近年来，生成式AI在医疗健康领域的落地案例与投资热潮持续升温，AI医疗行业创新成果不断涌现。2024年10月，谷歌旗下DeepMind研发的AlphaFold2凭借对蛋白质结构预测难题的突破性破解，斩获当年诺贝尔化学奖；2025年8月，OpenAI重磅推出新一代模型GPT- 5，并明确其为公司迄今为止针对医疗保健相关问题表现最优的模型。与此同时，各大科技与医疗企业纷纷加码布局，通过投资赋能、技术研发等方式，推动AI在医疗垂直场景中深度落地。
全球AI医疗市场正迈入千亿级增长通道，多家权威机构的数据印证了这一强劲势头。据Grand View Research报告显示，2024年全球AI医疗市场规模约为266.5亿美元，预计到 2033年将飙升至约5055.9亿美元，期间年复合增长率（CAGR）高达 38.8%。另据Fortune Business Insights估算，2024年人工智能在医疗保健市场应用的规模约为290.1亿美元，预计从 2025年的392.5亿美元稳步增长，到2032年将突破至约5041.7亿美元。
AI医疗领域的市场规模测算
AI医疗市场的爆发式增长，背后是全球医疗系统结构性矛盾的日益加剧。以美国为例，美国医疗行业深陷高成本、高负担、低效率的困境，医疗服务供给端常年面临医生短缺、护理人力紧张等问题，而大量重复性行政工作进一步拉低了运营效率。在许多医疗机构中，医生每进行一小时面诊，往往需要花费更多时间用于电子病历录入、保单核查、理赔材料准备以及检查报告整理等技术含量低、重复性高的工作。
这些繁琐的行政事务不仅严重降低了临床诊疗效率，还大幅推高了医疗成本，成为美国医疗系统的核心痛点。而人工智能的出现为破解这一困局提供了关键路径。通过自动生成就诊记录、智能编码、自动制备理赔文档、整理影像及化验摘要，以及在患者沟通中实现初步信息分诊等功能，AI能够显著减轻医护人员的非诊疗负担，让他们将更多精力聚焦于患者诊疗本身。由此可见，AI在医疗领域的应用绝非锦上添花，而是应对全球医疗系统结构性危机的必需品，更是驱动行业快速发展的核心动力。据不完全统计，近年来，OpenAI已陆续投资Retro Biosciences、Ambience Healthcare、Chai Discovery、Valthos 等多家医疗细分领域企业，构建起多元化的医疗健康投资矩阵。
2022年4月，山姆・奥尔特曼以个人投资者身份，向生物科技初创企业Retro Biosciences 注入1.8亿美元资金，致力于通过创新疗法对抗衰老相关疾病，以实现人类寿命延长。2024年2月，OpenAI旗下Startup Fund与凯鹏华盈（Kleiner Perkins）联合领投AI医疗文书自动化公司 Ambience Healthcare，助力其完成7000万美元的B轮融资。该公司专注于通过实时生成临床笔记简化医疗文书工作，此次投资为其切入临床辅助核心场景奠定了坚实基础。2025年8月，OpenAI持续加码药物研发赛道，参与AI药物设计公司Chai Discovery的 A轮融资，助力其斩获7000万美元资金。成立于2024年的 Chai Discovery，核心使命是通过大型生成模型加速药物发现进程，重点攻克生物分子相互作用预测与重编程这一药物研发中最复杂、计算成本最高的核心环节。2025年10月，生物安全初创公司Valthos 宣布完成3000万美元种子轮融资，由OpenAI、创始人基金（Founders Fund）及卢克斯资本（Lux Capital）联合领投。OpenAI在医疗健康领域的布局呈现出“聚焦核心、逐步拓展”的特点，其中药物研发领域是其近年渗透最深、投入最多的板块，同时逐步延伸至临床辅助、患者服务及数据合规等场景，形成全链条覆盖。