人工智能转型的速度正在重塑医疗行业，其步伐远远超过监管框架的适应能力。在医疗科技产品开发领域工作 30 年后，我从未见过创新周期如此快速——也从未如此明确地区分赢家和输家。
自 ChatGPT 推出以来的三年间，我们目睹了通常需要十年才能完成的转变。曾经需要混乱编码马拉松的自动化，现在可以通过对话式 AI 工具轻松实现。我参与的每两周一次的医疗科技高管圆桌会议中，许多团队亲身经历了这一变化：六个月前还无法自动化基本流程的团队，现在几天之内就能建立复杂系统。
然而，根据 Deloitte 2026 Life Sciences Outlook Survey 的数据，73% 的生物制药和医疗科技高管对自身组织充满信心，但只有 41% 对全球经济前景乐观。这种差异揭示了一个重要问题：公司知道必须行动，但不清楚应朝哪个方向前进。
数据展示了更细微的情况。非美国高管对 2026 年的积极预期为 56%（美国高管为 50%），整体来看，医疗科技的乐观程度为 84%，而生物制药为 78%。这种差异可以理解——医疗科技公司通常对产品市场契合度有更清晰的认知，并且监管路径比制药公司短。
Deloitte 的调查显示，2026 年影响组织战略的五大趋势为：
但调查未能捕捉到一个关键差距：有些团队将 AI 视为成本线，而另一些团队则把它视为能力倍增器。
我多次观察到这一现象。将 AI 当作支出问题的公司会对每一次实施犹豫不决，而将 AI 视为团队能力投资的公司则能立即收获回报。区别就在于问“这要花多少钱？”与“我们能跑多快？”
压力主要集中在三个相互关联的领域：研发效率、上市速度和监管复杂性。
医疗科技公司优先使用 AI 工具提升运营效率的比例为 47%，而生物制药为 31%。同时，41% 的生物制药高管关注提升研发生产力，医疗科技高管为 39%。虽然数字差距不大，但反映了各自行业的压力点。
大多数公司错过的机会在于 监管文档。监管领域重复活动频繁，非常适合使用 AI 模板自动化处理。只需输入新信息，系统即可完成文档结构。这不是为了偷工减料，而是加速上市，同时不增加额外风险。
当然，更理想的解决方案是简化监管复杂性。在此之前，聪明的公司会将繁琐工作自动化，同时保持团队参与，让专家专注于真正的创新。
谈到监管，我看到许多团队因 AI 新要求而“手忙脚乱”。现实是，FDA 对嵌入式机器学习或 AI 的 510(k) 提交只要求一件新事物：展示你如何随时间管理变更的路线图。
在 IEC 62304 软件开发规范下，我们早已在做类似工作，只是以前不必提交而已。因此，许多监管部门声称“天要塌了”，我却认为这只是稍微增加了文书工作而已。
恐惧驱动的监管决策会拖慢创新步伐。理解这些要求是现有实践延伸的公司，会自信前行；将其视为生死威胁的公司，则会不必要地减速。
欧洲 AI 法案比美国监管框架更以人为本，尤其在透明度和责任方面。我认为这是积极信号。如果你的产品进入欧洲市场，你仍需遵循这些准则。早期采用以人为本 AI 设计的公司将在多个市场获得竞争优势。
Deloitte 的调查和 Nelson Advisors 的 IPO 预测都强调，组织在不确定环境下需要 韧性。但韧性不是通过谨慎获得的，而是通过实践培养的。
随着公司规模增长，往往变得更规避风险。奖励不冒险的行为会削弱韧性。在产品开发中，我经常看到大型组织过于保守。每一笔预算都必须留出一部分用于创新，否则企业将被淘汰。
这也是 IPO 市场动态令人着迷的原因。Nelson Advisors 预测 2026 年将迎来“大型交易回归”，大型医疗科技 IPO 如 Zelis Healthcare（预计估值超过 10 亿美元）以及潜在的 Medtronic MiniMed 分拆将进入市场。展现出可衡量 AI 投资回报的公司尤其受投资者青睐。
但挑战在于：上市后，公众审查大幅增加。我曾见过初创公司上市后两次回购私有化，因为同时管理投资者和业务几乎不可能。
