

> 谷歌正式切断传统Fitbit接口并推出融合实时流数据的新一代Health接口，意在为医疗AI智能体提供合规且庞大的底层多维生理数据基座。

## 核心事件　底层健康数据接口的跨代际重构

科技巨头Google正式向全球开发者开放了全新的Google Health API，并宣布逐步关停历史悠久的Fitbit Web API。这标志着Google在可穿戴设备数据生态上完成了一次彻底的基础设施重构。新一代接口全面建立在Google OAuth 2.0安全框架之上，摒弃了过去繁杂的旧版端点，统一将Fitbit、Pixel Watch以及各类第三方健康设备的数据源进行结构化整合。该接口现已支持多达三十余种细分健康数据类型的读取与写入，并引入了基于HTTP与gRPC协议的自动订阅机制。官方更是通过详尽的迁移指南与代码示例，鼓励开发者基于这一全新基建，构建大模型驱动的健康AI智能体与实时监控分析系统。

![22.png](https://static.downly.cn/images/c51413f9074e146e72146fb8fc1c77c3.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 技术与商业解析　为AI应用量身定制的基建升级

此次API更迭的底层逻辑，在于旧时代基于简单应用层交互的数据接口，已经完全无法满足大语言模型时代对海量连续多模态数据的渴求。新版Health API在技术架构上实现了质的飞跃。通过原生的Webhook实时数据流推送，开发者能够以极低的延迟捕获用户的心率波动、血氧变化以及睡眠深度等指标，这对于打造能够主动介入的AI健康智能体至关重要。从商业变现的视角观察，Google正在构建一条从硬件采集到云端计算的完美流水线。通过将标准化的健康数据无缝导入Google Cloud平台，并结合BigQuery与Vertex AI等原生机器学习工具，Google极大降低了医疗企业与独立开发者开发严肃医疗级AI模型的门槛，进而牢牢绑定了B端云计算客户群体。

## 行业生态影响　穿戴设备巨头间的健康大模型暗战

在数字健康赛道的角逐中，苹果凭借HealthKit生态长期占据着行业高地。此次Google Health API的全面开放，正是谷歌为了打破苹果数据孤岛优势而打出的关键底牌。相比于苹果较为封闭的软硬件内循环模式，谷歌试图通过提供更具扩展性的开发者工具与跨硬件兼容能力，抢夺广大的第三方应用开发者。尤其是在生成式AI爆发的当下，谁能掌握最高质量、最连续的真实人体生理指标库，谁就能训练出最精准的医疗大模型。谷歌通过统一标准接口，不仅盘活了当年重金收购Fitbit所沉淀的庞大资产，更在未来的个人数字孪生军备竞赛中，确立了不亚于苹果的话语权。

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## 未来展望　全天候私人健康AI的落地与合规博弈

展望未来两年，基于Google Health API构建的超级健康应用将迎来爆发式增长。我们将看到更多具备长文本记忆与深度逻辑推理能力的私人健康AI，它们不仅能根据每日体征动态调整用户的饮食与用药建议，还能在严重疾病潜伏期提前发出预警。然而，商业边界的拓展始终伴随着法律与伦理的紧逼。用户的敏感生理数据流向第三方大模型进行推理时，如何确保数据不被用于精准的商业杀熟或被保险公司恶意拒保，将成为全行业面临的共同难题。面对日益严苛的全球数据合规法案，Google及其开发者生态必须在数据挖掘深度与隐私保护红线之间，寻找极其脆弱的平衡点。

Google全面开放新一代Health接口赋能AI健康智能体生态



> OpenEvidence 以惊人的速度完成了新一轮融资，其估值在短短一年内翻了十倍。这不仅标志着资本市场对垂直领域专业大模型的极度渴望，更揭示了医疗行业正经历一场由 AI 驱动的效率革命，医生获取关键信息的方式正在被彻底重塑。

## 资本重注下的垂直领域独角兽

医疗人工智能领域近日迎来了一笔震撼市场的交易。专为医生群体打造 AI 软件的初创公司 OpenEvidence 宣布完成高达 2.5 亿美元的新一轮融资。本轮融资由 Thrive Capital 和 DST Global 联合领投，直接助推该公司估值跃升至 120 亿美元的高位。

