近年來，生成式AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的落地案例與投資熱潮持續(xù)升溫，AI醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。2024年10月，谷歌旗下DeepMind研發(fā)的AlphaFold2憑借對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測難題的突破性破解，斬獲當(dāng)年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)；2025年8月，OpenAI重磅推出新一代模型GPT- 5，并明確其為公司迄今為止針對醫(yī)療保健相關(guān)問題表現(xiàn)最優(yōu)的模型。與此同時(shí)，各大科技與醫(yī)療企業(yè)紛紛加碼布局，通過投資賦能、技術(shù)研發(fā)等方式，推動(dòng)AI在醫(yī)療垂直場景中深度落地。
全球AI醫(yī)療市場正邁入千億級增長通道，多家權(quán)威機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)印證了這一強(qiáng)勁勢頭。據(jù)Grand View Research報(bào)告顯示，2024年全球AI醫(yī)療市場規(guī)模約為266.5億美元，預(yù)計(jì)到 2033年將飆升至約5055.9億美元，期間年復(fù)合增長率（CAGR）高達(dá) 38.8%。另據(jù)Fortune Business Insights估算，2024年人工智能在醫(yī)療保健市場應(yīng)用的規(guī)模約為290.1億美元，預(yù)計(jì)從 2025年的392.5億美元穩(wěn)步增長，到2032年將突破至約5041.7億美元。
AI醫(yī)療領(lǐng)域的市場規(guī)模測算
AI醫(yī)療市場的爆發(fā)式增長，背后是全球醫(yī)療系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性矛盾的日益加劇。以美國為例，美國醫(yī)療行業(yè)深陷高成本、高負(fù)擔(dān)、低效率的困境，醫(yī)療服務(wù)供給端常年面臨醫(yī)生短缺、護(hù)理人力緊張等問題，而大量重復(fù)性行政工作進(jìn)一步拉低了運(yùn)營效率。在許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，醫(yī)生每進(jìn)行一小時(shí)面診，往往需要花費(fèi)更多時(shí)間用于電子病歷錄入、保單核查、理賠材料準(zhǔn)備以及檢查報(bào)告整理等技術(shù)含量低、重復(fù)性高的工作。
這些繁瑣的行政事務(wù)不僅嚴(yán)重降低了臨床診療效率，還大幅推高了醫(yī)療成本，成為美國醫(yī)療系統(tǒng)的核心痛點(diǎn)。而人工智能的出現(xiàn)為破解這一困局提供了關(guān)鍵路徑。通過自動(dòng)生成就診記錄、智能編碼、自動(dòng)制備理賠文檔、整理影像及化驗(yàn)摘要，以及在患者溝通中實(shí)現(xiàn)初步信息分診等功能，AI能夠顯著減輕醫(yī)護(hù)人員的非診療負(fù)擔(dān)，讓他們將更多精力聚焦于患者診療本身。由此可見，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用絕非錦上添花，而是應(yīng)對全球醫(yī)療系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性危機(jī)的必需品，更是驅(qū)動(dòng)行業(yè)快速發(fā)展的核心動(dòng)力。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，近年來，OpenAI已陸續(xù)投資Retro Biosciences、Ambience Healthcare、Chai Discovery、Valthos 等多家醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)，構(gòu)建起多元化的醫(yī)療健康投資矩陣。
2022年4月，山姆?奧爾特曼以個(gè)人投資者身份，向生物科技初創(chuàng)企業(yè)Retro Biosciences 注入1.8億美元資金，致力于通過創(chuàng)新療法對抗衰老相關(guān)疾病，以實(shí)現(xiàn)人類壽命延長。2024年2月，OpenAI旗下Startup Fund與凱鵬華盈（Kleiner Perkins）聯(lián)合領(lǐng)投AI醫(yī)療文書自動(dòng)化公司 Ambience Healthcare，助力其完成7000萬美元的B輪融資。該公司專注于通過實(shí)時(shí)生成臨床筆記簡化醫(yī)療文書工作，此次投資為其切入臨床輔助核心場景奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。2025年8月，OpenAI持續(xù)加碼藥物研發(fā)賽道，參與AI藥物設(shè)計(jì)公司Chai Discovery的 A輪融資，助力其斬獲7000萬美元資金。成立于2024年的 Chai Discovery，核心使命是通過大型生成模型加速藥物發(fā)現(xiàn)進(jìn)程，重點(diǎn)攻克生物分子相互作用預(yù)測與重編程這一藥物研發(fā)中最復(fù)雜、計(jì)算成本最高的核心環(huán)節(jié)。2025年10月，生物安全初創(chuàng)公司Valthos 宣布完成3000萬美元種子輪融資，由OpenAI、創(chuàng)始人基金（Founders Fund）及盧克斯資本（Lux Capital）聯(lián)合領(lǐng)投。OpenAI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的布局呈現(xiàn)出“聚焦核心、逐步拓展”的特點(diǎn)，其中藥物研發(fā)領(lǐng)域是其近年滲透最深、投入最多的板塊，同時(shí)逐步延伸至臨床輔助、患者服務(wù)及數(shù)據(jù)合規(guī)等場景，形成全鏈條覆蓋。