一周之内，AI头部企业Anthropic连续两次布局医疗。
其一，Claude Opus 5.5上线，被官方称为该公司迄今生物学能力最强的模型之一。其二是，Anthropic与OpenEvidence达成合作，将基于Claude的临床决策支持工具免费开放给约100个中低收入国家的医生。
回顾近年布局，Anthropic正大幅强化医疗布局，医疗地位正显著上升。
9月下旬，Anthropic发布了Claude Opus 5.5。在官方的定位中，非常突出地将其定位为生物学能力显著扩展的旗舰模型，并将该模型的化学与生物风险能力评定为CB-1级。
所谓CB（Chemical & Biological）评级，是Anthropic给自家模型化学与生物能力划的第一道风险门槛。按其AI负责任扩展政策，模型发布前要接受端到端的生化任务评测，以确定后续的安全管控。
目前，该评级主要分为两个等级。CB-1说明模型可协助已知、非新型化生武器相关任务，能力已经强到需要单独管控，虽然可以发布但必须严管。CB-2则说明模型具备协助新型化生武器设计等更高风险能力，一旦达到该级别，需要最高强度的安全措施。
目前为止，Anthropic还没有任何一款模型达到CB-2评级，达到CB-1的模型也寥寥无几。这也足够说明Opus 5.5在生物学能力上已达到当前的顶尖水平。
更有意思的是，一般而言，AI企业在发布大模型时往往更加强调代码及智能体能力。但Anthropic在本次发布却将生物学能力放在首位，也体现了其对这一领域的重视。
这个偏好其实早有伏笔。在此之前，Anthropic已经公布了BioMysteryBench、生物分子建模研究，Opus 5.5更像一次生物能力的集中亮相。
具有CB-1能力的Opus 5.5被认为在医疗领域有巨大的应用潜力。
在科研端，它可以被用于生物分子建模、文献证据的综合检索、试验方案草案生成与科学问题遴选，接上Benchling、10x Genomics等连接器后，也可以直接处理单细胞分析和 Nextflow等流程。
在产业端，它可以驱动Claude for Healthcare处理预授权审查、编码计费、理赔申诉这类文书密集环节，大幅提升这些场景的效率。
9月22日，联合国大会周期间，Anthropic又与OpenEvidence在纽约宣布合作，由其提供模型基础设施，后者负责产品与本地化打造临床决策支持工具，并将免费开放给约100个中低收入国家的医生，首批国家包括乌干达、安哥拉、苏丹、海地与蒙古。
两家各自细分领域的顶流企业牵手合作，加上合作发布刻意选在联合国大会周，瞬间引爆全球关注。
Anthropic在AI领域的地位自不必说，OpenEvidence的分量同样不难掂量。超过40%的美国执业医师每天都在使用OpenEvidence查询证据，根据外媒报道，仅今年8月，美国临床医生咨询量就有4200万次。在今年1月的D轮融资后，OpenEvidence的估值已经达到了120亿美元之多。
虽说本次的合作有着强烈的公益性质，但两家企业背后的“小九九”其实也不难理解。毕竟，免费本身也等于一种市场教育，一旦当地医生的循证检索习惯绑定到特定工具，后续的标准自然也将以此为准。
不过，AI在医疗场景的效果究竟如何还需要进一步验证。就在今年，Nature Medicine发表的肯尼亚整群随机对照试验覆盖9691名患者。其中，基于ChatGPT-4o的AI辅助组的治疗失败率为2.2%，对照组2.0%，并没有形成统计学显著差异。
对于Anthropic来说，这并不是件坏事，若能通过与OpenEvidence的组合力压老对手OpenAI，也将提升其在医疗领域的全球口碑。
时间回到三年前，Anthropic还未形成医疗产品与商业布局，倒是先建立起相应的安全框架，也确实符合其一贯的特色。
2023年9月，Anthropic提出了负责任扩展政策，用安全等级给前沿模型的能力风险分级，其中的核心评估维度包括化学、生物及核相关。
此后，随着2024年3月发布的Claude 3系列大模型在科学与知识类基准测试表现上的明显提升，一批医学与生命科学研究者开始将其用作文献与研究助手。当年年中，Claude 3.5 Sonnet进一步补上了工具使用能力，从而让科研流程自动化成为现实。
2025年，Anthropic的大模型在能力快速提升的同时，也加强了风险评估。5月发布的Opus 4系列带来了长时程自主任务执行能力，并同步披露了生物风险评估，首次激活了ASL-3分级。
年底发布的Opus 4.5能力进一步提升，发布当时便延续Opus 4系列划入ASL-3分级，进一步收紧了防护要求。
去年10月，Anthropic推出Claude for Life Sciences，第一次推出明确面向生命科学科研与临床前的正式产品。
由此开始，Anthropic加快了在医疗领域的布局节奏。
今年1月，Anthropic在JPM医疗健康大会发布Claude for Healthcare。到了9月，其又连续宣布生命科学验证计划（LSVP）、发布生物学能力冲顶的 Claude Opus 5.5，并宣布与OpenEvidence的合作。
总结来看，Anthropic在医疗领域的布局始终分为几个方向。
首先，是基础模型与安全策略。
安全策略本身就是Anthropic基础模型分级的核心所在。通过将旗下模型按生物化学评级进行分级，并对经审核的生命科学专业人士实施分级访问，Anthropic始终在营造一种“负责任的AI企业”的形象。
