人工智能在医疗技术中的应用
人工智能是 AdvaMed 协会主办的 MedTech 2026 大会的核心议题。讨论不仅限于展示技术潜力，还深入探讨了深层的运营和监管挑战。尽管乐观情绪普遍存在，但行业领袖提出了关键见解，指出下一阶段将从“媒体炒作”转向应对高度监管的医疗环境中实际执行的复杂性。
系统管理与监管合规挑战
Ketryx 首席执行官 Erez Kaminski 警告称，部署人工智能的现实比许多人想象的要复杂得多。他指出，目前的实际部署水平仍低于预期，并预计最大的问题在于“管理复杂性”。
根据 Kaminski 的说法，目前在管理单一受监管信息技术系统方面感到困难的公司，在必须管理数百个不断变化的智能代理（AI agents）时将面临巨大挑战，特别是考虑到其中许多应用将与敏感的质量、研发流程发生交叉。
专业化战略与作为竞争壁垒的数据
ResMed 首席执行官 Mick Farrell 强调了“垂直所有权”（Vertical Ownership）的重要性。Farrell 认为，成功并非源于试图在所有地方应用人工智能，而是建立在呼吸和睡眠健康等特定领域的专业基础设施之上。
他解释说，真正的力量在于利用他人无法获得的大数据；ResMed 拥有覆盖 280 亿个夜晚的数据，这使其能够大规模应用人工智能为数百万患者服务，这是竞争对手难以模仿的。他还提到了在供应链中使用人工智能以实现成本节约，从而应对通货膨胀。
智能系统中的责任与权限差距
在网络安全和治理方面，i-GENTIC AI 首席执行官 Zahra Timsah 提出了一个核心观点，即在没有明确权限界定的情况下赋予人工智能责任。她警告说，系统可能会提供技术上准确的答案，但可能会通过不当共享患者信息、违反监管要求或基于过时法规运行而犯下严重错误。
Timsah 强调，这一挑战代表了人工智能政策与网络安全之间的关键交汇点，即不仅要确定应该做什么（政策），还必须在执行前控制访问权限并验证每一项操作（安全）。
区分生产力与表面创新
Alexander Group 合伙人 Mike White 呼吁区分人工智能的生产性应用与非生产性应用。他认为，真正的应用是那些能够提高业务流程生产力的应用，例如销售和营销团队中用于筛选潜在客户的互动代理（engagement agents）。
相反，White 批评了一些他认为无效的趋势，例如在销售电话中使用人工智能分析客户的面部表情以建议反应，他认为与支持核心流程的代理相比，这类应用缺乏真正的实际价值。
这对医疗行业的未来技术意味着什么？
这些见解表明，医疗技术行业正在经历技术成熟阶段；问题不再是“人工智能能做到吗？”，而是“我们如何管理它并确保其合规性？”。根本性的变革将发生在人工智能如何整合到产品生命周期（研发）和质量流程中，这需要能够处理数百个不断变化的系统的技术基础设施，而不仅仅是在最终产品中添加智能功能。