AI医疗的关键一跃：连接虚拟和现实

有这样一群人坚信，在 AI 医疗领域，技术创新始终是破局关键，全场景应用和全生态协同是必由之路，普惠医疗则是技术在医疗健康领域应用的最终目标。

——导语

他们的需求被听到了

39 岁的袁鸣（化名）是这个大时代中很有代表性的一类女性——上有老、下有小，但她既不愿意放弃自我的存在感，故而绝不愿意放弃自己在大厂那份已经颇有分量的中层管理工作；同时也希望自己在工作的同时，也更好的扮演好两个孩子的妈妈、孝顺的女儿等多个角色。

虽然丈夫也颇为尽职尽责，但母性的本能还是让袁鸣时时 " 接管 "，特别是在孩子有个头疼脑热的时候；尽管父母总是声称能照顾好自己，但袁鸣宁愿请假也愿意亲自陪他们去医院看病。

" 给家人看病不只是个体力活，还是个技术活 "，袁鸣说：" 尤其在你夜半三更、举目无助的时候，你要知道谁能帮助你。"

可以说，袁鸣这样的女性，就是中国 AI 医疗最忠实、且构成基本盘的用户。她们是最早、最主动的迎接 AI 医疗的群体，也是最主动、最先意识到 AI 医疗是真的 " 可以像真人医生一样好的帮到我们的 " 的群体。

而她们之所以如此主动的选择，是因为她们曾经没有选择。

——在京东健康旗下 AI 医生 " 大为 " 处理的线上咨询中，35% 的咨询是妈妈发起的；此前，很少有人知道，女性在家人的健康上担当如此重要而艰难繁剧的角色。

—— 33% 咨询晚上在 10 点后，12% 的咨询发生在凌晨后。

——儿科问题占比 25%，老年问题占比 10%，意味着 " 三代人共享天伦 " 的美好图景，也伴随着高达 35% 的咨询诉求；

另一个极为值得关注的现象是，有 69.42% 的咨询请求，是来自三线及以下城市，用药、慢病管理、日常健康是高频问题——这其实反映的是中国现存的优质医疗资源分布不均衡，基层的高频、长尾化的日常健康诉求难以通过传统的医疗机构、医疗模式得到解决的现状。

以上的种种问题，是早在十年、二十年前互联网医疗开始肇始的时候，人们就乞灵于这种新生事物的出现，能够尽可能缓解真实世界里的医疗问题。但事实证明，光凭互联网的能力，能连接资源，却无法从根本上解决这些问题；同时，互联网医疗又是 AI 医疗的前驱，但凡不从互联网医疗时代，一步步踏实走到今天 AI 医疗时代到来的企业或平台，也很难打造解决这些问题的核心能力。

一位医生这样给我解释道：" 半夜里的咨询，可能只是一场咳嗽、也可能是性命攸关；医院会有急诊，但绝不会把相当于门诊量 35% 的医生留在门诊，否则第二天上班的医生都会凑不齐；最深的深夜里的咨询占据了 45%，意味着传统医疗服务模式与深夜的深度不适配；最远的地方有 70% 的存量诉求，这不是一个医生、一家医院能够解决的问题。"

在这种真实需求的拉扯和医疗 + 技术的进步中，原本没有 " 现成的路 " 的 AI+ 医疗，从实践中走出了一条属于自己的路，一条奔着解决患者存量需求去的路。

" 实践证明，医疗 AI 的价值，绝不是单纯技术参数的比拼，而是要融入临床场景、解决实际问题 "，京东健康 CEO 金恩林说：" 截至目前，我们已经上线超过一千位来自全国三甲医院的专家医生智能体；我们的 "AI 京医 " 系列产品，推出了 10 多类专业服务角色智能体，从今年 1 月上线以来，已经在京东平台上累计服务超过 1.5 亿用户。"

事实上，类似于袁鸣这样的用户的问题，如今能够得到快速的解决，是她们赶上了 AI 医疗大发展的红利期。

当下，这个行业里每个人都感同身受——随着今年迎来全球 AI 热潮，大模型与各个行业的融合正在加速发生，"AI+ 医疗健康 " 的时代也正式拉开大幕。

但是，迎来大潮并不等于能够抓住机会，能够抓住机会的，恰好不是那些 " 机会主义者 "。

" 早在 2018 年开展互联网医院业务的时候，京东健康就将 AI 与业务发展紧密结合，在业内最先推出了 AI 分诊、AI 审方等应用；2023 年，京东健康发布了行业领先的自研医疗大模型—— " 京医千询 "，并陆续推出面向用户、医生、医院的一系列具有代表性的医疗 AI 产品，比如康康、AI 京医、京东卓医等等。为聚焦开展 AI 前沿研究，我们还专门成立了京东健康探索研究院。目前，京东健康已处于医疗 AI 应用的最前沿，实现了最大规模的全场景应用，不断优化医疗资源供给、推动了医疗服务的提质增效 "，金恩林说。

一位京东健康的员工深有感触的说：" 不知不觉间，我们已经在这个曾经陌生的领域打磨了 8 年，人生能有几个八年？"

技术创新始终是破局关键

真正的突破性技术创新，往往用最朴实无华的形态展现。

长期以来，互联网医疗之所以没有得到真正意义上的重视和认可，是因为这一模式的确无法解决 " 看病 " 这个核心问题，只能寄生在 " 轻问诊 "、" 健康咨询 " 等命题里。

