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京东健康亮出医疗AI底牌:早布局、深落地、远谋划

2025-08-05  

  

京东健康亮出医疗AI底牌:早布局、深落地、远谋划(图1)

  7月28日,在上海举行的2025世界人工智能大会“AI+医健产业可持续创新论坛”上,发布了《2025医健可持续创新案例推荐榜》,京东健康凭借业内领先的大模型能力和AI应用成功入选。

  《推荐榜》由第一财经、健闻咨询和上海现代服务业联合会医疗服务专业委员会共同发起,旨在发掘和表彰在医药大健康领域推动可持续创新的杰出案例。除京东健康外,还有国内外30多家知名医健企业入选。

  “领先的AI大模型能力,为医疗服务提质增效,驱动普惠医疗加速落地。”京东健康的上榜理由可谓恰如其分。

  作为中国互联网医疗领域最早布局AI的企业之一,京东健康不仅推出了国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型“京医千询”,还在近两年陆续发布了“AI京医” “京东卓医” “康康”等一系列基于大模型的AI医疗产品。从toC、toB、toD到toH,覆盖院内院外、看病买药、健康管理等各个场景,而借助这些独有的应用场景,京东健康在业内也最先实现了大模型的大规模应用落地。

  根据京东健康将医药零售和医疗健康服务作为双轮驱动的战略,要夯实医疗健康服务基础、提升服务效率,当前最有力的抓手便是AI。在线上场景,AI正在重塑服务模式,成为新的一站式服务入口;而随着“京东卓医”这样的AI应用向医院场景延伸,并链接更多线下服务资源,未来线上线下一体化服务体系的蓝图也不难勾勒。

  支撑这一切的技术底座,便是不断升级的大模型“京医千询”。京东健康探索研究院(JDH XLab)首席科学家王国鑫表示,AG真人未来京东健康将聚焦“三引擎+四模型”的架构,持续迭代升级“京医千询”大模型,推动医疗人工智能从全科服务向更复杂的专病领域纵深拓展,加快医疗服务智能化转型进程。

  关于医疗AI的能力,经常挂在王国鑫嘴边的有两个词,一是“局部替代”,二是“深水区”。

  如果要做到“局部替代”,那就必须在“局部”能够具备和医生基本相当的能力。大模型如何通过学习获得这样的能力?仅仅“投喂”医学知识、临床指南是不够的。

  “就好比医生的培养,即使把所有教科书都读完,也不能保证成为一个优秀的医生。”王国鑫指出,有没有行业数据闭环(也就是“真实世界数据”),决定了大模型质量的好坏,医疗大模型更是如此。

  在他看来,一个好的、可信任的医疗大模型需满足三个条件:可追溯的循证数据,可解释的训练模型的推理数据,还有最重要的一点,输出结果经得起验证。

  “京医千询”相比常见的知识型AI,不仅融合了通用知识、医疗专有数据,还“消化”了基于京东平台数智供应链的大量原生数据。王国鑫介绍,京东健康过去几年的互联网医院,每天产生几十万次问诊数据,用户端的个性化请求,与医生端的反馈相结合,形成核心训练数据,从而让大模型变得更聪明,而这也是市面上的通用模型、甚至是其他医疗垂类模型很难具备的场景。

  2024年7月和2025年2月,在面向中文医疗大语言模型的开放评测平台MedBench的评测榜单中,“京医千询”大模型两次登顶榜首。

  今年5月,“京医千询”升级到2.0版,一方面整合临床多源信息,构建贴近真实场景的决策支持系统;同时,利用患者数据结合循证证据库与临床案例库,在AI的确定性与医学决策的灵活性间找到平衡,为医生提供更可靠的辅助工具,切实提高临床实用性。在专病治疗领域,“京医千询2.0”还展现出重大突破性价值,针对恶性肿瘤、心脑血管病等复杂疾病,也可通过循证医学与患者个体数据的深度结合,为临床医生提供个性化诊疗建议。

