一、报告基础概况与调研背景
本文是爱思唯尔发布的第五版年度医疗行业专项调研报告，调研周期为2025年12月至2026年2月，面向全球118个国家共计2757名临床从业者开展线上问卷，样本包含2065名医生、692名护士，覆盖亚太、北美、欧洲、拉美、中东非洲五大区域，重点对比中美日英巴印六大核心国家医护认知差异。报告立足全球医疗人力短缺、老龄化加剧、管理负荷过重、AI加速落地四大现实矛盾，系统调研医护工作现状、当下AI应用行为、中长期医疗行业发展预判，同时划分五类未来临床医发展画像，为医疗机构数字化转型、医疗 AI 产品研发、行业政策制定、医护职业发展提供大规模实证数据支撑。
当前全球医疗大环境存在共性难题：世卫组织预测2030年全球医护缺口将达1100 万人；老龄化持续推高就诊需求，患者自主通过通用大模型获取碎片化诊疗信息，大量带有AI生成诊断结论的患者前往门诊，给临床诊疗带来干扰。在此背景下，AI被普遍视作缓解人力压力的核心工具，但全球医疗机构在AI配套培训、治理规范、工具开放层面普遍配套不足，医护群体对AI的信任度、使用意愿存在明显地域、岗位分化，这也是本报告主要探讨的核心议题。
二、第一部分：全球临床医护当下工作现状
（一）就诊压力与职业流失趋势缓解
数据显示61%医护接诊量高于去年，但仍有65%从业者拥有充足时间提供优质照护；职业倦怠流失风险明显回落，仅24%医护人员计划2-3年内离职，2025年该数值为31%，持续呈现下降态势。39%从业者表示疲惫感已经影响诊疗质量，中东非洲、巴西倦怠问题最为突出，该比例分别达到52%、58%。造成时间紧缺的核心因素依次为患者量大（69%）、文书及管理负担（65%）、辅助人员不足（58%）、患者病情复杂化（53%）。
区域分化特征显著：北美、欧洲仅不足半数医护拥有充足问诊时间，中国、印度、亚太区域医护问诊时间更为充裕；北美医护离职意愿高达40%，亚太仅14%，区域医疗保障、人力配置差异是核心诱因。护士整体职业感受优于医师，但存在决策话语权缺失问题，41% 护士认为自身观点极少被机构决策采纳，医生该比例仅19%。职业满意度整体向好，78%医护人员对自身工作感到满意，医生满意度略高于护士。
（二）医疗机构配套短板集中在AI相关领域
医疗机构综合评价中，合规管理、医疗设备、患者参与机制评分较高；数字化工具开放、AI治理体系、AI操作培训三项评分垫底，仅 41%、40%、32% 医护人员给予正面评价，连续两年无明显改善。分岗位来看，护士对机构各项配套评分普遍高于医师，护士AI培训正面评价达46%，医生仅18%，反映医疗机构数字化资源向医生倾斜、护理群体AI赋能不足。
三、第二部分：临床AI当前普及现状、使用场景与认知差异
（一）AI整体使用趋于平稳，专用医疗AI认可度全面领先
全球仅49%医护人员会在工作中使用AI工具，使用率较2025年基本持平，AI行业高速普及阶段宣告结束，进入平稳落地期。使用者内部分为两类工具：通用大模型（ChatGPT、Copilot等）使用更广，56% 使用者频繁使用；临床专用AI（如ClinicalKey AI）使用频率偏低，仅34%使用者常态化使用，但专用AI在实用性、权威性、安全性、时效性全部维度评分显著高于通用AI。
岗位使用行为存在明确区分：医生更依赖AI开展鉴别诊断、疑难病例二次评估；护士多用于患者照护监测、个性化健康教育材料生成。通用AI使用场景上，医生侧重文献检索、药物信息查询，护士偏向职业学习、患者宣教；专用AI则深度嵌入临床核心决策流程。整体仅50% 医护人员认可AI当前已经改善诊疗质量，仅37% 认为AI工具具备可靠可信度，护士对AI正面评价全程高于医生。
（二）区域使用分化明显，各国信任建立诉求不同
巴西、中国、日本AI工作使用率高于全球均值，英国、美国、印度低于平均水平；北美医护人员对AI信任度全球最低，仅19% 持认可态度，日本、中国信任度领先，分别为54%、49%。各国建立AI信任的核心诉求存在区别：美国看重独立临床专家验证，中国要求数据来源全面完整，日本强调工具基于高质量同行评审医学内容训练，巴西优先考量合规法律框架，印度则追求简洁易操作的输出界面。
四、第三部分：医疗AI中长期发展预判与落地保障条件
（一）行业长期发展共识：AI是辅助，不会取代临床从业者
80%全球医护人员达成统一共识：未来5-10年AI只会成为临床决策辅助工具，无法替代医生、护士的核心诊疗判断；79%认为AI操作能力将成为医护必备职业素养；58%认为熟练使用AI的从业者能够提供更高质量服务，护士乐观度（61%）显著高于医生（55%）。短期预期层面，56%认为2-3年内AI能够改善患者预后，51%认为问诊质量将提升，但相较去年，医护人员对AI节约时间、加速诊断、提升准确率的预期全部下滑，说明从业者对AI的认知回归理性，不再抱有过度乐观期待。
报告提炼五类未来临床医师画像，完整定义人机协同下的医护职业新定位：健康协作伙伴、全周期预防健康管理者、技术先锋型医生、平衡高效型从业者、普惠可及型医疗医务人员（或医疗机构），分别对应医患协同、个性化预防、数字化创新、减负增效、基层普惠五大发展方向。
（二）提升AI接纳度三大核心刚需
全球统一三大信任提升要素：操作简易（64%）、内容全面完整（63%）、运行安全可控（62%）。岗位诉求存在细分：护士更看重工具适配日常护理流程、公平可追溯；医生要求输出内容经过临床验证、参考文献权威完整。报告同时划分三方落地责任：AI厂商需打造易用、循证、透明产品；医疗机构完善AI治理、配套系统化培训；医护人员主动学习、审慎校验AI输出内容，形成完整人机协同闭环。
五、报告总结与行业启示
本调研依托覆盖全球的大样本医护数据，破除AI“全面替代临床人力”的片面预期，明确人机协同是医疗数字化唯一可行路径。当前行业核心矛盾集中三点：第一，AI工具普及度平稳但配套治理、培训体系滞后，医疗机构数字化建设存在明显短板；第二，通用大模型使用更广但临床价值有限，专用医疗AI价值更高却普及不足；第三，全球医护对AI理性认知提升，区域、岗位间使用习惯与信任标准差异巨大。
报告指出AI核心价值在于承接文书录入、文献检索、标准化宣教、风险预警等重复性工作，缓解全球医护人员短缺与职业倦怠，但生死相关的核心临床决策必须保留人类医师最终复核权限。未来行业发展需要多方协同：AI研发机构严格遵循循证医学标准、保障工具透明可解释；医疗机构搭建完整AI管控与培训体系；医护主动掌握数字化工具同时坚守临床人文与专业判断；各国结合本地医疗特色制定适配AI监管规则，平衡技术效率、患者安全与医疗公平。整体来看，医疗AI不是颠覆性替代工具，而是释放医护人文诊疗价值、扩大普惠医疗覆盖的长期支撑手段。
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