杭州黑马登顶全球第一，引爆千亿医疗市场！14亿人把「三甲医生」塞进微信群

新智元报道

编辑：Aeneas KingHZ

【新智元导读】微信搜一搜，免费AI家庭医生上线！智诊科技连更4天，把顶尖医疗大模型塞进好伴AI微信小程序，无需下载注册，子女就可以在群里随时监护父母健康。2026年，14亿人的健康意识已经觉醒了。

2026年开春，资本市场正迎来一场由AI驱动的医疗健康产业变革，AI在医疗领域正式迈入商业爆发期！

截至2月25日收盘，AI医疗板块延续了年初以来的强劲态势。Choice数据显示，中证医药及医疗器械创新指数当日上涨0.71%，显著跑赢大盘。

这一涨势并非偶然。进入2026年仅一个多月，AI医疗指数累计涨幅已超过11%，其中不乏翻倍牛股的诞生。

这背后是多重逻辑的共振。

一方面，根据弗若斯特沙利文的最新预测，中国AI医疗市场规模正以惊人的43.1%的年复合增长率狂飙，预计将从2023年的88亿元跃升至2033年的3157亿元。

另一方面，随着DeepSeek-R1等开源模型的推出，医疗AI的开发门槛被大幅降低，行业龙头纷纷加速布局，驱动了产业从「概念」向「业绩」的切换。

在这波商业化的春天里，在杭州，就有一家专注于将人工智能扎根于医疗健康产业的企业。

智诊科技，将这场资本市场的热浪转化为实实在在的「生产力」。

他们没有沉迷于炫技，而是专注于一件事：让AI真正走进普通人的生活，成为「用得上、用得起、用得明白」的健康助手。

接下来，就让我们详细领略一下智诊科技的4天发布会内容，感受一下这款AI将如何变革我们的智能健康医学新时代。

简短目录如下——

Day 1：Wise MemOS先给AI⼀副「记性」—— 能跨时间记住一个人和一个家庭的健康轨迹。

Day 2：WiseDiag V2再给AI一双「眼睛」—— 能同时看懂文字、影像、检验单、皮肤照片。

Day 3：WiseResearch再给AI一套「手脚和⼯作流」—— 像医生一样会追问、会查文献、会串证据。

Day 4：最后是好伴AI&能力开放，把一整套能力打造成好伴AI小程序，装进每个人的手机，并以开放平台的方式服务医院和行业伙伴。

给AI一副「记性」

Wise MemOS 2.0来了

早在去年2月，智诊科技就率先提出了健康医学领域的记忆技术，将人类的短、中、长记忆进行了智能化的统一融合，在圈内引起了巨大反响。

就在2月25日，智诊科技又来了惊喜的一更：这一次，记忆系统进行了全新升级，Wise MemOS 2.0登场！

从医学和脑科学的角度，人类的记忆是这样形成的：在白天，人类会暂存记忆；在夜晚，会对白天的一些认知事件进行记忆固化。当我们回忆时，大脑是基于节点的重建，进行回忆。

而这套人类记忆的原理，正是智诊科技研发这套系统的初衷。

现在的很多AI，训练完后就定型了，很难再积累新知识，甚至有严重的健忘症。

为此，行业内有两种解决方法。

其一，就是给AI建立外部数据库，让AI有库可查。目前常见的AI系统，大多属于这一类。

其背后核心技术，就是RAG检索增强生成，以及Embedding嵌入向量技术。

然而。它们的缺点很明显——太过依赖外部组件，处理流程繁琐。

而智诊科技，则创造性地研究出一种更接近人类大脑的新方法——把记忆直接放到模型中！

如果是外部存储派的方法，需要翻笔记才能想起。但智诊的Wise MemOS 2.0，则将记忆直接在脑中融会贯通，内化为了自己的专业能力。

只有基于这样的记忆技术，AI才能在实践中提出假设、求证，做出全新的发展和创造……

智诊让大模型真正拥有属于自己的记忆，不再只是外挂数据库。

由此，Wise MemOS 2.0 诞生，它让AI真正拥有跨任务、跨时间的持续学习能力。

可以看到，在业内评估AI记忆的权威榜单Locomo上，Wise MemOS 2.0的得分跃升到95.8%，比去年的外挂数据库记忆版本提升了将近32个百分点！这已经达到了国际领先水平。

