一项由Innovaccer发布的《2026年医疗收入生命周期现状报告》显示，62%的医疗行业领导者认为，数据碎片化是阻碍人工智能在医疗领域实现规模化应用的首要障碍。尽管63%的医疗机构已将AI投入实际业务流程，但分散、孤立的数据环境正严重制约其在文档管理、数据访问和收入周期运营等关键领域的全面扩展。 该报告基于对103家美国医疗机构中150名医疗专业人士的调研，并由Frost & Sullivan进行同行评审验证。报告指出，医疗AI已从早期试点阶段进入真实场景落地应用，但多数机构仍在数据割裂的系统上尝试扩展AI能力，导致效果不一、难以复制。 报告核心发现包括：医疗财务与行政管理者正越来越多地借助AI和自动化处理重复性任务，从而将精力集中在高价值事务上，如预防性拒付、事前授权和索赔修改等复杂问题。 Innovaccer联合创始人兼CEO阿比纳夫·沙尚克指出：“AI已进入生产环境，但大多数组织仍在碎片化数据基础上推进，这限制了其规模化潜力。未来12至24个月将是关键转折点：医疗机构将选择统一平台整合数据、治理与流程，还是继续堆叠孤立工具，加剧复杂性与管理负担。” 报告将2026年定位为医疗AI发展的“架构抉择年”——要么构建以平台为核心的统一智能系统，实现数据贯通与流程协同；要么持续依赖点状解决方案，导致系统冗余、治理困难和结果不一致。 KLAS研究主管本杰明·卡西蒂表示：“医疗行业已走出对AI的‘新鲜感’阶段，转向关注实际、可衡量的价值。尽管试点正向运营转化，但整体采纳仍不均衡，唯有实现全机构规模化应用，才能真正产生长期影响。” 报告强调，实现AI在医疗领域的深层变革，必须突破数据孤岛，构建统一、可扩展的智能基础设施。