  从简单的全科问诊,升级到参与复杂专病“会诊”,这便是进入了王国鑫所说的临床诊疗“深水区”。

  能够进入“深水区”,其中一个重要原因,得益于过去数年中京东健康与药企的深度合作(通过数字营销、新药首发、包括罕见病在内的各种疾病关爱中心、真实世界研究等方式),使京东健康逐步进入很多专病、重疾领域,并且沉淀了较多具有典型场景价值的数据,这很大程度上也构成了京东健康在复杂专病领域的差异化优势。

  围绕重大/复杂专病,京东健康探索研究院目前正在升级两个模型,一是医学深度推理模型,二是医学多模态模型。王国鑫表示,有了深度推理模型,具备读文献、分析报告的能力,就可以进行个体化精准问诊,而不是单纯背诵指南或教科书;多模态大模型则旨在满足多模态诊断数据分析的需求,“我们想在单一模型里实现多组学数据(影像、文本、基因)处理,结合该模型的推理能力,从而形成和临床专家等效的能力。”

  “可信推理”是AI医疗的基石,要做到让用户信任,经得起临床验证,必须不断在关键技术上寻求突破。王国鑫表示,“三引擎+四模型”的技术架构是“京医千询”长期的工作”,未来京东健康的医疗AI还将持续不断升级。

  所谓“三引擎”,即具备循证数据的引擎、具备临床病例的引擎,以及实现医患交互仿真的引擎,其核心目标是完成可信的数据训练,从而为“四模型”(即全科医生模型、专科医生模型、健康Agent、影像大模型)的能力升级持续提供动能。

  2023年“京医千询”发布后,京东健康的医疗AI应用开始快速向全场景铺开,通过深度融入其核心的在线医药健康服务板块,很快形成规模化落地,惠及千万用户。

  2024年7月推出的健康智能体“康康”,不仅能随时解答健康疑问,还能实现在线问诊、找医生找医院、体检报告解读等服务,更重要的是,能精准匹配和链接买药秒送、上门检测、体检预约等服务。上线不到半年,就累计服务用户超3000万人次。

  2025年1月推出的“AI京医”,通过数字人形象模拟医生、药师、营养师、心理咨询师等角色,覆盖线上全场景,为用户提供智能问诊、用药指导、线上随访、健康科普等服务,截至今年6月底累计服务用户已超过5000万。

  京东健康没有停歇半刻。紧接着在今年7月,“AI京医”再次全面升级,已累计上线个专家医生智能体。自此,京东健康已在业内率先构建起“AI医生+多专业服务角色智能体+专家医生智能体”的AI健康全专业服务矩阵。预计到2025年底,京东互联网医院还将与合作医生完成“AI千医计划”,进一步扩大专科医生智能体的覆盖范围。

  AI已成为临床专家的得力助手,南方医科大学皮肤性病研究所副所长、罕见及遗传性皮肤病中心主任、儿童皮肤科主任林志淼介绍,其本人的数字分身不仅能精准回应银屑病及皮肤罕见病的常见问题,还能主动为需要进一步诊疗的患者预约门诊时间,“这让我从重复咨询中解放出来,每天能多接诊3~5个疑难病例,诊疗效率至少提升了一半。”

  对患者而言,互联网医疗服务模式,也正在因AI而发生变化。王国鑫告诉健闻咨询,大规模AI应用之后,用户获取在线诊疗服务的门槛进一步降低了,尤其是,京东健康的互联网医疗等服务更容易触达到新用户。

  通过AI咨询,用户能够首先免费获得科学的诊疗建议(而在之前,这一步必须通过挂号找医生才能实现),接下来,可以自主决定到线下医院面诊,或是选择在线精准匹配的人工问诊,享受京东健康“一站式”后续医疗或医药服务。相比之前通过搜索、平台推荐或其他预问诊方式来链接医药服务,王国鑫认为,AI链路更高效,而且更符合人性。

  而在传统的To C场景之外,京东健康的AI应用也开始向医院场景延伸。基于“京东卓医”,在赋能线下医院智能化服务的同时,京东健康也希望借此链接更多线下医疗服务资源,从而构建线上线下一体化服务体系。

  赋能医患,链接资源,让诊疗更高效、优质服务更可及,互联网医疗的AI化转型,为应对医疗资源布局不均衡的挑战提供了更清晰的路径。

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