2020年，一位58岁患者因单侧肢体僵硬、左旋多巴反应良好被诊断为帕金森病。

但2022年患者出现尿失禁、体位性低血压等自主神经症状，这是多系统萎缩症（MSA）的早期信号；2024年又出现构音障碍、吞咽困难，最终，他被确诊为多系统萎缩症（MSA）。

这中间的5年，错过了最佳干预窗口。问题出在哪里？

其实，5年的延误，并非医生不专业，而是传统诊断方式缺乏「时间维度」的连续推理。

在传统架构下，系统本质是基于相似度的信息检索。它看到的是孤立标签，而非疾病演进轨迹。每次查询都是重新开始，无法跨时间建立因果链。

而Wise MemOS 2.0则引入「记忆模型」，实现了跨时间关联推理。

如果当时用的是Wise MemOS 2.0，会发生什么？让我们把时间回拨。

2022年，AI会识别「单侧起病却早期出现自主神经症状」的异常组合，自动降低帕金森概率、提升MSA-C型可能，并提示重新评估。

到了2024年，更关键的一步发生了——Wise MemOS 2.0不只是诊断「现在」，它回溯重新理解了2020年的数据。

当年「左旋多巴反应良好」这一条，被重新解释为：MSA早期可有一过性反应，不代表排除诊断。

这，就是Wise Mem OS 2.0记忆模型对临床专家「专业直觉」的复现。

一个有经验的神经科专家，价值不只是于记住多少病例，还在于大脑里的连接已经进化。见到新的早期患者时，他会对「不完全典型」的信号产生警觉。

Wise MemOS 2.0做的，是把这种「直觉」工程化。在2026年之前，大多数AI像快马，有速度却没记忆，关键时刻可能掉链子；而Wise MemOS 2.0，老马识途，在关键时刻拉你一把。

再给AI一双「眼睛」

WiseDiag升级

解决了记忆的问题，接下来就是要给AI一双眼睛。

第二天，全学科医学基座大模型WiseDiag V2全新亮相，正式升级为多模态大模型——既能看懂片子，又能读懂病理。

它支持千亿级参数，是能实现端到端多模态理解的医疗专用大模型底座。

医学训练数据从450亿Token跃升至800亿Token，覆盖更完整的疾病谱。

联合50余位三甲医院专家，对3万余例真实病历进行深度拆解——标注的不只是「是什么病」，而是「为什么是这个病」的完整循证推理路径。

这是智诊责任的积累：每一步升级，都经临床专家把关，避免「黑箱」风险。

如一位从学徒成长为大师的医生，AI不仅学会了记忆，还学会了「同时看见、同时思考」。

自古以来，「看病」字如其意，天生就是「多模态」的，不只是对话等交流，关键还要医生「看」！

如果说WiseDiag V1还只停留在问的阶段，那这次V2迈向了「望闻问切」的下一步。

WiseDiagV2彻底告别了「先识图转文字、再理解文字」的低效管道，而是实现底层图文同构：

视觉特征直接对齐医学知识，每一张影像、化验单、体征照片，都瞬间映射为大脑中的医学概念向量。

这意味着：告别信息孤岛，AI像资深医生一样「看病」。

在权威榜单上，它刷新多项纪录——

在权威的中文医疗大模型评测MedBench中，WiseDiag得分为69.8，独占鳌头。

在MedQA基准上，斩获93.6分，逼近人类执业医师。

在医疗推理生成数据集VL-health影像专项上，得分69.2，多模态能力得到验证。

而在OpenAI的HealthBench基准真实临床模拟中全球领先，67.2分。

对比OpenAI的HealthBench（前沿模型仅约60%），智诊的多模态推理已在某些极端场景展现出领先稳定性。

这不是炫技，而是可信可靠的临床证据。

这是一个刚满月的宝宝，摆在医生面前的就这三样东西：一张胸部X光片、一张足部外观照、还有一张血常规化验单。

症状很明显但很分散，就像几个不相干的毛病，这就很考验模型捕捉碎片信息和综合分析的能力。

但WiseDiag V2并没有盲人摸象，而是整体思考：

在胸部X光片，锁定了食管闭锁和半椎体发育异常；

在足部外观照中精准识别了足部的马蹄内翻；

通过化验单的数值和胸部X光片读出了吸入性肺炎的风险。

综合所有信息给出正确的诊断结果——VACTERL联合征。

VACTERL联合征是一种罕见的非随机先天性多系统发育畸形组合，通常由至少三种特定器官缺陷组成：脊柱畸形（V）、肛门闭锁（A）、心脏缺陷（C）、气管食管瘘/食管闭锁（TE）、肾脏畸形（R）和肢体异常（L）

