2026年的健康与生命科学：数据获得博士学位，人工智能开创护理的未来

（MENAFN- 中东信息）SAS 预测数据与 AI 的路径，以重塑行业如何发现、治疗并交付护理

2026年4月，阿联酋迪拜——当我们迈入 2026 年，医疗与生命科学的 AI 和分析故事并非关于突然的颠覆——而是朝着智能、可落地的创新所进行的持续、战略性的演进。SAS 作为全球数据与 AI 领域的领导者，其医疗与生命科学专家提出的 2026 年预测，为重新定义科学、医学以及将其全部贯穿的业务运营提供了对即将到来突破的展望。

今年的预测是雄心与现实检验的均衡结合：数据流终于实现统一，量子模型终结临床前“派对”，监管沙盒为业务敞开，AI 无处不在——从临床决策到居家健康，再到工厂车间。主线非常清晰：领先的组织将把数据与 AI 视为核心基础设施，而不是实验性的附加品。

SAS 2026 年对医疗与生命科学的预测

数据编排实现生命科学的协调统一。随着生命科学向个性化医疗迈进，我们不再处理孤立的数据点。相反，在 2026 年及以后，我们将编排高质量、连续的数据流，来源于数字生物标志物、基因组学、影像以及临床实验室。多模态分析的承诺——从全基因组关联研究到多基因风险评分——取决于稳健的数据工程，能够对这些复杂信号进行协调与情境化。预计在“发现”与“临床分析数据”领域的衔接上将进行显著投资。

—— Dr. Mark Lambrecht，医疗与生命科学全球负责人

增强型智能解锁农村护理的下一个时代。AI 将成为农村医疗可及性的主要驱动力，虚拟代理将负责分诊、护理导航以及持续监测。混合型护理团队将使用 AI 工具，通过解读诊断、突出风险并引导临床医生迈向最佳下一步，来增强人类的决策。按价值付费的项目将转向预测性的、由 AI 提示信息的群体管理；与此同时，诸如交通、食品获取与母婴支持等社区资源，将由智能代理在规模化层面把服务匹配到患者需求。

—— Amanda Barefoot，全球医疗与生命科学战略顾问负责人

量子跃迁进入临床研究。量子机器学习（QML）将在 2026 年成功应用于新药候选物的预测性毒理学。通过以史无前例的精度模拟复杂的量子力学效应，这些模型将比传统 AI 更早识别潜在安全问题，从而大幅降低临床前研究的失败率。

—— Brittany Shriver，全球生命科学战略顾问负责人

居家护理项目的兴起推动技术创新。预计在 2026 年，随着“医院在家”项目势头增强，家庭健康支出将上升，而对居家与基于社区的护理需求也将持续增长。远程患者监测将变得愈发必不可少，并将借助物联网（IoT）设备、事件流处理和 AI，提供实时洞察，帮助管理慢性病、改善结局并降低成本。尽管行业仍处于这种转型的早期阶段，更多的演示项目将陆续出现，以验证其益处并支持向分散化、数据驱动的护理转变。

—— Heather Hallett，RN，美国医疗战略顾问负责人

监管沙盒加速健康创新。医院、卫生机构与初创企业将使用经监管批准的沙盒，并配以合成临床数据，以测试 AI 模型、模拟临床试验、制作决策支持工具原型并加速验证流程——同时不违反隐私法律或医疗保健法规。

—— Christian Hardahl，EMEA 医疗战略顾问负责人

AI 生产力技术栈成为常态。到 2026 年底，每一家主要企业都将拥有一套 AI 生产力技术栈。就像如今每个企业都拥有云计算与客户关系管理（CRM）一样，把 LLM 编织进确定性引擎中后，将运行从营销文案到医疗账单等所有工作。生成式 AI 占据头条，但确定性 AI 才能开出支票。它们共同让现代企业更快、更精简、更“非人般”的高效率。输家将仍沉溺于一种错觉：AI 只是另一场“技术浪潮”。

—— Heather Trimble，医疗保健战略顾问

多模态 RWD 成为规则而非例外。利用多模态数据正在迅速成为现实世界证据生成中的标准做法，通过无缝整合结构化电子病历数据、非结构化临床进展记录、医学影像、可穿戴设备、患者自述结局、基因组学以及健康的社会决定因素，从而更好地理解患者群体。LLM 的演进终将通过加速数据标准化流程，甚至直接理解异构数据源，从而最终解决几十年之久的互操作性挑战。

