京东健康上线AI医院，大模型如何加持“医检诊药”闭环？

2025年以来，各类医疗大模型密集发布，类型日渐丰富，覆盖场景越发广泛。当医疗大模型如雨后春笋般涌现，数量疯狂增长之后，如何实现真正落地成为业界关注的焦点。这促使医疗大模型必须从量变迈向质变，从规模竞赛转向价值凸显。

新阶段，业界着重聚焦在AI解决实际问题的能力上，针对AI缺乏可解释性这类根本性的共识问题，将可信推理作为核心突破方向。

在这一背景下，9月25日举办的“2025京东全球科技探索者大会”上，京东健康发布了升级版医疗大模型“京医千询2.0”及基于可信模型的“AI医院1.0”，促进技术与应用的关键突破。

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医疗大模型又一次技术跃迁

在医疗领域，模型诊断的可解释性显得尤为关键。尽管医疗大模型在疾病预测、辅助诊断、治疗决策等方面展现出巨大潜力，但其在真实场景中的转化应用仍面临多重挑战，尤其是可解释性的缺乏阻碍了医疗大模型的可信应用。

鉴于医疗决策的高风险性，AI不仅需提供诊断结果，更需展现清晰、可追溯且符合循证医学原则的推理过程。传统模型的“黑箱”特性难以满足这一要求，尤其在多模态融合的诊断场景下，推理过程的溯源变得更加复杂。此外，高质量医疗数据的获取及其合规使用、医学知识的实时更新，以及精准定量分析能力的不足，均在一定程度上制约了大模型在临床中的应用效果。

实用的AI，应该能够模仿人脑工作方式，让多个部分协同工作，实现自主学习和动态推理。这种更聪明、更灵活的架构，是技术发展的必然方向，也将推动医疗AI从简单的辅助工具向深度的场景应用迈进。

京医千询2.0的研发，正是重点围绕多模态融合、可信推理、动态进化等关键挑战来进行。

京医千询2.0的技术迭代路径

具体而言，京医千询从1.0版本升级至2.0版本，主要在三方面实现了显著改进。

首先，不局限于学习静态的公开医学知识，而是新增了实时调用最新权威医学文献和真实世界数据（RWD）的能力，进行更为精准的循证推理。

其次，不单纯依赖文本信息进行辅助诊断，而是构建了对文本、影像、基因、时序数据等多模态信息的联合认知能力，形成全面的跨模态临床决策支持。

最后，京东健康在丰富的互联网医疗场景中积累了大量闭环数据，这些数据被有效反哺至模型训练中，推动模型从“路径驱动”向“循证智能”迭代。

为了支撑升级后的底层架构，京医千询2.0构建了“三引擎+四模型”的认知中枢。“三引擎”包括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，为全科医生模型、专科医生模型、健康Agent和影像大模型的“四模型”能力升级持续提供动能。

在应用层，由于京医千询2.0能模拟真人医生的诊疗思维路径，确保推理过程严格遵循医学共识，因此，AI应用可从基础的咨询服务升级至专业的诊疗辅助，有效助力医生对复杂病症进行更精准的判断，也推动AI应用从全科领域向更深层次的专病领域拓展。

在京东集团SEC委员、京东健康CEO金恩林看来，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。

如今，京医千询2.0已实现从“能回答”到“会决策”的技术飞跃，显著提升了AI在真实应用场景中的落地可行性。

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模型迭代驱动新一轮服务变革

面向C端的服务是医疗大模型落地应用最为广泛的场景之一。用户需求的多样性、患者病情的复杂性，都要求模型必须兼具灵活性、专业性和准确性等多重能力，因此，该场景也成为检验AI应用水准的一大“试金石”。

京东健康通过互联网医疗平台打通线上与线下资源，搭建起“医检诊药”服务闭环；平台融合健康服务和健康商品，贯穿严肃医疗与消费医疗，覆盖从泛健康到疾病状态的用户人群。从日常的健康管理，到精准的疾病诊疗，再到专业的康复指导，AI已逐步渗透至用户服务的多个环节。基于应用场景积累和新一代大模型能力，京东健康发布了“AI+”服务的新载体——AI医院1.0。

AI医院1.0涵盖AI导诊台、在线问诊、AI药房、AI检验中心、AI医学中心等功能区，并集成了“AI京医”多专业服务角色及上千名专家医生智能体，将“医检诊药”闭环深度整合至统一入口。打开AI医院页面，一个“迷你版”医院即刻跃然眼前，用户只需按照引导点击相应功能，即可轻松实现与AI医院各个服务角色的互动。

京东健康AI医院

之所以能经得起多样化用户需求的考验，是因为京医千询2.0革新后的技术能力可切实在AI医院落地。

例如，新一代模型让AI医院多智能体协作成为现实。2025年，京东健康上线了“AI京医”团队，包括AI医生大为、AI药师、AI营养师等10余类健康专业服务角色。从导诊到问诊、检查、购药，全程由AI理解用户需求并分配任务，目前，Al京医系列智能体累计服务超过1.5亿用户，服务意度97%。

其中，全科AI医生大为的表现尤为突出。大为背后是京医千询强大的医学可信推理、全模态模型能力、多病种管理解决方案，以及有温度的交互体验。上线以来，大为的用户规模和好评率持续上升。