这一数字不仅代表了市场对 AI 医疗赛道的信心，更是一个惊人的增长神话——与去年 2 月的首轮融资相比，OpenEvidence 的身价在不到 12 个月的时间里暴涨了 10 倍以上。这种资本聚集效应表明，通用大模型之外，深耕特定行业工作流的垂直模型正在成为新的价值高地。

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## 解构医疗版 ChatGPT 的核心壁垒

OpenEvidence 的核心产品是一款被誉为“医疗版 ChatGPT”的研究工具，但与通用模型不同，它建立了极高的专业壁垒。该平台专注于检索权威医学期刊，旨在协助医生制定精准的诊断方案、识别最佳治疗路径，并生成深度的对比分析报告。

创始人 Daniel Nadler 指出，在信息爆炸的时代，医生若想仅靠阅读顶尖期刊和最新指南来保持知识同步，平均每天需耗费 9 小时，这在临床实践中几乎是不可能的任务。OpenEvidence 的价值在于将这一过程压缩至毫秒级，有效填补了知识更新与临床应用之间的时间鸿沟，极大降低了关键诊疗信息被遗漏的风险。

目前，该产品在美国医疗界已形成规模效应，医生用户渗透率超过 40%。仅在去年一年，该平台就已间接协助医生服务了超过 1 亿名患者。此外，公司正积极拓展版图，将其应用场景延伸至医学教育领域，为医学院提供自动生成考题及带引证的学习辅助功能。

## 差异化竞争与未来布局

尽管 OpenAI 近期推出了 ChatGPT Health 试图切入这一市场，但 OpenEvidence 凭借其经过深厚临床数据打磨的专业化模型架构，已构建起强大的护城河。

公司方面透露，新筹集的资金将主要用于两大方向 研发投入的持续加码以及计算基础设施的扩容。面对日益激烈的 AI 医疗市场竞争，OpenEvidence 正采取“合纵连横”的策略，一方面深化与各大权威医学协会的合作，另一方面通过开发医疗笔记工具等新功能，进一步嵌入医生的日常工作流，以巩固其行业领军者的地位。

估值飙升至120亿美元 OpenEvidence领跑医疗AI赛道



> Anthropic宣布Claude通过HIPAA合规认证，正式进军高壁垒医疗场景。通过整合PubMed等权威数据库并承诺“数据零利用”，Claude正成为医生与患者的安全智能助手。

## 突破合规门槛 深入医疗核心

通用人工智能正加速向高壁垒、高价值的医疗场景纵深渗透。近日，Anthropic宣布其AI助手Claude正式通过美国《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）合规认证，成为少数可合法处理敏感健康信息的大模型之一。这意味着医院、诊所、药企及个人用户现在可安全地将Claude用于真实临床与健康管理场景，标志着AI在医疗垂直领域的应用迈过关键合规门槛。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 专业化改造与循证能力提升

为支撑专业级服务，Anthropic对Claude进行了深度专业化改造。系统已整合PubMed、ClinicalTrials.gov等权威生物医学数据库，显著提升其在疾病机理、药物相互作用、诊疗指南等方面的回答准确性与循证能力。

对于普通用户，Claude支持从苹果健康（Apple Health）等平台导入个人健康数据，自动整理散乱的体检报告、用药记录和症状日志，生成清晰的时间线与摘要，帮助患者更高效地理解自身状况，并在就诊时向医生提供结构化、高信噪比的信息。

## 落地实战与数据隐私承诺

落地进展同样迅速。美国大型医疗系统班纳健康（Banner Health）已在其2.2万名员工中部署Claude，覆盖医生、护士、行政人员等多角色。初步内部调研显示，约85%的临床工作者认为该工具显著提升了工作效率与决策准确性，尤其在文献速读、病历归纳和跨科室沟通等高频场景中表现突出。

