川野小儿医学奖学金财团致力于推动小儿医学、医疗及保健事业发展，主要通过资助小儿医学研究者及向有志于小儿医学的医学生发放奖学金等方式开展活动。本次调查旨在调研分析医疗与研究现场的实际状况，于2026年1月1日至5日期间通过网络问卷实施。共获得244名临床医师及156名临床/研究医师共计400份有效答卷。
当被问及"是否认为日本医疗前景光明"时，仅15.5%受访者选择"认同（非常认同+基本认同）"。而"不认同（不太认同+完全不认同）"比例高达55.3%，超过半数。此外，约三成受访者选择"难以判断"。调查结果显示，对日本医疗前景持悲观态度的群体占据多数。
关于日本医疗的未来课题，排名前两位的是"医院经营恶化"（62.3%）和"医疗从业人员工作环境与制度完善滞后"（55.0%），两者均超过半数。紧随其后的是"医疗从业人员短缺"（44.5%）和"社会保障费用增加"（43.5%），前四位均与医院经营直接相关的课题占据主导地位，可见医疗现场对经营层面的担忧尤为强烈。另一方面，提及AI相关课题的受访者仅占一成左右，表明当前社会对AI课题的关注度仍处于较低水平。
关于日本医疗领域今后应重点扶持发展的方向，"地区医疗偏远地区医疗"（23.0%）与"医疗数字化AI技术"（21.8%）两项占比显著高于其他选项。与位列第三的"再生医疗基因治疗"（11.0%）存在约10个百分点的差距，由此可见医生与研究者高度重视对"地区医疗偏远地区医疗"及"医疗数字化AI技术"的支持与发展。当被问及未来医生更需具备的素质与能力时，"医学知识与技术"（50.8%）和"沟通能力"（49.0%）两项以近半数支持率遥遥领先，与位列第三的"问题解决能力"（27.5%）相差20个百分点以上，可见"医学知识与技术"可见"医学知识与技术"及"沟通能力"的重要性尤为突出。
与2024年调查相比，本次排名出现变动。2024年位列第三的"体力"本次降至第五，取而代之的是"问题解决能力"跃居第三。这反映出随着近年人工智能与数字化进程的推进，认为"应对课题所需的问题解决能力"至关重要的医生与研究者正在增加。
关于AI在医疗现场及研究中的应用方式，调查显示：第一位是"辅助诊断"（35.8%），第二位是"医疗与研究数据分析"（30.0%），第三位是"解决临床疑难"（25.3%）。可见约三分之二的医生与研究者已在医疗现场或研究中应用AI技术。关于未来医疗与研究领域对AI发展的期待，排名前三的依次是："提升影像诊断精度早期发现病变"（62.3%）"诊断标准化"（40.0%）"医疗数据分析与应用"（34.5%）。第一与第二项的差距达22.3个百分点，可见过半数受访者对"提升影像诊断精度早期发现病变"寄予厚望。此外，约九成受访者对人工智能的进一步发展抱有期待。关于医疗研究领域AI发展中的担忧与课题，"误诊责任归属不明/法律体系滞后"以43.3%居首，其次为"诊断可靠性保障困难"（39.3%）、"投入与运营成本负担"（35.3%）及"信息泄露等安全风险"（34.0%）位列其后。这表明受访者虽期待"提升影像诊断精度与早期病变发现能力"，但对可靠性保障及误诊责任归属等问题仍存顾虑。关于"是否认为日本医学研究水平高于世界"的提问中，"较高（较高+稍高）"占比39.0%、"普通"37.3%、"较低（较低+稍低）"19.8%，"较高"选项占比最高。若将"普通"选项纳入统计，认为日本医学研究水平达到普通及以上的人群占比达七成六（76.3%）。与2024年调查相比，"较高（较高+略高）"的回答比例上升了5.4个百分点。
关于日本医疗研究面临的课题，"研究经费不足"以63.3%的比例居首，其次是"长期基础研究资金分配不足"（50.8%）。前两项均属资金相关问题，占比均超过半数。位列第三的"研究人员不足"与第四的"难以确保研究时间"也均超过四成，显示医疗研究领域同样面临人才短缺与时间不足的困境。另一方面，选择"无特别问题"的仅占6.0%，表明九成以上医生及研究人员均认为医疗研究存在某种程度的课题。