Amazon 的做法很聪明：向投资者坦言 “每年我们都会投入一大笔钱做创新尝试” 。只要同时管理好业务和舆论，这种策略就有效。在医疗科技领域，我尚未看到有人成功平衡两者。大多数大公司避免任何风险，这会压制创新，只重复去年成功的做法，却不明白为什么表现落后于 “值得竞争的对手” 。
随着 Anthropic 和 OpenAI 推出面向医疗的 AI 应用，业界普遍认为医疗数据将自由流动，形成统一生态系统。
我认为这不现实
在奥巴马时代的《平价医疗法案》中，这曾是可选的，并且之所以可选有其原因。像 Epic 这样的公司不愿意将数据提供给其他机构，因为他们要保护自己的数据库不被污染或泄露。在没有强制要求的情况下，为什么会改变？
因此，如果你的产品假设医疗将成为一个大统一环境、数据自由流动，那我认为这是不太可能在我们有生之年实现的幻想。
产品策略应面向碎片化现实，在现有限制下创造价值，而不是等待可能永远不会到来的理想基础设施。
有在开发流程和日常运营中使用 AI 的公司，将被已经整合 AI 的初创公司和竞争者超越。这不是假设，我正在实时看到这一变化。
仅在 2025 年，我们就从混乱的 AI 实验迈向使用 Claude Code 等工具的复杂自动化。我参与的双周高管圆桌团队，在相同人数和时间条件下，实现了能力的急剧提升。
进入 IPO 流程的初创公司清楚这一点。根据 Nelson Advisors 的观察名单，Sword Health（数字 MSK 护理，估值 40 亿美元）和 Maven Clinic（女性及家庭健康，估值 17 亿美元）正准备上市，因为他们已经将 AI 深度嵌入运营 DNA。
与此同时，老牌公司仍在争论 AI 是否值得投资。
如果你是 CEO，必须公开使用 AI 工具，并与团队分享成功和失败。这不是追求完美，而是展示实验精神的价值。
面对组织惰性，聘请熟悉业务并懂得 AI 转型的人指导团队。此人应作为积极参与者，而不是只会产生依赖的顾问。目标是建立内部能力，使团队在项目结束后仍能自主推进。
想象职业体育，每支高水平球队都有教练。不是因为球员不够优秀，而是教练能加速发展，帮助团队达到单靠自身无法实现的潜力。即便 Steve Jobs 和 Eric Schmidt 也有同一位教练（参见《Trillion Dollar Coach》）。
你需要一位亲力亲为、懂得在公司实际落地 AI 工具的教练，而不仅仅是理论讲解者。他会赢得团队尊重，并助力团队超越预期。
你需要一位亲力亲为、懂得在公司实际落地 AI 工具的教练，而不仅仅是理论讲解者。他会赢得团队尊重，并助力团队超越预期。
Deloitte 的研究显示，组织对自身前景乐观，但对整体环境谨慎。IPO 市场对具有强大基本面和 AI 能力的公司显示出活力。监管要求在演进，但远没有新闻标题渲染的那么剧烈。
真正的问题不是 AI 是否会改变医疗，它已经在改变。问题是，你的组织会成为推动变革的一方，还是在追赶中疲于应付。
在这个行业 30 年、与机器学习和 AI 共事 9 年后，我可以肯定地说：韧性来自行动，而非谨慎。2026 年及以后能够成功的公司，是现在就在培养韧性肌肉的公司。
Deloitte: 2026 Life Sciences Outlook Survey
Nelson Advisors. “HealthTech, Digital Health, MedTech IPO Predictions 2026
这一话题将在 MedTech World 中东| 迪拜 2026（2026 年 2 月 11–13 日，迪拜 InterContinental Festival City 举行）进一步探讨。
其中一个核心环节 “AI in Healthcare: From Hype to Hospital-Ready Solutions” 将汇聚行业领袖，从理论走向实践，讨论 AI 在临床、运营和监管环境中的实际落地。专题讨论将聚焦如何负责任地部署 AI、协调团队，并将能力转化为现实影响，同时兼顾监管和人本因素。对于今天正在推进 AI 应用的领导者，这是一次难得的实践经验分享与同行交流机会。
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