OpenAI免費開放醫生版，千億醫療賽道一夜洗牌

OpenAI這一手真的太狠了。

就在今天深夜，OpenAI正式發布面向醫生的AI工具ChatGPT for Clinicians。

該工具專注于循證醫學賽道，能夠實時進行醫學權威文獻檢索，為醫生提供臨床診斷證據，同時延伸到臨床文書、患者溝通這類場景。

實測顯示，在6924次真實使用場景中，ChatGPT for Clinicians的準確率為

99.6%。

目前向美國已認證的臨床醫生、執業護士、醫師助理、藥師免費開放。

看到這，業內人士馬上就能反應出來，這個產品怎么這么像OpenEvidence！

要知道，OpenEvidence可是辛辛苦苦耗費幾年時間，才把AI+循證醫學檢索賽道跑通，此前外界給它的標簽也一直是醫生版ChatGPT。

2025年，OpenEvidence擁有超50%的美國醫生用戶，年度經常性收入激增至超過1.5億美元，估值也來到了120億美元。

結果OpenAI這時候來摘桃，反手推出新模型，直接復刻了OpenEvidence的核心功能，自己坐實了醫生版ChatGPT！

如今，在不少AI+醫療公司跑通賽道之后，巨頭們開始入場收割。

市場就是這么殘酷，通用AI巨頭一旦認真下場，憑借技術、資源和用戶體量的碾壓，輕易就能擊穿所謂的垂直壁壘。

在巨頭林立的AI醫療戰場，垂直賽道公司必須得找到自己的生存法則。

苦心深耕數年，一夜被復刻

可以說，這次OpenEvidence家被偷了個徹底。

因為ChatGPT for Clinicians，基本復刻了OpenEvidence的核心功能：

1、OpenAI免費開放先進地醫療 AI 模型，幫醫生更輕松地處理日常工作、做醫學研究和整理各類文書資料

2、依托循證醫學智能工具，依托海量權威、專業審核過的醫學資料，快速分析臨床病例，診斷判斷更高效、更靠譜。

3、幫助醫生把日常重復的醫療工作做成固定模板，一鍵復用。比如用 AI 快速寫轉診單、辦理診療授權、整理患者須知等工作。

4、高效查閱各類醫學期刊文獻：讓 AI 幫忙做文獻匯總梳理，自主篩選靠譜權威資料，隨時調整研究方向，短短幾分鐘就能生成內容完整、標注規范的專業報告。

5、臨床學習同步：日常用 AI 查詢、解答臨床問題時，合規的專業內容查閱記錄，可自動折算成繼續教育學分，不用額外上課、單獨整理材料。

此外，第三方專業測評結果顯示，ChatGPT for Clinicians在醫療場景綜合表現排在第一。

主要原因該模型由GPT-5.4訓練而來，醫療專業能力遠超普通版本。

安全可信，是AI醫學產品的紅線。因此，OpenAI用嚴格的醫療標準開發這款AI醫療工具。

OpenAI 配備了專業醫生顧問團隊，會持續審核 AI 給出的所有醫療相關回復，從內容質量、邏輯判斷、信息可靠度和使用安全等方面提出優化意見。

正式上線前，醫生顧問累計實測了6924 次真實對話，覆蓋臨床診療、文書撰寫、醫學研究等全場景。最終測評里，99.6%都被醫生判定為安全準確的回答。

全新AI醫療評測基準

伴隨著新模型的推出，OpenAI還更新了專業版醫療評測基準 HealthBench。

這套評測體系更貼合醫療實際，由醫生負責制定打分標準，全方位考核 AI 在醫療溝通中的專業度與安全性。

它專門對標醫護人員日常辦公的真實場景，診療咨詢、文書寫作、醫學科研。

評測案例經過精挑細選，兼顧內容質量和場景代表性，還有問題專門用來檢測模型的極限能力。

其中約三分之一內容為專業“反向測試”，用來主動排查模型漏洞，篩選出的高難度對話，復雜程度是普通場景的3.5 倍。

除此之外，OpenAI 還對比測試了多款 AI 模型與在職醫生的真實作答。

以同科室醫生限時作答、正常查閱資料的回復作為參照標準，最終實測證明，醫療專用版 GPT-5.4 不僅強于普通版 GPT-5.4 和市面上各類 AI 產品，綜合表現更是超越了真人執業醫生。

AI+醫療垂直賽道公司，還有出路嗎？

可以確定的是，此次ChatGPT for Clinicians勢必會沖擊現有的市場格局，尤其是OpenEvidence的生存空間。

如今，AI醫療已經到了巨頭進場收割的新階段。

例如Epic這樣占據美國近50%市場份額的電子病歷巨頭，也在今年推出自研AI Charting工具，與曾經的合作伙伴Abridge展開直接競爭。

以往Epic對AI醫療工具一直處于觀望狀態，而是選擇集成初創公司的模型到自身平臺中。如今帶著強勢渠道、數據和資本強勢入場，市場格局也將迎來洗牌。

如今OpenAI也是全場景套打法，今年以來接連發布ChatGPT Health、GPT-Rosalind，再到如今的ChatGPT for Clinicians等醫療保健模型。

可以看出OpenAI的野心之大，覆蓋從藥物研發、健康管理、醫療服務的全方位市場。

那么，AI醫療小公司的機會在哪里？

曾經歷史證明，許多巨頭的跟風產品最終都失敗了，比如Google+之于Facebook，必應之于Google。

OpenEvidence也有產品以及用戶優勢，尤其已經占據了美國超50%醫生的用戶心智，OpenAI的模型不一定在循證醫療體驗上就能夠超過前者。

尤其在醫療這樣流程繁多，小公司可以尋找那些巨頭因為投資回報率不高、數據難以獲取的市場。

Tempus在腫瘤基因檢測和數據積累上做得極深，即便谷歌和亞馬遜都涉足醫療，也難以撼動其在特定領域的專業數據優勢，一直被木頭姐這樣的科技女皇看好。

關鍵在于，小公司必須放棄成為下一個巨頭的幻想，轉而建立巨頭無法或不愿復制的壁壘，無論是技術，數據，還是用戶。

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