AI 醫療進入臨床時代：從藥物發現到診斷革命的 2026 突破

2026 年正在成為醫療 AI 的分水嶺。根據 Menlo Ventures 的數據，醫療行業採用 AI 的速度是整體經濟的兩倍。從 AI 設計的藥物進入臨床試驗，到診斷準確率達到 94%，再到預測性工具將內科病房的非預期死亡率降低 26%，AI 正在從實驗室的概念證明轉變為臨床中的實際工具。

Nature Medicine：上下文切換的新範式

2 月 3 日發表在《Nature Medicine》上的一篇重要論文提出了「上下文切換」（context switching）的概念，為醫療 AI 的未來發展描繪了藍圖。

論文指出，當前的醫療 AI 工具——包括臨床語言模型、視覺語言模型和多模態健康記錄模型——已經能夠總結臨床筆記、回答問題並支援決策。但真正的突破在於，生成式模型現在可以在推理時調整模型推理，而無需重新訓練。

這一概念的意義在於，它解決了醫療 AI 長期面臨的核心挑戰之一：不同醫院、科室和患者群體的數據分佈差異巨大，傳統的「一個模型通吃所有」的方法往往效果不佳。上下文切換使模型能夠靈活適應各種臨床環境。

AI 診斷：準確率持續攀升

在診斷領域，AI 正在展現出令人印象深刻的進步。AI 系統在乳腺癌和心力衰竭等疾病的診斷中已達到高達 94% 的準確率。這些算法通過分析影像和實驗室數據來檢測人類可能遺漏的模式，從而實現更及時的治療和更好的結果。

在放射學和病理學領域，AI 模式識別正在加速工作流程，在實現更快診斷的同時，將假陰性率降低了 15% 至 30%。這一改進對患者的影響是直接的——更少的漏診意味著更多的早期發現和更高的治癒率。

Mayo Clinic 的 StateViewer

Mayo Clinic 的研究人員開發了一款名為 StateViewer 的 AI 工具，能夠幫助臨床醫生更快速、更準確地識別與九種類型癡呆症相關的腦活動模式。這款工具使用單一、廣泛可用的掃描即可完成分析，大大降低了診斷門檻。

AI 設計藥物進入臨床試驗

AI 生物技術領域正在從基礎模型階段邁入「臨床時代」。多個由 AI 設計的候選藥物預計將在 2026 年達到關鍵的臨床里程碑。

Iambic 和 Generate 等領先的 AI 生物技術公司預計到 2026 年將有三款或更多的 AI 設計藥物進入臨床試驗，聚焦於 ALS（肌萎縮性側索硬化症）、自身免疫疾病和腫瘤學等高影響力疾病領域。

「AI 不再只是加速藥物發現的工具——它正在設計出人類研究者可能永遠不會想到的新型分子結構。這從根本上擴展了治療的可能性空間。」

預測性 AI：拯救生命的實踐

在臨床實踐中，預測性 AI 工具已開始展示其拯救生命的潛力。加拿大多倫多 UHN 醫院開發的 CHARTWatch 系統，在內科病房中將非預期死亡率降低了 26%。

這類系統通過持續監測患者的生命體徵和實驗室指標，識別病情可能突然惡化的高風險患者，並在問題發生前提醒醫療團隊。對於資源緊張的醫院而言，這種「預警」能力可以顯著改善患者安全。

市場規模的驚人增長

全球醫療 AI 市場的規模正在經歷爆發性增長。2024 年估值約 266 億美元的市場，預計到 2030 年將增長至近 1,870 億美元，年複合增長率約 38.5%。

推動這一增長的因素包括慢性疾病負擔的持續上升、醫療數據的爆炸性增長，以及 AI 在診斷、影像、基因組學和個性化醫療等關鍵領域的日益成熟。

FDA 監管的新方向

值得注意的是，美國 FDA 已在 2026 年發布新指引，降低了對部分 AI 醫療技術的監管門檻。這反映了監管機構對 AI 醫療工具安全性和有效性日益增強的信心，也為更多 AI 醫療產品的快速上市鋪平了道路。

對香港醫療體系的啟示

香港擁有世界級的醫療體系和豐富的臨床數據資源，這為醫療 AI 的應用提供了天然的優勢。然而，香港也面臨獨特的挑戰：公立醫療系統的資源壓力、醫護人員短缺問題、以及跨機構數據共享的複雜性。

AI 診斷工具對於紓緩公立醫院的排隊壓力具有直接意義。如果 AI 能夠在初步篩查階段發揮更大作用，專科醫生就能將更多時間投入到需要專業判斷的複雜病例中。

世界經濟論壇近期指出，實現 AI 醫療潛力的前提是轉型醫療數據架構。香港的醫院管理局（HA）和衛生署需要在數據標準化、互操作性和隱私保護之間找到平衡，才能為 AI 醫療工具的大規模部署創造條件。