飞利浦2026未来健康指数印尼篇：医疗AI采用热情领先，55%医护反映培训缺位

文/IAICA.NGO®

飞利浦发布的2026年未来健康指数（Future Health Index）印尼篇，已是该系列报告的第11版。报告采用定量研究方法，覆盖10个国家、2000名医疗工作者与超过2万名患者，试图回答一个正在全球范围内被反复追问的问题：人工智能在临床场景中的真实渗透率，与一线人员的准备度之间，究竟存在多大落差。

在印尼样本中，这一落差被清晰地量化出来。

医护态度领先全球，准备度却明显滞后

调研显示，印尼医疗工作者对AI进入医疗领域的接受度，高于全球数据所反映的平均水平。这一结果并不令人意外。对于一个人口逾2.8亿、由超过1.7万个岛屿组成、医疗资源分布高度不均的国家而言，AI所承诺的效率提升具有极强的现实吸引力，远程医疗、影像辅助诊断与基层筛查等场景均存在刚性需求。

但报告同时指出，印尼的AI采用速度已超出一线医疗工作者的当前准备度。55%的受访医护表示，所在机构针对AI工具的培训是缺失的、有限的，或缺乏连贯性。这意味着相当一部分临床人员，正在使用他们并未被系统训练过的工具来辅助判断。

支持需求远不止培训两个字

报告进一步拆解了医护所需支持的层次：50%的受访者表示需要在数据隐私与法律责任方面获得支持；42%需要技术层面的专业能力支持；40%需要帮助其核查AI给出的建议。

这三组数据指向同一个结构性事实：AI进入临床，首先是一个治理问题，其次才是工具问题。当算法输出被写入病历、影响处置决策时，责任的归属、数据的边界、建议的可验证性，都会从技术议题转化为制度议题。这也是全球医疗AI落地过程中普遍存在的瓶颈，印尼的样本只是一个更集中的缩影。

从2025到2026：叙事重心从可能性转向落地摩擦

值得注意报告的时间线索。2025年版的未来健康指数将AI描述为医疗行业中一股充满希望的力量；2026年版则把重点转向这股力量在过去一年究竟发展到了什么程度。叙事的重心从能否转向如何，本身就标志着行业阶段的切换。印尼的调研数据显示，当采用率快速上升而配套体系跟进不足时，希望与摩擦会同时被放大。

数据底座与制度框架正在同步搭建

从行业背景看，印尼近年来持续推进医疗数字化基础设施建设，国家级健康数据平台承担着打通各级医疗机构信息孤岛的任务，电子病历的规范化要求也在逐步落实；与此同时，个人数据保护相关立法为健康数据的处理划定了基本框架。这些动作与AI应用之间存在天然的耦合关系：没有可互操作的数据底座，AI的规模化价值无从谈起；没有清晰的合规边界，临床人员就难以放心使用。

另一方面，印尼长期面临专科医生以及影像、病理等专业人员的结构性短缺，这恰恰是AI辅助筛查最被寄予厚望的领域。在高负担疾病的基层筛查中，相关技术方案已进入试点阶段，其核心价值不在于替代医生，而在于让有限的专业判断力覆盖更多人群。

培训缺口为何难以靠采购解决

把55%这个数字放回现实语境中看，它反映的并非厂商培训做得不够，而是医疗机构尚未把AI能力建设纳入自身的人力资源体系。设备与软件可以采购，操作规程可以下发，但临床判断力的重塑需要时间、案例积累与持续反馈。当培训以产品演示的形式出现时，医护获得的往往是对工具的印象，而非对工具边界的理解。

iaica.com.cn 认为，印尼案例的价值在于它揭示了一条普遍规律：医疗AI的瓶颈很少出现在算法端，更多出现在人、流程与责任机制的衔接处。采用率领先并不等同于应用成熟，培训体系、隐私规则与责任指引三者的补齐速度，将决定这股浪潮最终沉淀为基础设施，还是停留在零散试点。未来一段时间，值得持续观察的指标包括：机构层面培训覆盖率的实际变化、责任归属指引的出台节奏，以及医护对AI建议的可核查手段是否真正建立。

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