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



1.  OpenAI：推出 ChatGPT Health，通用大模型向医疗垂直智能体转型
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。



2.  蚂蚁集团：“蚂蚁阿福” 打造 AI + 医疗服务闭环，用户规模快速放量
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。



3.  华为：深耕 B 端临床场景，联合医疗机构推出专业 AI 工具
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。



4.  京东健康：京医千询
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

京东健康上线国内首批医生专家 AI 数字分身，可深度学习医生的专业知识与诊疗思维，提供 7×24 小时健康咨询、用药提醒、康复指导等服务；同时打通鱼跃医疗等品牌的 CGM、血糖仪设备数据，依托 AI 算法生成个性化饮食、运动干预方案，形成 “监测 - 分析 - 服务” 的慢病管理闭环。
B 端：循证医学工具 + 专科大模型赋能临床

推出面向医生的循证医学 AI 产品 “知医”，整合千万级全球权威医学文献与指南，可快速输出结构化诊疗建议，提升临床决策效率；与北京大学肿瘤医院等机构合作开发 “消化道肿瘤全流程医疗辅助系统”，通过 AI 技术辅助诊断决策、匹配临床试验，推动个体化治疗落地。
商业化标杆：联合鱼跃打造定制化 CGM 产品

京东健康与鱼跃医疗合作推出定制款 CGM 设备，接入京东健康 APP 后，借助 “京医千询” 大模型和 “康康血糖” 智能体，实现血糖数据异常实时预警，并联动互联网医院医生提供专业指导。该产品首发销量突破 13000 台，创下行业纪录，印证了 “AI + 硬件 + 医疗服务” 模式的商业潜力。

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。



1.  血糖仪领域：三诺生物 SinoGPT 平台，构建糖尿病全病程智能管理
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。



2.  CGM 领域：鱼跃医疗 + 德康医疗，AI 赋能血糖趋势预测与闭环输注
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。

 

3.  呼吸机领域：可孚医疗 AI 智能算法，精准识别睡眠事件优化呼吸支持
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？




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