专家医生智能体依托京医千询的专病大模型能力，学习名医智慧，并在形象、声音、交流习惯等方面模拟名医。

据京东健康平台数据统计，在AI医生“大为”的用户咨询订单中，35%是由妈妈发起，16%发生在0点以后，儿科问题占15%、老年问题占10%。一个真实案例是，一位妈妈深夜仍在和大为医生交流，为女儿的发育问题、丈夫的肠胃健康担忧，还为自己的更年期压力而焦虑。对此，大为医生一一给出建议，并表达了对这位操心的妈妈的关爱。

值得关注的是，京东健康AI问诊的69.42%用户来自来自三线及以下城市，基层用户发起问诊后，可快速获得由名医分身提供的优质服务。一位用户每天都在平台上为不停变换的不同患者发起咨询，或关于用药方案、或关于病症讨论，原来这是一位基层医生，在获得大为医生或名医智能体的帮助后，优质资源向基层的流动，已悄然发生。

得益于大模型的技术跃迁，AI医院1.0加速构建了AI驱动的“医检诊药”闭环体系，从导诊到问诊、从检查到买药，AI均能实现对用户实际需求的准确理解与主动分发，是对效率、体验的变革，更彰显了科技服务于人的温度。

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AI如何储备商业化潜力？

目前，多数企业在医疗大模型的开发上仍处于投入阶段。正是由于大模型在可解释性、场景适配性等方面存在诸多挑战，才导致落地后的应用价值不突出，商业模式成为一大瓶颈。破解这一难题的关键，在于聚焦技术突破和场景适配，为各个使用方切实创造价值。

京东健康也是大力投入医疗大模型研发的头部企业之一。据透露，公司每年投入数十亿的研发资源，建设算力底座，全力打磨京医千询大模型，除了直接服务C端用户之外，还为医生、医院提供AI助手。

前文提到的专家医生智能体，除了服务用户之外也面向医生，高效帮助医生处理繁杂工作，目前助力医生在诊前的问题解决率达到90%，诊中提效超过50%，患者管理触达超过1000万。

面向医院，基于京医千询的全场景大模型产品“京东卓医”已在全国多家三甲医院合作落地。京东卓医为医院提供面向患者的个人就医管家、面向医生的医生数字分身，以及面向医院运营管理的“未来数字医院”服务，革新医院的服务和管理流程。

值得重点关注的是，京东健康还积极探索AI对B端合作伙伴的赋能，力求为众多伙伴带来更多创新和增长机会。

以医疗器械为例，随着大众健康意识的提升，更多产品品类从医内走向院外，甚至呈现出“小家电化”趋势。

对此，京东健康以用户规模庞大的血糖管理为切入口，与合作伙伴探索“LOT+AI+医疗服务”模式，为用户提供一站式血糖管理解决方案。其中，基于CGM采集的血糖数据，京医千询所打造的不同AI角色可发挥相应作用：AI康康引入血糖管理SOP，与饮食、运动、用药等数据联动，并支持血压、心电等多维度监测，为用户提供管理建议；AI护士小微提供购前、购中、购后全流程服务，成为家庭AI健康管家。

京东全球科技探索者大会期间的京东健康“CGM+AI”展台

据了解，京东健康已与多个头部品牌合作，推出了融入AI能力的联名款CGM产品，上市即成为爆品。京东全球科技探索者大会期间，京东健康还与鱼跃医疗、微泰医疗、三诺生物等企业联合成立了“智能互联生态联盟”，进一步深化AI与器械产品的融合。

仅仅是CGM，AI已展现出巨大的应用前景，包括洞悉更全面的数据、提供用药调整指导，更精准地识别糖尿病代谢亚型；基于AI开发CGM与胰岛素泵结合的产品，打造更智能的人工胰腺或混合闭环胰岛素泵系统等。

放眼迅速增长的家用医疗器械市场，AI的应用潜力就更为广阔，包括全方位数据监测，多设备数据整合与智能分析，最终形成精准的个性化健康建议；结合京东健康已有的线上线下服务，智能化的健康监测、分析、干预、跟踪闭环将成为现实。

金恩林认为，已经过验证的成果，展示出AI技术在医疗健康领域的巨大商业化潜力，京东健康还将持续探索、扎实落地，共同为医疗产业拓展更大增长与想象空间。

相信随着AI应用价值的进一步凸显，商业模式将会是水到渠成的结果。

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“人工智能+”渗透加速

2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式；在医疗健康领域，依托“人工智能+”探索推广人人可享的高水平居民健康助手。此次纲领性文件的出台，距离2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动仅过去一年多。

毫无疑问，“人工智能+”在全行业的渗透，将远比“互联网+”的渗透速度快得多。

在这场速度与耐力同样重要的赛跑中，京东健康仍将聚焦核心问题，持续推进AI技术和应用的突破迭代。比如，京医千询的目标是以技术渐进式逼近人类医生的临床认知边界；又比如，力求在AI医院实现流程被极致优化、等待被有效消除，专业被无限放大、人文关怀贯穿始终。

届时，随着技术的持续演进与生态的不断完善，医疗大模型或许不再是简单的工具革新，而是深刻改变医疗服务供给方式、优化资源配置效率、提升医学人文关怀的核心力量。

*封面图片来源：123rf

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