在用户视角看来，解决问题的拐点就刚刚发生；在京东健康的内部视角，事实也是如此，因为正当斯时，京东健康在全国（其实可以说是全球）范围内，在 AI 医疗的实践上，完成了关键的一跃。

这关键的一跃，就是京医千询大模型从 1.0 版本到 2.0 版本，所形成的底层能力上的跃迁。

大模型爆火这个事本身，到现在只有 34 个月（以 chatGPT 诞生为出发点）但毫无疑问——大模型的智力上限还会继续拉高，大模型的应用会彻底改变行业格局。

京医千询的升级，就是最好的例子。

这个大模型从 1.0 到 2.0 的升级，完全是两个世界。

1.0 时代，京医千询大模型在 AI 医疗的小路上摸索，实现了 " 疾病诊疗路径 + 百亿参数模型 " 的初级积累，它能够对医生诊断进行协助，但无法替代。

2.0 时代，京医千询走上了 AI 医疗的大路，拿出了 " 动态循证知识库 + 千亿参数全模态模型 " 的组合。这个组合为什么超级强？是因为其已经以技术渐进的模式，前所未有的逼近人类医生的临床认知边界，也就是袁鸣们所说的 " 越来越像真实医生在说话。"

可能你好奇，动态循证知识库，到底是什么？简言之，所谓 " 循证医学 "（Evidence-Based Medicine, EBM）就是：把当前最可靠的研究证据、临床医生的专业经验、以及患者的价值与偏好三者结合起来，做诊疗决策的一套方法学。

动态循证知识库，就是一套不断发展和进化的最佳实践的知识库，叠加千亿参数模型（未来可能是万亿）的诸多能力，如多模态能力、生成式能力、推理能力以及封装这些能力的智能体（如数字人），这就是人类目前能拿出来对抗疾病的 AI 最强组合，没有之一。

其实，动态循证 + 千亿模型只是最粗浅的概括，很多技术的精妙之处，如三引擎四模型带来的认知模式升级，又如基于真实场景的医生 agent 的打造，由于篇幅所限，都无法展开介绍。

但是，总括性的如袁晓春所说的就是——人工智能应用的演进，特别像人类社发展史，从个体走向群体，从专业走向协作。大模型思考世界；多模态智能感知世界；专业智能体，像各领域的专家，专业地探索和改造世界，最终的群体智能，让不同的专业智能体互相协作，形成合力。

金恩林的表达则更为极简和干脆，他说：" 技术创新始终是破局关键。"

AI 医疗迎来超级周期

如果打个比方，大模型的出现，可以说是瓦特改良蒸汽机这一个层次的发明——它基于现有的一些技术底子，但是创造性的、具有巨大实用价值的，给人类带来了一个充满红利的超级周期。

在 AI+ 医疗领域，无限靠近并最终会对接人类临床认知水平的 AI 能力的出现，解决了几百年、上千年来，作为优质资源的医生，其本身和其天赋、能力、经验无法直接复制、复用的问题。

医生当然不会被取代，但等效于真人医生临床能力的智能体，可以极大疏解这个 14 亿人口的国家的看病难问题。

现在，打造一个高段位的数字医生，如大为、如 1000 多个专家的分身，还是一件复杂度很高的事情。但技术领域的魅力就在于，爬过某个拐点后，其成本的下降绝对是非线性而是雪崩式的……当这个时刻到来，已经做足了 8 年准备，一手紧握京医千询大模型，另一侧积累了海量全生命周期的健康大数据的京东健康，就将开启一个新的超级周期。

为什么在这个关键时刻，是京东健康将吃到红利，我认为有四个要素：

首先，京东健康从诞生第一天起，就是边走边干，从不停歇。而如今我们周知，符合大模型乃至 AI 发展规律的，就是一边驱动应用落地，一边充实数据财富，这也是京东健康的基本发展路径。

其次，AI 离开应用场景是无法存活的，这是很多富有想象力的初创公司没能坚持下去的主要原因之一。但京东健康由于业务的厚度、深度，以及一直坚持提供优质医疗增量的理念的驱使，提供了大量的场景，让大量智能应用有了用武之地，也有了完善自己的动能和关键基础设施；

再次，京东是一个重线下、把事情做实的新型实体企业，京东健康也具备了这样的基因。所以，京东 AI+ 医疗的 " 元宇宙 " 中的每一个应用都有现实的物理依托——例如，AI 医院 1.0 版本的真实世界里的医诊检药，就一一与京东 AI 的能力所对应，它穿透了时空、虚实、物理世界，把强大的 AI 能力和强大的物理场景 / 基础设施连接了起来；

最后，既是京东健康的自我期许，同样也是其自我鞭策的动力，同时也是我们所有人的期待的是这样一段话——如金恩林所说：" 用 AI 重塑医疗服务模式，能够突破原有成本和效率的极限，因此兼具着巨大的社会价值，当三甲医院的服务能力通过 AI 下沉基层，当专业角色智能体跨越时空限制，当智能监测设备全程陪伴做到从预防到康复的精准管理……当这一切在 AI 的驱动下加速实现并快速普及，科技的温度就真正惠及到了每一个生命、照亮健康中国的每一个角落。"

—— END ——

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