新年伊始，全球AI医疗领域迎来密集创新与政策调整。OpenAI、英伟达等科技巨头纵深切入医疗健康赛道，推动AI从通用工具向专业医疗场景加速渗透；韩国、印度等国积极布局国家级数据战略与创新生态，力图在AI医疗浪潮中占据先机；前沿学术研究则持续突破，从疾病风险预测到临床诊断辅助，AI正展现出重塑医疗体系的巨大潜力。

OpenAI重磅推出两款医疗AI产品

近日，OpenAI连续发布了两款医疗健康领域相关的AI产品，分别是面向消费者的ChatGPT Health和面向医疗机构的OpenAI for Healthcare。

ChatGPT Health集成于ChatGPT中，是一个“专门用于与ChatGPT进行健康相关对话的独立空间”，可以连接电子医疗记录和各类健康应用，生成的回复能够结合用户的健康信息与个人情境。该功能可以和苹果健康（Apple Health）等多个医疗应用联动，目前已对首批一小部分用户开放访问，未来几周将拓展至所有网页和iOS用户，其中电子健康记录（EHR）部分仅在美国提供。

OpenAI for Healthcare则是一套旨在帮助医疗机构为患者提供更一致、更高质量的护理的产品，其可以被用来创建可重复使用的出院总结和患者指导模板，或分析医疗证据以应用于特定患者等。

此前OpenAI发布的报告提到，每周超过2.3亿人在ChatGPT上提出医疗健康相关问题。

英伟达发布多个AI制药模型

近日，在CES 2026 主题演讲中，英伟达首席执行官黄仁勋发表主题演讲，宣布大规模扩展其开源模型库，发布涵盖语言、机器人、自动驾驶及医疗四大领域的全新模型与数据集。

在医疗健康领域，NVIDIA 推出了新的 Clara AI 模型以缩短药物研发周期。La-Proteina 模型支持原子级精度的蛋白质设计，帮助科学家攻克难治疾病；ReaSyn v2 将制造蓝图融入研发过程，确保设计出的药物具备可合成性；KERMT 模型能在研发早期预测药物与人体的相互作用，从而提升安全性；RNAPro通过预测RNA分子的复杂3D形状，释放个性化医疗的潜力。此外，英伟达还发布了包含455000个合成蛋白质结构的数据集，有助于降低医疗创新的门槛与成本。

FDA：非医疗类可穿戴健康数据不受监管

福克斯商业频道 1 月 6 日报道称，美国食品药品监督管理局（FDA）将不对提供非医疗级健康信息的可穿戴设备实施监管。FDA局长Marty Makary表示，提供一般健康信息而非临床级测量数据的医疗器械和软件，可免于 FDA 监管。只要企业不将其产品宣传为医用级或临床适用级，该豁免条款便适用。但宣称能提供临床血压读数或其他诊断级测量数据的设备，仍将受监管。这种区分旨在防止患者仅凭预估或筛查工具来做出医疗决策。

Marty Makary还提到了 FDA 在 1 月 6 日发布的关于 Google 和 ChatGPT 等人工智能辅助工具的新指南。他表示，该机构不打算监管仅提供信息的平台，即便某些输出内容可能并不准确。他表示：“如果某个产品只是像 ChatGPT 或 Google 那样提供信息，我们不会去过度干预。我们必须推广这些产品，同时仅针对重大安全隐患进行防范。”

韩国推出最新措施：扩大医疗数据应用范围，推动人工智能医疗发展

韩国保健福祉部宣布了一系列措施，旨在扩大医疗数据应用以支持人工智能医疗服务，包括计划将医院临床数据整合至国家平台、扩大生物大数据资源规模，以及加强医疗机构内医疗人工智能的验证工作。

自 2025 年起，韩国三所国立大学医院的临床数据将纳入医疗大数据平台。该平台迄今主要由公共机构持有的行政数据集构成。该部门同时计划推动国家研发项目所产生数据的二次利用。与之同步推进的国家综合生物大数据项目，预计到 2028 年将覆盖 77 万名参与者。为支持人工智能培训和临床研究，该部表示将建立机制，实现多机构医疗数据的互联互通，同时加强治理以保护个人数据。通过使用元数据连接数据提供方和用户，将改善对医疗机构数据的访问，使研究人员和企业更容易识别可用数据集。

