一、导语：一次标志性的全球化落地

人工智能在医疗领域的应用正迎来一次标志性的全球化突破。由前OpenAI核心成员于2021年创立、以构建“可靠、可解释、可操纵”的AI系统为定位的人工智能公司Anthropic，与面向临床医生的医学知识平台OpenEvidence于本周二宣布达成合作，致力于为欠发达及技术匮乏地区的医生提供基于AI的临床决策支持。根据OpenEvidence公布的推广名单，该计划目前正在约100个国家和地区逐步落地，乌干达、安哥拉、苏丹、海地和蒙古等国均在列。在医疗资源相对匮乏的地区，医学文献匮乏、专科医生不足以及继续医学教育渠道受限，长期制约着患者的救治质量——此次合作正是要打破地理位置对循证医学知识获取的限制。

二、从欧美免费开放到覆盖约百国

OpenEvidence成立于2022年，由Daniel Nadler与Zachary Ziegler共同创办，是一个允许医生用自然语言提问并获得即时循证解答的医学信息平台。该平台依托经同行评审的权威医学研究与临床诊疗指南为医生答疑，此前主要面向经执业资质核验的欧美临床医生免费开放。2025年，平台还推出了DeepConsult功能，可实现博士级医学研究自主分析。此番双方推出的专用版本，将免费提供给数十个中低收入国家的医务人员。

平台的临床使用规模已相当可观。Nadler透露，仅8月份，美国临床医生就通过OpenEvidence进行了4200万次咨询；到2026年，将有数亿美国人接受过使用OpenEvidence辅助诊疗的医生治疗。

“获取医学知识的权利，不应被地域所局限。”Nadler表示。

三、技术分工与本地化适配：让同一个问题“接上地气”

在合作分工上，Anthropic负责提供底层AI技术支持，OpenEvidence则根据不同国家和地区的医疗基础设施情况对系统进行定制，确保同一个医学问题能够结合当地的医疗基础设施和临床实践动态作答。

“技术本身已经取得了如此巨大的进步，将OpenEvidence引入资源匮乏地区所需的框架已经具备，但仅靠市场激励，如果没有这种具有创业精神和慈善意识的工作，是无法实现的。”Anthropic总裁Daniela Amodei表示。

本地化适配并非从零开始。今年早些时候，OpenEvidence已宣布与卢旺达、博茨瓦纳的医疗机构开展合作，针对与发达国家在疾病谱分布、诊断设备及可用药物方面差异显著的诊疗环境，优化调整模型工具。Nadler强调：“我们为这些地区开发的所有内容，百分之百都是适应当地环境的。”他指出，即使在医疗设施无法保证全天候供电的地方，大多数医生也拥有智能手机，这意味着他们能够获取十年前只有梅奥诊所等顶尖机构才能提供的优质医疗信息。埃及本哈大学心脏病专家Ahmed Bendary评价称，将这种资源的获取范围扩展到美国和欧洲以外，“将是一个巨大的飞跃，尤其在医学期刊订阅资源匮乏的地区，循证化、即时化的床旁临床辅助工具更显得不可或缺”。

四、机遇与争议：数据偏差与信任鸿沟仍待化解

全球医疗体系长期面临全科与专科医生短缺的结构性挑战，行业正在验证生成式AI能否缓解这一困境。支持者指出，AI工具能帮助医生在海量医学信息中迅速厘清诊疗思路；反对者则提醒，主要基于高收入国家数据训练的模型，未必契合欠发达地区的实际医疗条件。这意味着，“上下文适应”能力而非单纯的模型参数，将成为此类工具能否真正落地的分水岭。

值得注意的是，业内领军者对AI医疗的能力边界保持克制。Anthropic首席执行官Dario Amodei今年8月公开表示，“说AI能治愈癌症更像是一种陈词滥调，而非鼓舞人心”。监管层面的证据积累同样处于早期阶段：美国食品药品监督管理局（FDA）披露，自2016年以来已收到超过500份包含AI组件的药品和生物制品申报材料。

在AI医疗渗透率较高的美国，普及与信任之间也存在明显落差。美国卫生信息技术协调员办公室（ASTP/ONC）数据显示，2024年美国71%的医院已在电子病历中集成预测性AI；但皮尤研究中心2023年的调查显示，60%的美国成年人对医疗提供者依赖AI诊疗建议感到不适。

五、巨头竞逐：竞争从参数算力转向临床工作流

此次合作亦是全球AI医疗竞争升维的缩影。OpenAI已于今年4月发布面向医生的ChatGPT for Clinicians，向美国已认证的临床医生、执业护士、医师助理和药师免费开放，在6924次真实使用场景实测中准确率达99.6%；其ChatGPT for Healthcare还接入Epic电子病历系统，覆盖美国逾3.25亿名患者，采用严格的“只读”设计。诺和诺德与Anthropic合作将Claude Science接入新药研发体系，谷歌DeepMind则发布了包含90亿个DNA变异预测的AlphaGenome Atlas。当基础模型能力趋于接近，竞争焦点正转向谁能把医学知识、临床指南与区域实际环境深度融合。

中国市场的同步演进为这一趋势提供了镜像参照。丁香园《中国医生AI行为与态度调研报告》显示，近80%的受访医生已在工作中使用AI，约75%的受访医生每天都会使用AI，超70%认可AI的价值并持乐观态度，近60%的受访医生经常遇到患者携带AI诊疗建议前来咨询。

【图表：中国医生AI使用与认可度调研】

调研数据显示，AI工具在中国医生群体中的使用已进入日常化阶段——近80%的受访医生已在工作中使用AI，约75%每天使用；同时，近60%的医生经常遇到患者携AI诊疗建议咨询，医患两侧的AI应用同步升温，循证化临床决策支持工具的价值获得一线印证。

市场规模同样在快速扩张。行业咨询机构数据显示，2025年中国AI+医疗健康行业市场规模已突破1180亿元，预计2026年将达到1500亿元，年复合增长率持续维持在30%以上。

【图表：中国AI医疗健康市场规模及预测】

从1180亿元到1500亿元，中国市场一年跨越一个千亿级台阶，30%以上的年复合增速印证了AI医疗从“概念验证”走向“规模化落地”的产业进程，也为免费普惠模式的商业可持续性提供了参照。

国内实践中，“AI辅助+医生决策”的普惠路径同样清晰：瑞金医院联合华为云发布的病理大模型RuiPath 2.0已落地90余家医院，中国工程院院士宁光将其目标概括为“修筑一条通往基层的高速公路”，真正实现AI普惠；医疗AI企业数坤科技打造的“AI医生”智能体平台已服务全球超5000家医疗机构，直指医疗资源分配不均、优质医生稀缺的核心痛点。

六、结语：科技向善填平全球医疗鸿沟

从商业逻辑看，此次合作标志着Anthropic的AI模型正在从前沿的药物研发和生物学研究，正式进军临床医疗知识与医生决策支持领域。而更具公共价值的意义在于：当医学知识的获取不再取决于医生的地理位置，生成式AI第一次有机会在全球基层医疗的真实场景中检验其社会价值。随着生成式AI的深度普及，医疗应用领域的竞争已不再局限于模型自身的参数与算力，而是转向如何将医学知识、临床指南与区域实际环境深度融合——这既是商业竞争的新维度，也是科技向善填平全球医疗鸿沟的现实注脚。