OpenAI已为医疗企业推出一系列工具。
该产品的核心理念是帮助医疗机构在保持符合《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）合规要求的同时，提供更一致、高质量的医疗服务。医疗产品组合包含ChatGPT for Healthcare。此次发布紧随本周推出的面向消费者的ChatGPT Health，后者旨在帮助用户理解健康信息并获取个性化医疗解答。
ChatGPT for Healthcare是由通过医生测试的GPT-5模型驱动的工作空间，面向研究人员、临床医生和管理人员设计，支持与微软SharePoint等企业工具集成。目前尚不明确该工具是否可与电子健康记录（EHR）系统互操作。
据公告承诺，该工具的回答将基于数百万篇同行评审研究、公共卫生指南和临床规范，并提供明确的引用来源。公告未说明是否设置了防止来源幻觉的防护措施。
首批采用ChatGPT for Healthcare的机构包括波士顿儿童医院（Boston Children’s Hospital）、塞达斯-西奈医疗中心（Cedars-Sinai Medical Center）、斯坦福医学院儿童健康中心（Stanford Medicine Children’s Health）、阿文萨健康（AdventHealth）、HCA医疗集团（HCA Healthcare）、贝勒斯科特怀特健康（Baylor Scott & White Health）、纪念斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）以及加州大学旧金山分校（University of California, San Francisco）。
塞达斯-西奈医疗中心高级副总裁兼首席信息官克雷格·克维亚特科夫斯基（Craig Kwiatkowski）表示：“在塞达斯-西奈，我们正通过应用人工智能减轻行政负担、增强临床推理能力，为医护团队争取更多与患者深度互动的时间。与OpenAI合作开发ChatGPT for Healthcare等工具，将加速这项工作的规模化落地，使可信功能融入日常流程，同时提升员工信心。”
波士顿儿童医院高级副总裁兼首席创新官约翰·布朗斯坦博士（John Brownstein, Ph.D.）指出：“早期定制化OpenAI解决方案的实践，已在安全环境中验证了价值并建立了坚实的治理基础。ChatGPT for Healthcare提供了规模化运营路径，其企业级平台能够支持临床、研究和行政团队的广泛责任应用。”
该工作空间还提供常见任务模板，如起草出院总结、患者指导、临床信函及预先授权支持。工具可基于医学证据和机构指南总结推荐诊疗路径，或分析鉴别诊断及其可能性。
关键在于，患者数据和受保护健康信息将始终由医疗机构掌控，支持数据驻留选项、审计日志、客户管理加密密钥，并与OpenAI签订商业伙伴协议（BAA）以确保HIPAA合规。公告强调，共享至ChatGPT for Healthcare的内容当前不会用于模型训练。
同期发布的还有OpenAI医疗API平台，开发者可借此调用包括GPT-5.2在内的最新模型，将人工智能直接嵌入医疗系统和工作流程。符合条件的客户可申请BAA支持HIPAA合规。该API适用于构建患者病历摘要、医护团队协作及出院流程等医疗应用，公告提及Abridge、Ambience和EliseAI等公司已在使用。
全球循证医学信息服务商Wolters Kluwer Health首席医疗官彼得·博尼斯博士（Peter Bonis, M.D.）对此表示预期之中。他通过邮件向Fierce Healthcare指出：“尽管技术有望缓解医疗挑战，但行业容错率极低。大型语言模型对提供者和患者都可能产生误导性或错误答案，OpenAI应用能否长期安全有效仍存疑。”
拥有30年历史的Wolters Kluwer审慎开发了生成式AI临床决策支持工具，其回答仅来源于专家撰写并经同行评审的内容，且完全隔离公共网络以杜绝幻觉风险。输出内容均标注信息来源及生成逻辑。
爱思唯尔健康（Elsevier Health）首席技术官雷特·奥尔登（Rhett Alden）强调：“临床决策必须建立在可信的综合内容基础上，确保人工智能响应源自循证医学信息。作为深耕医疗领域数十年的企业，我们解决方案专为医疗提供者设计，依托完整的同行评审全文医学期刊、专著及临床实践指南。”
过去两年，OpenAI联合60个国家逾260名医生，通过真实临床场景评估GPT-5.2模型性能，团队已审查30个重点领域超60万条模型输出。两家OpenAI基准测试工具显示，其模型表现优于竞品及人类基准。
但博尼斯警告称，模型验证是庞大工程，260名临床医生和60万条输出“可能远不足以预见并修正人工智能可能出现的重大与细微错误”。他同时指出，学界尚未就评估模型性能的最佳基准达成共识，OpenAI的HealthBench工具对临床有效性的长期评估视角有限。
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