導言

2025年即將結束，回顧年初時醫療AI領域專家們對於該年度的預測，檢視其準確性成為一個重要的課題。STAT新聞網站的健康科技記者Brittany Trang在年初邀請多位專家，針對醫療AI的發展趨勢提出預測，並將這些預測整理成「賓果卡」。現在，是時候檢視這些預測是否成真，以及哪些因素影響了醫療AI的發展軌跡。

醫療AI的發展現況：快速採用與挑戰並存

整體而言，醫療AI在2025年展現了顯著的進展，但同時也面臨著一些挑戰。Menlo Ventures的研究指出，醫療產業在AI的採用速度上超越了其他產業，採用率高達22%，是整體經濟的2.2倍。其中，醫療系統的採用率最高，達到27%。這顯示醫療機構對於AI在改善營運、提升效率和提供更個人化照護方面的潛力抱持高度期望。

Bessemer Venture Partners的報告也指出，醫療AI公司在臨床、營運和研究領域的成功應用，正在從根本上改變醫療服務的提供和管理。許多機構已將重點從初步的實驗階段轉向可擴展的、企業範圍的部署，以實現可衡量的價值。

然而，儘管AI技術在醫療領域的應用日益廣泛，但實際的商業化進程卻面臨一些阻礙。Bessemer Venture Partners指出，多模態AI（整合影像、臨床筆記、視訊、音訊和基因體數據）的技術已經成熟，但傳統的支付模式尚未跟上。技術能力和商業可行性之間的差距持續擴大，成為醫療AI發展的一大挑戰。

專家預測的實現與落空

1. 多模態臨床AI的革命性影響與支付模式的滯後

Bessemer Venture Partners預測，2025年將是多模態AI在醫療領域面臨商業現實考驗的一年。這項預測部分應驗，多模態AI在技術上取得了顯著進展，能夠整合各種數據來源，提供更全面的診斷和治療方案。然而，醫療支付模式的滯後，使得多模態AI的商業化進程受到限制。

2. AI在藥物開發中的應用：從優化到全新設計

Bessemer Venture Partners預測，生成式AI將加速藥物開發，甚至可能出現完全由AI設計的新藥通過臨床試驗。雖然已有超過70種利用AI技術開發的藥物進入臨床試驗，但大多數是基於現有藥物結構的優化。2025年，我們看到更多基於AI的全新藥物設計，例如利用ProGen、RFdiffusion等生成模型，從頭設計蛋白質治療藥物，並進入人體臨床試驗。這標誌著AI、結構生物學和轉譯醫學的融合，初期將聚焦於高影響力的治療領域。

3. AI對醫療工作者的影響：從威脅到助力

隨著工會和勞工團體對自動化的擔憂日益增加，以及醫療照護人員短缺的問題日益嚴重，Bessemer Venture Partners預測，2025年關於AI的討論將轉向更積極的方向，強調AI如何提升工作滿意度和增強勞動力。透過提供公平的培訓和技術，AI工具將有助於提升低技能工作者的能力，讓他們能夠提供更高品質的照護，並承擔更進階的角色。這種轉變將重新定義AI在醫療領域的角色，將其從一種威脅轉變為促進更有效率和永續的醫療體系的關鍵因素。

4. 醫療機構對AI的投資：從試點到追求ROI

在經歷了2024年的AI熱潮後，Bessemer Venture Partners預測，2025年醫療機構將面臨一個關鍵時刻，必須擺脫「試點疲勞」，實現AI投資的實際回報。隨著組織面臨越來越大的壓力來證明其AI投資的回報，供應商的採購將變得更加嚴格。組織將優先考慮可擴展的、企業範圍的平台部署，並以成熟的基準和保證框架為後盾。新的AI供應商將面臨更嚴格的審查，組織要求在簽訂合約之前提供潛在投資回報的有力證據。評估框架將超越簡單的準確性指標，涵蓋工作流程整合成本、員工培訓要求以及患者結果的可衡量改善。

5. 基礎模型供應商推出醫療專用產品

Bessemer Venture Partners預測，基礎模型公司將在2025年推出針對醫療和生命科學領域的專用模型。OpenAI正在積極組建其健康AI團隊，Anthropic也在醫療公司中獲得越來越多的關注。這些跡象表明，醫療專用AI模型的需求正在增長，這些模型能夠提供更準確、更安全、更符合醫療需求的解決方案。

未來展望：AI在醫療領域的持續發展與挑戰

儘管醫療AI在2025年取得了顯著進展，但仍面臨一些挑戰。其中，數據的品質和偏差是一個重要的問題。AI模型的準確性取決於其訓練數據的品質，而現實世界的醫療數據往往是混亂、不完整且存在偏差的。例如，大多數基因體數據集以歐洲人為中心，這限制了AI在其他族裔中的預測準確性。此外，貧困、污染或醫療服務的可及性等社會決定因素也很難量化。

另一個挑戰是隱私和倫理問題。為了實現「完美」的預測，AI需要持續、即時地訪問個人生活的各個方面，包括飲食、睡眠、位置、對話，甚至情緒狀態。這種程度的監控引發了深刻的隱私和自主權問題。

儘管存在這些挑戰，但AI在醫療領域的未來仍然充滿希望。隨著技術的不斷發展和數據品質的提高，AI將能夠提供更準確、更個人化的醫療服務。AI將在疾病預防、診斷、治療和藥物開發等領域發揮越來越重要的作用，最終改善患者的健康和福祉。

結論：AI在醫療領域的潛力與局限

總體而言，2025年醫療AI的發展符合專家的預期，但也存在一些落差。AI在技術上的進步是毋庸置疑的，但在商業化和實際應用中仍面臨一些挑戰。

AI在醫療領域的潛力是巨大的，它可以提高效率、降低成本、改善患者結果，並推動藥物開發的創新。然而，AI並非萬能，它不能取代醫生和醫療專業人員的判斷，也不能解決所有醫療問題。AI應該被視為一種工具，一種可以幫助醫生做出更好決策、提供更好照護的工具。

展望未來，醫療AI的發展需要關注以下幾個方面：

數據品質和偏差：

確保AI模型的訓練數據是高品質、完整且無偏差的，以提高預測準確性。

隱私和倫理：

制定明確的隱私和倫理規範，保護患者的數據安全和自主權。

支付模式：

改革醫療支付模式，以支持AI技術的商業化應用。

人才培養：

培養更多具有AI和醫療知識的複合型人才，以推動醫療AI的發展。

跨領域合作：

加強AI開發者、醫生、醫療機構和監管機構之間的合作，共同推動醫療AI的發展。

AI在醫療領域的未來是光明的，但需要我們共同努力，克服挑戰，充分發揮其潛力，為人類健康做出更大的貢獻。

Newsflash | Powered by GeneOnline AI
For any suggestion and feedback, please contact us.
原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025