政府将大幅增加医疗数据券的发放规模，支持医疗人工智能初创企业和中小型企业，相关项目数量将从 2025 年的 8 个增至 2026 年的 40 个。此外，自 2026 年起，韩国将启动二十项新项目，支持对医疗人工智能技术的性能和有效性进行系统性评估。医疗数据驱动型医院将作为人工智能研究与验证的综合平台得到进一步发展，并获得额外的机构支持，旨在改善区域性、基础性及公共医疗服务。

韩国试运行基于10种AI模型的救护车应急平台

延世大学世福兰斯医院的研究团队近日推出了一款"智能急救活动支持平台"的原型机。该平台整合了 10 种人工智能模型，可实现四大核心功能：基于语音的紧急对话转换为结构化临床记录；患者病情恶化预测与现场风险评估；在急诊科接收患者前利用救护车闭路电视系统进行预分诊严重程度评分；以及治疗决策支持与转诊医院选择。

在最近的实地测试中，急救人员对该平台的总体满意度评分为 86 分（满分 100 分），并指出其转院建议功能在实际决策中具有参考价值。该项目现已进入第二阶段，在此期间研究团队将定量验证响应速度与工作负载的降低效果，并在实际应用场景中测量通信准确性与系统稳定性。

莫迪总理敦促印度人工智能初创企业积极聚焦医疗健康创新

印度总理莫迪近日强调，印度的人工智能模型必须符合伦理规范、保持中立，并建立在强大的数据隐私保护基础上，尤其在应用于患者数据和医院信息系统等敏感领域时。他指出，印度的人工智能生态系统必须提供“印度制造，全球适用"的解决方案，使该国成为医疗领域经济实惠且高效的人工智能全球枢纽，包括能无缝适配印度语言和低资源环境的工具。他将人工智能创业者称为“印度未来的共同缔造者"，并表示即将召开的印度人工智能影响力峰会将成为展示医疗领域创新成果的重要平台，这些创新将强化基层医疗服务、扩大二三线城市医疗覆盖范围，并助力医生提升诊疗决策水平。

梅奥推出基于电子健康记录的人工智能癌症工具

1月7日消息，梅奥诊所的研究人员开发并评估了一款人工智能驱动的工具，该工具直接调用患者的电子健康记录（EHR），提供个性化的前列腺癌健康教育。该系统名为 MedEduChat，融合了经梅奥诊所验证的临床数据与大型语言模型技术，能够以对话形式提供针对特定患者进行个性化解答。 在一项针对 15 名前列腺癌患者的可用性研究中，患者的健康信心评分在 16 分制中从 9.9 分升至 13.9 分。该工具的平均可用性评分也达到 83.7 分（满分 100 分）。

研究人员和临床医生审查了 85 份匿名患者互动记录。他们在准确性（3 分制中得 2.9 分）、完整性（3 分制中得 2.7 分）和安全性（3 分制中得 2.7 分）三个维度对人工智能生成的回复给予高度评价，并指出该系统能够根据患者年龄、癌症分期和治疗史，为患者量身定制信息。

斯坦福大学 AI 模型可提前数年预测疾病风险

近日，斯坦福医学院的研究人员及其合作者在《自然-医学》上发表了一项突破性研究。他们开发出一款名为SleepFM的新型人工智能基础模型，仅需分析单晚的睡眠生理记录，即可预测受试者未来患上100 多种健康疾病的风险。

该模型基于从65000 名参与者中收集的近60 万小时睡眠数据训练而成。这些数据源自多导睡眠监测（Polysomnography, PSG），这是睡眠研究的“金标准”，通过传感器记录脑电、心电、呼吸信号、腿部运动及眼球运动等多种生理指标。研究人员表示，该模型在预测帕金森病、痴呆症、高血压性心脏病、心脏病发作、前列腺癌、乳腺癌以及死亡风险方面“表现卓越”。

加州大学旧金山分校开发出AI诊断肺炎新方法，危重患者诊断准确率96%

加州大学旧金山分校的研究人员开发出一种结合人工智能与遗传学的计算机模型，能够以 96% 的准确率诊断危重患者的肺炎。

该模型将生成式 AI 对电子健康记录的分析与生物标志物 FABP4（一种在肺液中发现的基因）相结合。FABP4 在受感染的肺细胞中表达水平较低，这使其成为区分感染性与非感染性呼吸衰竭的有效生物标志物。研究发现，该模型的肺炎识别表现优于 ICU 临床医生。研究人员表示，如果该模型在患者入院时即投入使用，可减少 80% 以上的不当抗生素使用。