2026年CHIMA大会上，一个变化已经非常明确：医疗行业的讨论重心，正在从大模型快速转向智能体。过去两年，行业关注的是模型参数、多模态能力、医学问答准确率，本质上是在验证“模型是否足够强”；而今年，几乎所有厂商都开始展示智慧诊疗、智慧服务、智慧运营等智能体矩阵，并强调与HIS、EMR、医保等核心系统的融合能力。
IDC认为，当前医疗AI最大的鸿沟已经不是模型能力，而是医院现有体系“接不住”智能体。行业竞争正从技术竞赛，转向流程、组织与承接能力的落地竞赛。
本文基于CHIMA 2026观察，IDC指出：技术供给已超前于医院承接能力；未来医疗AI的竞争，谁能够率先帮助医院构建Agent-ready的能力体系。
CHIMA释放新信号：医疗AI全面从“模型竞赛”转向“落地竞赛”
此次展会中，互联网平台、AI创业公司、基础设施厂商、安全厂商大量涌入医疗市场，行业从模型的参数比拼迅速转向Agent开发。许多厂商甚至已经不再强调自研医疗大模型，而是直接基于通用模型构建医疗智能体。会场中，各类智慧医院、AI中枢、全场景智能体方案层出不穷。
这意味着，医疗AI已经进入新的阶段。行业竞争正在从技术能力竞赛，转向围绕业务闭环、流程协同与组织能力的落地竞赛。
智能体落地，厂商与医院之间存在巨大的“数字鸿沟”
相对于展会上技术厂商层出不穷的智能体产品，医院关注的问题却依旧十分现实。纵观大会论坛与议题，医院讨论最多的仍然是数据治理、系统集成、算力不足、网络安全、医保合规等基础问题。相比厂商描绘的“全面智能化”，医院更关心的是系统是否稳定、数据是否打通、流程是否真正可落地。
同时，伴随着医疗大模型走向落地应用，医院用户逐步发现发现，即使模型已经足够强，AI依然很难真正进入核心业务流程。因此，目前医院实际引入的智能体，依然主要集中在病历生成、预问诊、报告解读等非核心场景。
这种明显的供给的错位揭示了当前医疗AI行业最大的矛盾：技术供给正在快速超前，但医院真实需求与承接能力并没有同步成熟。
问题根源：技术供给超前，但医院接不住智能体
过去医院信息化建设的核心目标，是实现业务电子化与线上化，因此形成了以HIS为中心的大量烟囱式系统。这种架构适合传统软件，却不适合智能体的部署及管饭应用。智能体需要实时数据流、跨系统协同、动态推理以及持续决策能力，但当前医院普遍存在数据孤岛、接口割裂、标准不统一的问题。因此，当前智能体落地的主要问题并不在于AI“做不到”，而在于医院体系“接不住”。
跨越鸿沟，构建“Agent-ready的能力”
医疗AI下一阶段的核心问题，已经不再是“还能做出多少Agent”，而是“如何让医院真正接得住Agent”。尤其对于技术厂商而言，下一阶段不应只是推出更多智能体，而是帮助医院构建能够承接智能体持续运行的Agent-ready能力体系。对此，IDC认为应该关注一下几点：
首先，厂商需要从“卖单点AI应用”转向“建设AI基础能力”。厂商需要熟悉医院的基础架构，拓展从底层基础设施到上层应用的全栈技术能力，将重点放在数据治理、统一接口、智能中台与安全体系建设上，帮助医院建立能够支撑多智能体运行的底座能力。
其次，短期聚焦高ROI场景，形成可量化的价值。在预算收紧的背景下，医院对AI的投入将更为审慎。厂商应主动协助医院识别那些流程相对独立、数据标准较高且业务痛点明确的场景，如病历生成、医保审核、医疗质控或患者预问诊，采取点状化的切入方式，率先形成可量化价值，从而推动医院主动升级Agent能力。
与此同时，立足长期发展，重构软件让智能体真正融入医院工作流。当前大部分智能体仍停留在单点工具阶段，但未来医院真正需要的，将是能够跨系统、跨科室协同运行的智能体网络，需要将智能体与软件深度交融。因此，厂商需要率先从软件设计底层进行变更，并加一验证，才更有可能成为下一阶段医疗AI市场的核心玩家。
最后，主动成为医疗用户的同行者。一方面，建立“临床+信息中心+厂商”的联合共创机制，主动帮助医院洞察痛点，个性化定制智能体，解决医院的实际问题；另一方面，构建多元化的合作模式，主动解决医院信息化预算短缺的问题，形成更可持续化的付费模式。
未来医疗AI的竞争，谁能够真正帮助医院完成智能化转型
因此，CHIMA 2026最重要的意义，并不是“智能体全面爆发”，而是行业开始意识到：医疗AI的核心挑战，已经从模型问题，转向流程问题、组织问题与体系问题。这也意味着，未来行业竞争的焦点，将不再是谁拥有更多Agent或更大的模型，而是谁能够真正帮助医院完成智能化转型。