—— William Kuan，医疗与生命科学战略顾问

AI 技术提升制药制造。制药供应链将更加数字化整合且具备韧性，以应对诸如疫情、地缘政治变动与原材料短缺等中断。AI 与机器学习将支持预测性维护、实时流程监测与自动化质量保证；与此同时，诸如用于实时仿真与优化的数字孪生，以及用于可追溯性与合规的区块链等新兴技术也将被纳入应用。

—— Sharon Napier，生命科学战略顾问

临床决策获得 AI 助推。到 2026 年，医疗领域将加速采用由 AI 驱动的临床决策支持系统，其动力来自其经验证的能力：提升诊断精度并个性化治疗推荐。该转变的基础是不断增长的临床信任、改进的数据互操作性，以及近期行业分析中所强调的战略性投资。

—— Dr. Mark Wolff，医疗与生命科学战略顾问

AI 推动个性化医疗与患者护理优化。到 2026 年，将调用 AI 模型来分析患者的基因组学信息、既往史与治疗数据，以推荐最优疗法或参与临床试验。在早期发现阶段，使用 AI 来模拟分子相互作用、筛选药物候选物并预测毒性，将减少时间与成本。

—— Pritesh Desai，生命科学战略顾问

协同助手与代理开始“上场”。到 2026 年，将从仅把协同助手用作代码助手的用法，转向承担手工任务自动化并加速药物提交审批。与此同时，AI 代理在 2026 年将扮演更大的角色，但人类仍将参与以验证并批准代理输出。在欧洲，欧盟《AI 法案》（EU AI Act）将进一步明确人类对整体流程的所有权。

—— Olivier Bouchard，生命科学战略顾问

数据质量决定医疗成功的未来。随着人工智能继续变革医疗，一个清晰的事实正在浮现：AI 的成功并不只取决于算法本身，而在于喂养它们的数据。在预测性健康与精准医疗的时代，能够获取高质量、以患者为中心的数据并在各项工作流程中对其无缝整合的组织，将在创造价值、改善结局并赢得消费者信任方面走在前列。

—— Grace Gu，医疗战略顾问

来自健康数字化的收益（以及风险）持续显现。医疗、健康行为、医学研究与临床开发——尤其是 AI 与机器学习的应用——之所以成为可能，是因为医疗数据的数字化。伴随这些同样的益处，还会带来隐私与数据被滥用的额外风险。到 2026 年，我们将看到对确保 AI 带来收益同时限制风险的投入。

—— Robert Collins，医疗与生命科学战略顾问

AI 变得无处不在，从营销与行政工作流程到远程诊断。到 2026 年，机器学习与云原生平台将在生命科学研发中居于核心位置，最大程度减少临床试验失败并加速监管审批。由 AI 驱动的药物发现将缩短识别可行药物候选物的时间；而分散化试验将在重塑研究设计与患者可及性方面发挥关键作用。该转型将提升数据治理、模型透明度以及全行业监管协调的战略重要性。

—— Soundarya Palanisamy，生命科学战略顾问

AI 开始在可持续领域结出成果。预计在健康医疗与生命科学可持续性方面，将从报告与数据收集转向由 AI 驱动的实际改变，特别是在优化与预测性物流等领域。同时，AI 的环境影响将受到更严格审视，并将开始成为采购决策中的一个因素，且与更广泛的供应链足迹并行。

—— Lisa Murch，生命科学战略顾问

关于 SAS：

SAS 是数据与 AI 领域的全球领先者。借助 SAS 软件与面向行业的解决方案，组织将数据转化为可信赖的决策。SAS 给你 THE POWER TO KNOW®。

SAS 以及所有其他 SAS Institute Inc. 的产品或服务名称，均为 SAS Institute Inc. 在美国及其他国家的注册商标或商标。® 表示在美国完成注册。其他品牌与产品名称为其各自公司的商标。Copyright © 2024 SAS Institute Inc. 保留所有权利。

MENAFN01042026005446012082ID1110930279