由此可见，WiseDiag V2是一个医疗AI强大的多模态认知底座。

给AI一套「手脚和工作流」

WiseResearch

在第三天，WiseResearch上线了。

它是一个会停下来查证、反复补全证据的医疗智能体。

可以说，这是一个AI医疗版的哆啦A梦，如果遇到复杂问题，它会去「口袋」里拿工具、查文献、核对数据。

WiseResearch的口袋里，有以下三个最核心的工具。

第一个，就是医学信息抽取智能体MedOCR，它能抽取复杂的医学信息，还能实现对结构化数据的零失误还原。

比如，看一个实际的例子：

可以看到，面对这张生化报告中代表指标异常的上下箭头，主流OCR模型几乎都识别错了，体检问卷的识别结果就更严重了，直接颠倒了「有」和「无」。

只有MedOCR，对测试样本做到了全部正确识别，完美还原了数值、单位、上下箭头在内的所有细节！

而且，WiseOCR（MedOCR）已经作为一个Skill集成在OpenClaw中，可以说是目前全球效果最好的OCR工具之一。它将医疗级别的识别能力应用到日常文本识别场景中，效果非常炸裂。

同时，它还深度结合了OpenClaw的各项功能，让整体识别体验更加强大、高效。

第二个工具，是智诊医学知识库MedDB。

不同于传统知识库「量大而杂乱」的数据堆砌，MedDB收录了超过40万条经过专家审核的条目，覆盖1.2万种疾病，给模型提供了一个绝对可信的校验基准。

由此，可以确保模型说的每一句话，都没有偏离医学共识。

第三个工具，是智诊的专业医学搜索引擎MedSearch。

它拥有严格的权威优先、时效优先策略，让知识库补充每天涌现的新药和新共识。

比如，在搜索多发性骨髓瘤最新指南时，几款友商搜索引擎中虽然也能搜到相关信息，但时效性滞后，来源不确定。

而MedSearch不仅检索到了NCCN 2006年最新版临床指南，还检索到了国内最新发布的权威指南。

也就是说，模型给出的建议，将和全球最顶尖的医疗指南、共识保持同步。

有了这三大法宝，WiseResearch面对患者抛出的复杂临床问题时，会进行多轮拆解与规划，然后根据路径去调用工具。

比如，上传一张含多项指标的混合化验单，要求分析图片，给出初步诊断。

可以看出，这个案例数据多、跨度大，排版复杂，关键信息全藏在细节里，难度极大。

模型收到图片后，经过快速判断，调用了专业度极高的MedOCR，发现甲状腺球蛋白抗体指标异常偏高，血清轻链比值偏低。

随后，它针对性地多次调用MedDB和MedSearch循序渐进检索、反复校验，最终给出完整的诊断报告。

最终，它明确诊断为「自身免疫性甲状腺炎」，指出轻链良性的可能性大。

AI给出的每一条建议，背后都有据可查，这就是WiseResearch区别于普通聊天机器人的核心底色。

榜单结果也充分证明，WiseResearch在临床上的应用可行且有效。

在临床Agent测试榜单AgentClinic-MedQA上，WiseResearch拿到64.8分，整体比人类医生高出10分

在医学专家问答推理的MedXpertQA榜单上，WiseResearch也超过了GPT-5-high，Deepseek等

三甲医生，进家族群了

过去三天，聊的都是「硬核技术」：医疗记忆系统Wise MemOS、多模态医疗大模型WiseDiag V2 、AI医疗的哆啦A梦WiseResearch。

但医疗到底是如何落地的？健康类App众多，他们如何让人人受益？

很多时候，健康管理的阻碍不是技术，而是「麻烦」：下载APP是门槛，注册是门槛，数据分散是门槛，怎么用更是门槛。

所以，这次智诊直接把顶尖的医疗AI，放进大家最熟悉常用的微信中——

好伴AI微信小程序，已经正式上线！

不需要下载，不需要注册，微信里搜一下就能用。

小程序不仅门槛低，APP上的核心功能一个不少——报告解读、拍照识热量、专家问答、健康档案，全部免费开放。

当好伴AI进入家庭微信群，子女远程也能参与父母的健康管理，专属AI家庭医生时刻待命。

现在，医生的大脑真的被塞进AI里，这不是错觉。