针对公众最关切的数据隐私问题，Anthropic作出明确承诺 所有用户上传的医疗数据均被严格隔离，绝不会用于训练或改进任何底层AI模型，确保敏感信息仅服务于当次交互。这一“数据零利用”原则，为医疗AI的信任构建提供了关键保障。

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Claude获HIPAA合规认证 携手医疗巨头进军临床与健康管理



> OpenAI完成对医疗记录初创公司Torch的收购，计划将其“医疗记忆库”技术整合进ChatGPT Health，利用上下文引擎打通碎片化健康数据，提升AI健康管理的专业深度。

## 亿元收购背后的技术拼图

OpenAI近日正式完成对小型医疗记录初创公司Torch的收购。尽管官方尚未公开具体的交易条款，但据知情人士透露，OpenAI以价值1亿美元的股权达成了这项收购协议。此次交易后，由联合创始人伊利亚·阿比佐夫（Ilya Abyzov）领衔的四人专家团队将悉数加入OpenAI。

Torch团队的核心成员此前在以AI驱动诊所闻名的Forward Health共事，在该公司于2024年底倒闭后，他们转而开发了一种被称为“人工智能医疗记忆库”的创新技术。

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## 上下文引擎与健康服务升级

Torch技术的核心在于一个强大的上下文引擎，该引擎能够将分散在就诊记录、实验室检测、可穿戴设备及各类消费者健康门户中的碎片化数据进行深度整合。

OpenAI计划将Torch的技术资产与团队专长直接注入其新发布的ChatGPT Health服务中。这一举措旨在利用这种集成式的医疗信息流，大幅提升聊天机器人在分析和管理个人健康状况方面的能力，为用户提供更具针对性、基于全面数据支撑的AI健康管理体验。


OpenAI斥资一亿美元收购医疗初创公司Torch 布局ChatGPT健康服务



> OpenAI 正式发布 ChatGPT Health，这是其首个针对隐私敏感领域构建的独立交互空间。该功能旨在打破医疗数据孤岛，允许用户在完全隔离的环境中连接电子病历与健康应用，以获得更具临床参考价值的个性化建议。

## 打造医疗级隐私护城河

OpenAI 此次推出的 **ChatGPT Health** 标志着通用大模型向垂直专业领域的深度跨越。针对全球每周超过2.3亿用户寻求健康建议的现状，OpenAI 采取了最严格的数据隔离策略。

该功能的核心在于建立了一个完全独立的“健康”对话空间。在此空间内，所有交互数据均经过专用加密处理，且拥有独立的记忆系统，确保敏感信息不会外溢至普通聊天记录中。更为关键的是，OpenAI 明确承诺，该空间内的任何数据**绝不会用于训练其基础模型**，这一举措直接回应了医疗行业对于患者隐私泄露的长期担忧。

![Google_AI_Studio_2026-01-08T03_05_25.945Z.png](https://static.downly.cn/images/d4a41bd0fd9ef605326833ddff80577e.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 打通健康数据生态

为了解决用户健康数据分散在不同平台的痛点，ChatGPT Health 实现了与主流健康生态的深度互联。用户可以安全地授权连接 **电子医疗记录（EHR）** 以及 **Apple 健康**、**MyFitnessPal** 和 **Function** 等第三方应用。

这种连接赋予了 AI 更精准的分析能力。ChatGPT 不再仅仅依据用户的文字描述进行模糊推断，而是能够基于真实的血液化验结果、长期的睡眠追踪数据或饮食记录，协助用户解读晦涩的检查报告。在用户前往医院就诊前，它还能整理出一份基于客观数据的针对性问询清单，极大地提升了医患沟通的效率。

## 临床标准与安全红线

在专业度方面，OpenAI 耗时两年，与全球260多位执业医生展开深度合作，对模型进行了超过60万次的强化反馈训练（RLHF）。

模型的回复严格遵循由专业医生编写的 **HealthBench** 评估框架，将安全性与符合临床标准置于首位。尽管功能强大，OpenAI 依然保持审慎态度，明确将该功能定位为“医疗辅助工具”而非诊断替代品。目前，该功能已通过网页端和 iOS 应用开启候补名单，逐步向公众开放。

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