2026 年初,AI 医疗赛道迎来密集动作,全球科技巨头加速向医疗垂直领域渗透,血糖仪、CGM、呼吸机等医疗设备也纷纷与 AI 技术深度融合,政策与市场的双重加持下,行业正迈入 “技术落地 + 场景深耕” 的新阶段。
头部 AI 平台医疗领域核心进展
2026 年 1 月 8 日,OpenAI 正式上线 ChatGPT Health 功能,打造集成于 ChatGPT 的独立健康对话空间,核心覆盖健康问题解答、智能设备数据联动、饮食运动规划三大模块。该功能的推出,源于平台每周超 2.3 亿人次的健康咨询需求,旨在为用户提供更系统、安全的健康讨论场景,预计未来几周内逐步开放用户使用。
这一动作标志着 OpenAI 从 “通用 AI 交互工具” 向 “垂直领域智能体” 的关键跨越,通过构建医疗专属对话逻辑,解决了通用大模型在健康领域解答专业性不足、风险管控薄弱的痛点。
蚂蚁集团在 AI 医疗领域布局更早,2025 年 12 月 15 日将旗下 AI 健康助手升级并更名为 “蚂蚁阿福”,核心优势在于医疗资源整合与多品牌设备互联互通。一方面,平台链接全国 5000 家医院、30 万真人医生,提供在线问诊服务;另一方面,打通苹果、华为、鱼跃等十大品牌智能设备,实现健康数据实时同步与分析。
商业化落地成效显著,发布不到 1 个月,蚂蚁阿福月活跃用户数突破 3000 万,单日用户提问量超 1000 万,成为国内用户规模领先的 AI 健康平台,验证了 “AI + 线下医疗资源 + 硬件设备” 闭环模式的商业价值。
与 OpenAI、蚂蚁集团聚焦 C 端不同,华为选择切入 B 端专业医疗场景。近期,华为联合润达医疗、华西医院推出医疗 AI 产品睿宾 2,其核心模块 “论界” 智能体是一款服务于临床医生的循证医学证据支持工具,可实现权威医疗数据的即时检索与精准分析,助力医生快速制定诊疗方案。
该合作模式依托华为在算力与算法领域的优势,深度绑定医疗机构,既避开了 C 端市场的激烈竞争,又积累了高价值的临床数据资源,为 AI 技术在专业医疗场景的落地提供了范本。
打造了覆盖 C 端健康管理与 B 端临床支持的 “AI 京医” 产品体系,实现 AI 技术在医疗领域的全场景渗透。
C 端:数字医生智能体 + 硬件生态联动
B 端:循证医学工具 + 专科大模型赋能临床
商业化标杆:联合鱼跃打造定制化 CGM 产品
行业经典案例回顾
AI 技术不仅在平台端发力,更与血糖仪、CGM、呼吸机等医疗设备深度融合,从 “硬件监测” 升级为 “智能管理”,赋能慢病诊疗与睡眠呼吸管理。
三诺生物作为国内血糖仪龙头,早在 2022 年便布局 AI 战略,打造 SinoGPT 平台,实现 “生物传感 + 人工智能 + 医疗服务” 的创新融合。其爱看 CGM 系统搭载专属血糖分析模型,基于深度学习算法挖掘血糖变化规律,每 3 分钟生成一次血糖数据,全天 480 次精准监测,直观呈现饮食、运动对血糖的影响。
同时,系统可提供个性化饮食、运动建议,当血糖出现异常波动时,自动触发预警机制,通过电话、短信通知患者与医护人员,并推送针对性干预方案,有效降低糖尿病并发症风险。此外,SinoGPT 平台还覆盖智能预问诊、胰岛素剂量推荐等功能,已融入药店分钟诊所、基层医疗机构 iPOCT 系统等多元场景。
在 CGM 领域,AI 技术的核心价值在于血糖趋势预测与胰岛素输注闭环管理。鱼跃医疗推出的Anytime 5 系列 CGM,搭载 AI 算法实现血糖波动趋势预测与实时预警,关键技术指标达到国际先进水平,京东 618 数据显示,该产品销量同比增长 165%。
国际龙头德康医疗的 G7 CGM 则更进一步,与 Tandem t:slim X2 胰岛素泵集成,内嵌 iLet Bionic Pancreas 算法,每 5 分钟进行一次血糖趋势分析,通过长短时记忆网络(LSTM)识别低血糖风险早期信号,在血糖降至 70mg/dL 前主动减少基础率输出。临床试验数据显示,该系统可使 1 型糖尿病患者每日血糖达标时间(TIR)提升至 72.8%,夜间低血糖事件发生率降低 50% 以上。
可孚医疗在 2025 年四季度机构调研中透露,公司计划 2026 年推出三款全新呼吸机及新款面罩,产品核心亮点是集成AI 智能算法。该算法可实时分析用户睡眠状态,精准识别睡眠呼吸暂停、低通气等睡眠事件,动态调整呼吸机压力参数,提升呼吸支持的适配性与舒适性。
这一技术突破解决了传统呼吸机 “固定压力模式” 无法适配用户睡眠状态变化的痛点,尤其适用于睡眠呼吸暂停综合征患者的居家治疗,有望进一步提升患者长期使用依从性。
行业启示
1、医疗数据是 AI 训练的核心燃料,但如何在数据共享与患者隐私保护之间找到平衡点?如何建立跨机构、跨平台的标准化医疗数据流通机制,同时满足《个人信息保护法》《网络安全法》的合规要求?很多领域还在野蛮生长的阶段,如果原始数据不准确,那么AI结果可想而知,比如新华网前段时间爆出的“89元手表能给矿泉水测血糖”,行业标准完善势在必行。
2、AI 算法的 “黑箱效应” 在医疗领域尤为突出,对于血糖仪、CGM 等设备的 AI 诊断建议,如何通过算法透明化、可解释性设计,获得临床医生与患者的信任?AI 医疗产品的注册审批标准如何适配技术的快速迭代?
3、科技平台与医疗设备企业的合作模式多样,从数据互通到算法共建,未来如何构建长效共赢的生态协同机制?是科技平台开放算法能力赋能设备企业,还是设备企业开放临床数据反哺平台模型优化?
4、当前 AI 医疗应用多聚焦于慢病管理、辅助诊断等场景,如何向重症诊疗、手术规划等更高阶医疗场景延伸?技术落地过程中,如何解决临床验证成本高、周期长的问题?
信息来源
证券时报网《万亿级 AI 医疗市场 科技巨头接连出手 获机构密集调研的概念股出炉》,2026 年 1 月 9 日;
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