OpenAI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的4大版塊布局（1）藥物研發(fā)：AI 驅(qū)動(dòng)制藥與創(chuàng)新療法突破OpenAI在該領(lǐng)域的布局貫穿藥物研發(fā)全周期，從靶點(diǎn)識別到療法落地均有深度參與：2018年，Sam Altman參與Spring Discovery的種子輪投資，這家企業(yè)以AI分析生物通路、識別藥物靶點(diǎn)，并通過生物實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化加速研發(fā)進(jìn)程；2021年，Sam Altman再次參與投資1910 Genetics，該公司借助 “AI+生物自動(dòng)化” 技術(shù)加速小分子與蛋白質(zhì)療法研發(fā)，后續(xù)還與微軟合作優(yōu)化制藥效率。2024年起，OpenAI的合作與研發(fā)動(dòng)作更為密集，4月與mRNA疫苗企業(yè)Moderna聯(lián)手，利用AI優(yōu)化藥物研發(fā)流程（如推出臨床數(shù)據(jù)審查工具 Dose ID），聚焦傳染病、腫瘤等領(lǐng)域的創(chuàng)新藥研發(fā)；5月聯(lián)合賽諾菲、Formation Bio開發(fā)AI驅(qū)動(dòng)的藥物開發(fā)軟件，覆蓋候選藥物篩選、臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)等全流程，大幅提升研發(fā)效率；6月與禮來合作，以生成式AI研發(fā)新型抗菌藥物，針對耐藥病原體，助力緩解全球抗生素耐藥性難題。此外，OpenAI還聯(lián)合Retro Biosciences打造生物學(xué)大模型“GPT-4b micr”，成功設(shè)計(jì)出山中因子的蛋白質(zhì)變體，將細(xì)胞重編程效率提升了50倍，為再生醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供了技術(shù)突破。2023-2025年，OpenAI參與投資Ambience Healthcare，雙方合作開發(fā)臨床工作流自動(dòng)化平臺，覆蓋病歷自動(dòng)生成、診療文檔整理、編碼計(jì)費(fèi)等環(huán)節(jié)，目前已落地克利夫蘭診所等機(jī)構(gòu)，有效減輕了醫(yī)生的行政負(fù)擔(dān)；2025年，OpenAI還推出開源醫(yī)療基準(zhǔn)測試平臺HealthBench，用于評估AI醫(yī)療的安全性與準(zhǔn)確性，在AI醫(yī)療行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定中搶占了話語權(quán)。2025年8月，OpenAI與非洲基層醫(yī)療企業(yè)Penda Health合作開展臨床研究，通過 ChatGPT輔助系統(tǒng)幫助基層醫(yī)生減少診療錯(cuò)誤，該項(xiàng)目已覆蓋4萬次門診，顯著提升了資源匱乏地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量；同期，OpenAI還布局了Summer Health、Oscar Health等消費(fèi)級健康企業(yè)，探索個(gè)人健康助手、健康數(shù)據(jù)聚合工具等產(chǎn)品，推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)與普通消費(fèi)者的高效連接。（4）醫(yī)療數(shù)據(jù)與合規(guī)：筑牢安全技術(shù)基礎(chǔ)2023年起，OpenAI與Color Health展開合作，將GPT-4o接入后者的“copilot”應(yīng)用，為腫瘤患者定制化生成診斷與治療計(jì)劃，在提升服務(wù)個(gè)性化的同時(shí)，也通過技術(shù)優(yōu)化保障了醫(yī)療數(shù)據(jù)的合理應(yīng)用。OpenAI的核心技術(shù)優(yōu)勢為醫(yī)療行業(yè)的效率提升和模式創(chuàng)新提供了多種可能，其在醫(yī)療場景中的應(yīng)用潛力主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：在臨床輔助支持方面，OpenAI的大模型具備海量醫(yī)療數(shù)據(jù)處理能力，能夠快速整合分析醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病歷資料和影像報(bào)告。醫(yī)護(hù)人員可借助其實(shí)現(xiàn)病歷的自動(dòng)結(jié)構(gòu)化整理，將雜亂的手寫病歷或非標(biāo)準(zhǔn)化文本轉(zhuǎn)化為規(guī)范數(shù)據(jù)，大幅縮減文書工作時(shí)間；同時(shí)，模型可基于權(quán)威醫(yī)學(xué)知識，為復(fù)雜癥狀組合匹配相關(guān)疾病特征，為臨床診斷提供參考建議，尤其在基層醫(yī)療資源匱乏地區(qū)，能有效彌補(bǔ)專業(yè)人才缺口，提升診療精準(zhǔn)度。在藥物研發(fā)與醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，OpenAI技術(shù)破解了傳統(tǒng)研發(fā)周期長、成本高的痛點(diǎn)。傳統(tǒng)藥物從化合物篩選到臨床試驗(yàn)往往需要數(shù)年時(shí)間，而OpenAI的大模型可深度分析基因序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、藥物分子作用機(jī)制等海量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測藥物分子效果與潛在副作用，大幅縮小候選藥物范圍，顯著降低研發(fā)成本與時(shí)間成本。在醫(yī)學(xué)研究中，模型還能快速整合全球研究成果，助力科研人員精準(zhǔn)捕捉研究熱點(diǎn)、規(guī)避重復(fù)研究，加速醫(yī)學(xué)創(chuàng)新進(jìn)程。在患者健康管理與科普層面，OpenAI搭建起醫(yī)患溝通的高效橋梁。大模型能用通俗易懂的語言解讀復(fù)雜醫(yī)學(xué)術(shù)語與診斷結(jié)果，緩解患者因信息不對稱產(chǎn)生的焦慮；同時(shí)，可根據(jù)患者年齡、體質(zhì)、病史等信息，提供個(gè)性化飲食指導(dǎo)、運(yùn)動(dòng)方案和慢病管理計(jì)劃。此外，智能問答系統(tǒng)讓患者能夠隨時(shí)獲取健康咨詢服務(wù)，極大提升了健康管理的便捷性與專業(yè)性。
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