OpenAI在该领域的布局贯穿药物研发全周期，从靶点识别到疗法落地均有深度参与：2018年，Sam Altman参与Spring Discovery的种子轮投资，这家企业以AI分析生物通路、识别药物靶点，并通过生物实验自动化加速研发进程；2021年，Sam Altman再次参与投资1910 Genetics，该公司借助 “AI+生物自动化” 技术加速小分子与蛋白质疗法研发，后续还与微软合作优化制药效率。2024年起，OpenAI的合作与研发动作更为密集，4月与mRNA疫苗企业Moderna联手，利用AI优化药物研发流程（如推出临床数据审查工具 Dose ID），聚焦传染病、肿瘤等领域的创新药研发；5月联合赛诺菲、Formation Bio开发AI驱动的药物开发软件，覆盖候选药物筛选、临床试验设计等全流程，大幅提升研发效率；6月与礼来合作，以生成式AI研发新型抗菌药物，针对耐药病原体，助力缓解全球抗生素耐药性难题。此外，OpenAI还联合Retro Biosciences打造生物学大模型“GPT-4b micr”，成功设计出山中因子的蛋白质变体，将细胞重编程效率提升了50倍，为再生医学领域提供了技术突破。2023-2025年，OpenAI参与投资Ambience Healthcare，双方合作开发临床工作流自动化平台，覆盖病历自动生成、诊疗文档整理、编码计费等环节，目前已落地克利夫兰诊所等机构，有效减轻了医生的行政负担；2025年，OpenAI还推出开源医疗基准测试平台HealthBench，用于评估AI医疗的安全性与准确性，在AI医疗行业标准制定中抢占了话语权。2025年8月，OpenAI与非洲基层医疗企业Penda Health合作开展临床研究，通过 ChatGPT辅助系统帮助基层医生减少诊疗错误，该项目已覆盖4万次门诊，显著提升了资源匮乏地区的医疗服务质量；同期，OpenAI还布局了Summer Health、Oscar Health等消费级健康企业，探索个人健康助手、健康数据聚合工具等产品，推动医疗服务与普通消费者的高效连接。2023年起，OpenAI与Color Health展开合作，将GPT-4o接入后者的“copilot”应用，为肿瘤患者定制化生成诊断与治疗计划，在提升服务个性化的同时，也通过技术优化保障了医疗数据的合理应用。OpenAI的核心技术优势为医疗行业的效率提升和模式创新提供了多种可能，其在医疗场景中的应用潜力主要体现在三个方面：在临床辅助支持方面，OpenAI的大模型具备海量医疗数据处理能力，能够快速整合分析医学文献、病历资料和影像报告。医护人员可借助其实现病历的自动结构化整理，将杂乱的手写病历或非标准化文本转化为规范数据，大幅缩减文书工作时间；同时，模型可基于权威医学知识，为复杂症状组合匹配相关疾病特征，为临床诊断提供参考建议，尤其在基层医疗资源匮乏地区，能有效弥补专业人才缺口，提升诊疗精准度。在药物研发与医学研究领域，OpenAI技术破解了传统研发周期长、成本高的痛点。传统药物从化合物筛选到临床试验往往需要数年时间，而OpenAI的大模型可深度分析基因序列、蛋白质结构、药物分子作用机制等海量生物医学数据，精准预测药物分子效果与潜在副作用，大幅缩小候选药物范围，显著降低研发成本与时间成本。在医学研究中，模型还能快速整合全球研究成果，助力科研人员精准捕捉研究热点、规避重复研究，加速医学创新进程。在患者健康管理与科普层面，OpenAI搭建起医患沟通的高效桥梁。大模型能用通俗易懂的语言解读复杂医学术语与诊断结果，缓解患者因信息不对称产生的焦虑；同时，可根据患者年龄、体质、病史等信息，提供个性化饮食指导、运动方案和慢病管理计划。此外，智能问答系统让患者能够随时获取健康咨询服务，极大提升了健康管理的便捷性与专业性。
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