2026年，医疗AI正式进入规模化落地阶段，行业关注点也从“大模型、AI问诊、智能影像、数字医生”等技术探索，转向医疗智能体、AI辅助诊疗、AI电子病历、智能质控、数据治理、远程医疗和智慧医院等系统化建设，江苏、北京、广东、云南等多地已陆续明确AI医疗建设目标与落地场景。

过去几年，医疗AI实际上已经经历了两个阶段：第一阶段是技术验证，重点解决AI能不能用，包括AI阅片、智能导诊、NLP病历分析、语音录入等应用；第二阶段是场景试点，重点验证AI有没有价值，许多医院已开始尝试智能病历质控、AI辅助编码、慢病管理、智能随访与专病模型建设等。

而2026年，行业已正式进入第三阶段——规模化落地，核心问题开始转向如何实现标准化建设、区域协同、基层覆盖与监管合规，全国多地也因此密集出台“人工智能+医疗健康”实施方案，这意味着医疗信息化厂商、EMR厂商、医院信息科以及互联网医疗平台，正在迎来新一轮产业升级与市场机会。

一、江苏：基层医疗AI覆盖率目标首次明确

江苏此次最值得关注的是量化目标。《关于推进江苏省“人工智能+医疗健康”发展实施方案》政策明确提出，到2027年，基层诊疗智能辅助等应用覆盖80%以上基层医疗卫生机构，到2030年实现全覆盖。

这意味着，基层AI医疗建设，已经从“探索”变成“硬指标”。同时江苏还提出AI居民健康助手、智能心理服务、AI中医诊疗、手术机器人、临床科研智能平台。未来几年：基层医疗信息化，可能迎来新一轮建设周期。

二、北京：数据互联互通，成为AI核心基础

北京此次政策，非常强调数据能力。尤其提到，数据互联互通、AI中试基础设施医疗数据供给、AI+医疗装备、5G远程诊疗。

这背后其实释放了一个重要信号，医疗AI竞争，正在从“模型竞争”转向“数据竞争”。因为没有高质量医疗数据，AI就无法真正落地。

三、广东：63项重点任务，AI全面进入医疗全流程

广东此次政策有一个明显特点，全流程AI化。从疾病预防、精准诊断、智能治疗、健康管理、医保服务、公共卫生等全部纳入AI建设范围。尤其值得关注的是，广东明确提出智能阅片、智能临床辅助决策、智能随访、传染病AI预警以及推动优质医疗资源与智能技术下沉基层。

四、云南：首次明确“医疗智能体”协同应用

云南此次政策里，一个非常重要的关键词是，医生与医疗智能体协同应用场景。这意味着，医疗AI已经不再只是辅助工具，而是开始进入协同工作阶段。

政策重点提出，AI辅助诊疗、智能病历书写、病历质控、医疗机构智能管理、智能监管。并明确到2030年，二级以上医院将广泛开展，AI影像辅助诊断、临床辅助决策、基层智能诊疗。

对于医疗软件厂商来说，这意味着未来EMR系统，必须具备，AI接口能力、结构化病历能力、智能质控能力、可计算数据能力。

五、湖南：AI医疗开始进入“全域场景化”

湖南提出，一年见成效、两年树标杆、三年全提升。相比传统信息化建设，这次最大的变化是，不再是单点系统建设，而是场景网络建设。重点覆盖基层慢病管理、智能辅助诊疗、智能转诊、AI监管、公共卫生预警、中医药智能诊疗。

对于医疗IT厂商来说，未来竞争重点，可能不再只是谁功能多。而是谁场景闭环更完整、数据协同能力更强、AI融合能力更深。

武汉政策里最吸引行业关注的一点是行业智能体。政策提出，到2028年，建成55个行业智能体、100个示范应用场景、20个智慧医院。

同时明确，围绕医疗服务全流程建设，智慧就医、辅助决策、智慧管理，并建设医疗应用共享服务平台。这意味着，未来AI医疗可能进入“平台化 + 智能体化”阶段。

海南此次政策，一个重要特点是，三医联动，即医疗、医保、医药，开始协同AI建设。重点包括AI远程医疗、AI辅助诊断、医保基金监管、真实世界数据研究、医疗行为监管、数字健康大脑。

尤其值得注意的是，海南提出可信数据空间。这意味着，未来医疗数据安全、隐私计算、跨区域协同，都会成为行业重点。