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Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架，由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動，可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究，加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫，科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文，覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
Healthleap 完成 3800 萬美元融資：紅杉資本與 First Round 聯合領投 800 萬美元種子輪，Hummingbird Ventures 領投 3000 萬美元 A 輪。這家 2022 年創立於南非的公司接入醫院電子病歷系統，用語言模型從臨床筆記中提取體重下降、吞嚥困難等線索，結合化驗與生命體徵，每晚為每位成年住院患者生成風險評分，提示營養不良、譫妄等可能漏診的情況，但不作診斷。
Biohub、美國能源部（DOE）、NIH 與 Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta 等宣布共同投入 18 億美元，生成面向 AI 的開放生物學資料。其中 DOE 五年投入逾 5 億美元用於測量、建模與算力，NIH 協調此前超 5 億美元聯邦投資積累的生物醫學資料集，三家科技公司則向 2026 年 4 月啟動的 Virtual Biology Initiative 合計投入 3 億美元。
美國猶他州居民現在可以用 Nolla Health 的 App 掃描面部，由 AI 分析痤瘡嚴重程度並自動開具處方。該服務以試點形式上線，醫生監督分階段放寬：前 100 名患者的每份 AI 處方需兩名醫生批准；患者數增至最多 500 名時，改為處方開出後再由醫生稽核；此後醫生只抽查至少 10% 的樣本。訊息由彭博社早前報導。
Character.AI 已申請 Chapter 11 破產保護，並計劃把部分資產出售給迪士尼；紐約州總檢察長 Letitia James 等 40 位兩黨州檢察長就此提交利益通知，要求在業務或資產的出售、轉讓中解決使用者資料保護問題。檢察長們警告該技術轉讓可能帶來嚴重風險，並披露已對 Character.AI 展開持續數年的多州調查。
猶他州推出全美首個由 AI 獨立完成問診與開藥的試點專案，無需醫生直接監督。患者訂閱 Nolla Health 每月 4.99 美元的應用並掃描面部，AI 結合病史與個人資訊給出痤瘡嚴重度評分，從八種獲批外用藥物中推薦方案。試點為期一年，僅限輕中度痤瘡：前 100 張處方由醫生稽核，隨後 400 張改由 AI 直接提交藥房、醫生每週回溯，最終階段每月抽查至少 10% 的處方。
Google DeepMind、Meta 與 AI 製藥公司 Isomorphic Labs 共同出資 3 億美元，投入由扎克伯格夫婦創立的非營利生物醫學機構 Biohub 牽頭的“虛擬細胞”專案。該專案屬於總額 18 億美元的“Virtual Biology”計劃，目標是建置可供 AI 使用的生物資料集與高精度預測模型，讓研究者能以數字化方式提出、預測並回答生物學問題，用於對抗疾病。Biohub 成立於 2016 年，長期以預測模型推動疾病防治研究。
Google DeepMind 表示正與全球科研人員合作，用其模型與工具讓疾病更易被檢出、治療和預防。推文點出的方向包括定位罕見基因變異、加速藥物研發，並稱這些工作正把實驗室突破轉化為現實臨床護理。原帖僅附一條連結，未披露具體模型、資料或時間表。
OpenAI 首席戰略官 Kwon 表示，自 Medicare 資料洩露事件以來，OpenAI 已增設額外監控，一旦公司模型以不被允許的方式訪問網際網路，員工可立即介入並叫停訓練。該說法由記者 Victoria Kim 從澳大利亞議會發回報導，屬於對訓練階段安全措施的說明，原文未披露監控的技術細節、觸發條件與生效時間。
NVIDIA 部落格介紹了三家 Inception 計劃中的乳腺癌 AI 初創公司，其中 iSono Health 已獲 FDA 許可的可穿戴自動化 3D 超聲 ATUSA 每側乳房約 2 分鐘完成標準化掃描，傳統手持超聲最多需 45 分鐘，公司稱其敏感度高出 28%。該系統基於 150 萬幀超聲影像訓練，已在加州、得州等地合作診所商用，並啟動 3200 名患者的多中心臨床研究。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData，用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口，再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成，需滿足可行性、真實性與難度要求，驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程，模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。
Google 與貝斯以色列女執事醫療中心（BIDMC）主導的研究首次登上《柳葉刀》主刊：98 名患者在門診就診前使用 Google 研究級診斷 AI 聊天機器人 AMIE，全程由醫生即時監控，沒有一輪對話因安全問題被中斷。臨床醫生反饋，75% 的場景下 AI 生成的摘要幫他們提前做好接診準備，超過半數案例中 AI 輸出改變了診療思路；AMIE 的鑑別診斷與醫生最終確診吻合度達 90%。研究團隊表示，面向患者端大規模落地仍需更大規模臨床試驗。