2026 年 1 月，OpenAI 发布医疗健康专属产品 ChatGPT Health，标志着 AI 主导的全民 AI 医疗时代正式来临。与此同时，AI for Science（AI4S）成为人工智能核心方向，推动医疗行业从应用落地到科研创新全方位变革，行业迎来发展新机遇。
ChatGPT Health 凭借突出优势重塑医疗健康服务模式。该产品支持连接医疗记录、健康 App 等多源数据，为用户提供体检报告解读、就医问题梳理、饮食运动规划等个性化服务，覆盖核磁共振报告分析、减肥健身计划定制等多元场景。目前全球每周超 2.3 亿人通过 ChatGPT 咨询健康问题，ChatGPT Health 在此基础上优化场景适配性，解决健康信息分散的痛点。在隐私保护方面，其构建独立加密沙盒环境实现 “数据隔离”，医疗场景数据与普通场景严格切割，且不用于基础模型训练，保障用户隐私安全。准确度上，OpenAI 联合全球 60 国 260 余名跨专科医生，历时两年经 60 万次反馈优化模型，让专业医疗知识更通俗易懂。
OpenAI 同步布局行业标准建设，2025 年二季度发布开源健康基准 HealthBench。该基准由 262 名医生参与开发，涵盖 5000 个多轮医疗对话，覆盖 60 国 26 个专业及多语言场景，从准确性、沟通质量等维度建立医疗 AI 评估体系。其衍生的 HealthBench Hard 针对高难度场景，HealthBench Consensus 经多位医生验证，为行业提供专业统一的评价标准，推动 AI 医疗从 “解决问题” 向 “定义问题” 转型，其中 o3 模型在该基准评分中位列第一。
展开剩余75%AI4S 的产业化进程为医疗领域注入强大动能。2024 年英伟达将 AI4S 与大语言模型、具身智能并列为 AI 三大核心方向，其通过挖掘海量科学数据加速科研，已在医药研发等领域落地。清华大学联合团队研发的 DrugCLIP 平台，使药物虚拟筛选速度较传统方法提升百万倍，实现人类基因组规模筛选。政策层面，2025 年国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》将 “人工智能 + 科学技术” 列为重点行动首位。AI4S 在医疗领域的应用成效显著，Ark Invest 预测，AI 将使 DNA 读写成本大幅降低，药物研发成本下降 4 倍、回报提升 5 倍，癌症筛查效率提高 20 倍，市场规模扩大 10 倍，同时将新药研发周期从 13 年缩短至 8 年，总成本从 24 亿美元降至 6 亿美元，逆转行业投资回报率下滑趋势。
行业相关标的布局各有侧重：迪安诊断凭借技术壁垒拿下国内稀缺病历 AI 三类证，深耕 AI + 诊断领域；晶泰控股作为 AI 制药头部企业，持续合作海外药企；艾可蓝与美国艾昆维生物深度协作，布局 AI + 医药；讯飞医疗科技在 G/B/C 端业务均实现快速增长，发力 AI + 医疗信息化；中科信息与华西医院合作，推进 AI 医疗 + 脑机接口领域的智能麻醉机器人临床测试。
需注意的是，行业发展仍面临 AI 应用落地不及预期、市场需求不足、竞争加剧、宏观经济波动及新技术研发滞后等风险，后续需持续关注技术突破与市场适配情况。
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