过去一年，好伴AI和全国2000多位真实医生一起，构建了「AI专家分身」。

他们把自己的临床经验、科普文章、授课内容都沉淀进来了，还能记住你的健康状况、时时提醒你。

不仅如此，好伴AI还「会追问」。比如说，你问「肚子疼」，好伴AI会问你：「上腹还是下腹？饭前疼还是饭后疼？」

这就是好伴AI的循证追问系统——AI不是在猜，而是在收集证据。

以前，患者和家属自己操心如何描述病情，现在好伴AI帮你兜底。

不止是问诊，多模态大模型WiseDiagV2让好伴AI「随心拍」。

比如说常见的拍食物，一般的健康管理App只是预估一下热量，但好伴AI会结合体重等数据，真正和疾病管理挂钩。

比如说，慢性肾病患者拍了「香蕉+红烧肉」的照片。

好伴AI会说：「红烧肉钠含量超标，对你的肾脏负担太重，建议过水去盐后再吃」。

它的独特之处，就是做的事非常有医生思维。

然后，它还能拍医学报告和影像。

病例、检查报告、影像等医学相关材料都可以给好伴AI看，不止是识别文字和图片，更是语义理解+风险分层。

它会结合你的熬夜习惯、既往病史等个体化差异，告诉你哪些是「真健康风险」。

此外，好伴还有一个独特能力——多年报告联合深度分析。

体检年年正常，但这不等于安全，一些指标的趋势才决定命运。如果能更早的关注到指标趋势，很多病，其实早有预兆。

普通的体检告诉你「有没有病」，好伴AI却告诉你「离病还有多远」。

比如张先生连续5年的体检中，PSA数值分别是1.2、1.8、2.5、3.1、3.8，每年结论都正常，然而好伴AI计算增长速率后，却发出预警：PSA上升趋势已经超过了年龄增长，需要尽快做前列腺穿刺。最终，张先生果然发现了早期病变。

但好伴AI，其实只是冰山露出水面的一角，智诊已打磨出一整套能力底座。

第一层是Model as a Service——模型API，有研发能力的厂商和科研机构通过API打造自己的服务。

第二层是Agent as a Service——智能体开放。互联网医院、体检中心、健康管理公司接入以后，可直接上线一套「可运行的医疗Agent」。

第三层是Solution as a Service——场景化解决方案。比如为医院快速克隆本院专家的数字分身，接入在医院公众号上。

智诊，打破医疗不可能三角

优质的医疗资源总是稀缺的，甚至出现了「医疗不可能三角定律」——

医疗体系的便宜、高效和服务好，不可兼得。

在1994年，宾夕法尼亚大学教授、美国联邦医疗保险（Medicare）早期政策的奠基人William Kissick在著作《Medicine’s Dilemmas》「医疗的困境」中提出了「医疗领域的铁三角」：成本（Cost）、质量（Quality）与可及性（Access）。他指出，所有医疗体系都绕不开三大核心议题，而且三者之间存在着动态而复杂的相互牵制关系。

而智诊科技向全民健康负责，用精准、便捷、普惠突破了这种「医疗不可能三角定律」。

现在，智诊已累计服务用户超1000万人次，入选国家重点研发计划；获多位国家级专家高度肯定；被央视与浙江卫视专题报道，成为「AI+医疗」示范样板；

已服务300+家三甲及省级重点医院，汇聚2000+位专家分身，覆盖全国多专科及基层家庭医生网络。

从公共卫生到私人医生，智诊科技覆盖政府、医院、健康机构、医疗科技企业、患者等多种用户场景。

如今，行业趋势已经愈发明显：通用大模型的红利正在收窄，而真正掌握医疗数据壁垒、拥有深厚临床Know-how的垂直领域企业，将在这个领域脱颖而出。

而智诊科技所代表的正是这样一种务实的方向——

其他大厂的AI医疗模型在卷流量的时候，他们更专注的是创新，致力打造更专业、更可靠、更负责、更可信的AI医疗健康助手。

站在2026年的春天回望，这不仅是AI医疗的商业化元年，更是一场关乎14亿人健康福祉的产业觉醒。

以智诊科技为代表的创新力量，正在医学疆域上雕刻出最激动人心的未来模样——诊疗更精准、资源更普惠、生命更有尊严。

这，或许正是「AI+医疗」这轮资本热浪之下，最值得我们期待的时代回响。