在终端产品上，Anthropic已通过近年的不断布局逐步形成科研与临床前，以及临床与支付的场景。
去年10月发布的Claude for Life Sciences主要依赖连接器战略。在科研侧接入 Benchling、10x Genomics、BioRender、Synapse.org与Wiley Scholar Gateway等连接器，在临床与注册侧则纳入Medidata试验数据、ClinicalTrials.gov、bioRxiv／medRxiv预印本库等一系列连接器与数据源，通过配套skills从试验方案草案、科学问题遴选一路实现Allotrope转换，并能驱动scVI-tools、Nextflow等分析流程。
今年1月发布的Claude for Healthcare则把同一套逻辑搬进临床与支付。通过CMS数据库支撑预授权与申诉、ICD-10编码计费，以及3500万篇以上的PubMed文献检索等一系列连接器嵌入临床与支付典型工作流。
两条产品线虽然场景不同，但其共性不变，主要作为“有人负责裁定的流程加速器”存在，到目前为止，Anthropic并没有考虑终端诊疗应用。不过，或许在未来，这种定位也会发生改变也不一定。
通过这两个特色，Anthropic快速积累了大量企业级医疗客户，药企有诺和诺德、赛诺菲、Genmab，信息化有Veeva AI、Flatiron Health、Commure和服务4400多家机构的 Premier，初创企业包含Elation Health、Heidi Health、Viz.ai、Carta Healthcare、Brellium，科研领域则有Schrödinger与Edison Scientific。
值得一提的是，Anthropic还是少见的同时登陆亚马逊、谷歌和微软三大云品牌的前沿模型厂商，不同云上的机构客户都能在既有合同里接入同一套模型。这与其淡化品牌的思路密切相关——OpenEvidence的很多用户未必知道产品背后站着Claude大模型，品牌让渡换来的则是分发速度。
以AI企业而言，Anthropic的策略十分克制，既不做终端应用，也不碰时下最热门的诊断结论，更不强调品牌露出，主要聚焦在基础模型、合规和安全标准。这也是其与竞争对手的最大区别。
在AI医疗领域，Anthropic主要面临来自OpenAI、谷歌、微软和亚马逊的竞争，各自在策略上有所区别。
OpenAI选择直接面对消费者和医生。
今年1月初，OpenAI推出ChatGPT Health，能同步检验结果、病历和健康应用数据，还会给出就医紧迫性建议，分诊表现上过Nature Medicine的独立测试。
随后，OpenAI在4月发布的ChatGPT for Clinicians直接对通过认证的医生、执业护师、医师助理和药剂师免费。
考虑到全球已有超过2.3亿用户向ChatGPT询问过健康问题，公司还签下数百名医生专门打磨健康回答。OpenAI选择直接面向消费者和医生并不难理解。
谷歌旗下的DeepMind则主打研究驱动加生命科学实体。在5月的I/O大会上，谷歌拿出Gemini for Science工具套件。此外，它还手握Med-Gemini医学模型、隶属Alphabet的AI制药公司Isomorphic Labs，外加Google Cloud医疗数据引擎。
微软则深耕院内工作流与诊断智能。早在去年7月，微软就发布诊断编排器MAI-DxO，在The New England Journal of Medicine的病例测试里达到85.5%的准确率。作为对比，21名资深医生的平均准确率只有两成上下。
此外，通过整合Nuance DAX的Dragon Copilot，微软还把环境AI和临床文档嵌入医院既有的流程里，并通过Copilot Studio开放了医疗智能体的搭建能力。
亚马逊的特色则是服务加云的组合。3月上线的Amazon Connect Health是满足HIPAA要求的医疗智能体平台，宣称最多能将80%的医疗行政任务自动化，包括患者核验、排程、电子病历等。同时，亚马逊自己的One Medical也在今年接入了智能编码等应用。
作为直接竞对，Anthropic与OpenAI的差异最为明显。OpenAI最为强化品牌，Anthropic恰好相反，藏身合作伙伴背后赋能。在争得最凶的医生入口上，OpenAI用免费的Clinician版争抢OpenEvidence腹地，Anthropic则干脆把OpenEvidence变成自己的分发渠道。
在侧重上，各自也有不同，OpenAI强调两亿多用户的健康提问，Anthropic则看重生物科研能力和安全治理。尤其在监管与信任上，分级安全策略至今仍为Anthropic独有的动作。
由此不难发现，Anthropic要做的不是某一个医疗产品，而是所有医疗AI背后那个可验证的底座。这个位置决定了它甘于隐身、重于治理，也耐得住长线。
从几年前的科学幻想，再到如今已经切切实实嵌入各个医疗场景，AI正在全面改变医疗。几大AI企业也已经越来越重视医疗，并在此不断布局。
这盘棋下到今天，其实才到中盘。各家落子越来越快，但真正的胜负手不在于谁占据先机，而在谁能让医生、医院和监管者放心地把关键环节交给AI。动脉网也将持续关注AI医疗的最新进展。
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