AMA 2026調查：81%醫生日常使用AI，全球醫療AI市場達560億美元，主動協調護理成新趨勢
里程碑式調查：AI 已成醫療主流
2026年3月，美國醫學會（AMA）發布了其「2026年增強智能醫師調查」報告，揭示了一個歷史性轉折點：81%的醫生現已將AI納入日常執業，相較於2023年的38%，三年間增長超過一倍。這一數據標誌著 AI 在醫療領域已從試驗性工具演變為基礎性工作流程組件。
與此同時，全球醫療AI市場規模在2026年預計達到560億美元，較2025年的393億美元增長約42%。長期預測更為樂觀——分析師預計到2034年，該市場規模將突破1.03兆美元，反映出醫療AI在診斷、製藥和行政管理工具方面的持續深化應用。
調查核心發現
採用率與使用深度
AMA 調查於2026年1月15日至2月2日進行，共有1,692名醫生參與。主要發現包括：
使用廣度：
- 醫生平均使用 2.3個AI應用場景，較2023年的1.1個大幅增加
- 最常見應用：39% 用於總結醫學研究和護理標準
- 30% 用於出院指示、護理計劃或進度記錄
- 28% 用於計費代碼、病歷或就診記錄
- 19% 用於起草患者門戶消息回覆
態度轉變：
- 76% 的受訪者表示AI在患者護理中提供了優勢（2023年為65%）
- 70% 的醫生認為AI是緩解工作相關倦怠的關鍵解決方案
主要顧慮與障礙
儘管採用率大幅上升，醫生群體仍存在顯著顧慮：
| 顧慮類型 | 比例 |
|---|---|
| 數據隱私保障 | 86% 認為至關重要 |
| 安全性和有效性驗證 | 88% 強調必要性 |
| 技能退化（尤其是醫學生和住院醫師） | 近90% 表達擔憂 |
| 明確的責任框架 | 被列為首要監管優先事項 |
值得注意的是，40%的醫生對AI的長期影響同樣感到興奮和擔憂，反映出醫療界對這一技術的複雜態度。
主動協調護理：醫療AI的新範式
2026年10月19日，行業分析報告進一步揭示了醫療AI的最新發展趨勢——主動協調護理（Proactive Coordinated Care）正成為醫療AI應用的新範式。
為什麼需要主動協調護理？
美國醫療支出在2024年達到5.3兆美元，而慢性病影響了四分之三的美國成年人。傳統的被動式醫療模式——等待患者出現症狀後才介入——已無法有效應對這一挑戰。
AI 驅動的主動協調護理通過以下方式改變這一局面：
- 護理缺口識別：AI 系統分析患者數據，主動識別未被滿足的護理需求
- 個性化健康導航：為患者提供定制化的健康管理建議和資源
- 跨系統整合：連接健康計劃、管理服務和AI技術，消除行政和臨床孤島
行業整合案例
ECGI Holdings 通過收購 Avanta Group，整合了醫療保險、管理服務和AI健康技術，旨在利用AI進行護理缺口識別和個性化健康導航。
UnitedHealth Group、CVS Health、Elevance Health 和 Humana 等主要醫療保險公司正在將其 Medicare Advantage 模式向更加互聯、簡化和主動的護理體驗演進。
Rocket Doctor AI 在2026年第三季度報告了患者就診量的顯著增長，這得益於其跨北美的多付款方策略。
技術局限性：透明度的挑戰
儘管 AI 在醫療領域取得了顯著進展，達特茅斯蓋澤爾醫學院的 Thomas Thesen 教授指出了一個根本性挑戰：AI 系統在模式識別方面高度有效，但往往無法解釋這些模式背後的底層邏輯。
這一「黑盒」問題在臨床決策中尤為重要。醫生需要理解 AI 建議的依據，才能負責任地將其納入診療決策。這也是為什麼88%的醫生強調需要由可信實體進行嚴格的安全性和有效性驗證。
亞太地區的醫療AI發展
亞太地區的醫療AI發展呈現出獨特的區域特色：
新加坡、韓國和台灣的合作： 在 HIMSS26 APAC 峰會上，來自這三個市場的五家數字化成熟醫療機構簽署了諒解備忘錄，建立「HIMSS AI 成果框架」，旨在通過更結構化、以成果為導向的方法重新設計醫療系統。
東南亞的數字優先策略： 馬來西亞等東南亞市場正在加速推進初級護理、慢性病管理和門診服務的數字化解決方案。
治理差距： 儘管 AI 使用率上升，研究表明組織準備度和系統性支持在某些情況下落後於 AI 採用速度，這是亞太地區醫療AI發展面臨的主要挑戰之一。
市場展望：從560億到1兆美元
全球醫療AI市場的增長軌跡令人矚目：
- 2025年：393億美元
- 2026年：560億美元（預計）
- 2034年：1.03兆美元（預測）
這一增長由多個因素驅動：AI 診斷工具的普及、製藥研發中 AI 的深度應用（如 AstraZeneca 與 insitro 的15億美元合作）、行政自動化帶來的成本節省，以及主動護理模式的規模化部署。
結語：醫療AI的責任時代
AMA 2026調查的數據清晰地表明，AI 在醫療領域的採用已越過臨界點。然而，高採用率並不意味著問題的消失——數據隱私、責任框架、技能退化和透明度仍是需要認真應對的挑戰。
對於亞太地區的醫療機構和監管者而言，這一時刻既是機遇也是責任：如何在推動 AI 創新的同時，建立足夠健全的治理框架，確保 AI 真正服務於患者的最佳利益，將是未來數年的核心議題。
