效果的同时，控制成本与数据风险。
高管们明确指出，只有能低成本、高可靠地嵌入真实诊疗与运营流程的AI，才是真正值得投入的方向。
医生不再需要“操作AI”，而是身处一个能听懂对话、自动生成结构化病历、跨记录识别风险的智能环境中。
通过融合可穿戴设备、远程监测、电子病历和生活方式数据，AI能在症状出现前就捕捉慢性病（如肾病、心脏病）的早期信号。
Carna Health的Salvatore Viscomi表示，AI正在拼出一幅更完整的患者健康图景，推动医疗从被动响应转向主动干预。
由于RCM规则明确、数据密集、流程重复，AI在这里大显身手：从实时验证保险资格、智能编码，到基于历史拒付模式预测风险并提前干预。
Optum Insight估算，若全面自动化行政交易，美国医疗系统每年可节省超200亿美元。
Immunic Therapeutics CEO Daniel Vitt认为，AI将加速药物发现、优化临床试验设计，并通过整合基因组学、蛋白质组学、医学影像和真实世界数据（RWD），推动更精准、高效、个性化的疗法开发