21世纪经济报道记者 闫硕
作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心力量，人工智能（AI）正深度融入卫生健康体系的各个环节，为行业高质量发展注入强劲动力。医疗AI赛道也因此成为互联网医疗企业、科技公司等的必争之地。
1月17日，京东健康面向医生群体推出循证医学AI工具“知医”，该工具可被视为“OpenEvidence”的中国版方案，以及面向医院全场景应用的大模型产品“京东卓医”正式推出2.0版本，其目标也从1.0时代的重塑患者服务流程提升至成为医院新的增长引擎；1月19日，记者获悉，阿里健康AI产品“氢离子”已完成内测并开放下载，这是其首个自研医学大模型，致力于打造医疗领域幻觉率最低的AI助手。
与此同时，科技企业也在加速布局这一领域。据OpenAI官网，1月8日，OpenAI正式推出ChatGPT医疗保健版，目前，该版本已在多家机构部署，包括AdventHealth、Baylor Scott & White Health、波士顿儿童医院等。此外，其推出的OpenAI for Healthcare产品组合还包含为医疗生态系统提供核心动力的OpenAI API。
京东健康CEO曹冬表示，这几年，医疗行业正迈入“既要高质量、又要高效率，还要可持续”的新阶段。人工智能技术的快速发展，为医疗领域带来了更多新可能。需要强调的是，医疗不是“技术秀”，更不是“概念论”。医疗的底层逻辑从来都很清晰——围绕患者的安全与普惠，围绕医生的效率与专业，围绕医院的管理与发展。
“医疗AI的核心价值在于重塑医疗服务模式，打造更极致的效率与体验，将优质的医疗健康服务，变得更普惠、更高效、更可信赖。”曹冬认为，医疗不是一次性项目，而是一项长期运行的系统工程，它要求技术可靠、服务连续、治理可控，更要求参与者具备长期投入的耐心和能力。
巨头加码布局
近些年，国内以京东健康、阿里健康为代表的互联网医疗企业持续深耕医疗AI，国外以OpenAI为代表的科技企业也加码布局医疗AI。
2025年1月，京东健康面向医院全场景应用的大模型产品“京东卓医”正式上线，目前已在温州医科大学附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、苏州市立医院等医院落地，累计服务患者超500万人次。
2026年1月17日，京东健康正式推出京东卓医的2.0版本，该版本深度融合了京东健康“AI+供应链”优势能力，通过卓医智脑（JoyDocBrain）构建基础系统与生态适配能力，形成覆盖临床营养、院外用药、体重代谢三大核心场景的全程管理解决方案，为医院提供规范化、可追溯、高效率的数智化支撑。
至此，京东健康AI健康服务矩阵进一步完善，“京医千询2.0”大模型形成较为成熟的技术架构，AI医生“大为”也在触达更多用户，“AI京医”体系上线超1500个专家医生智能体，“京东卓医”在多家医院落地。这些技术涉及智能分诊、24小时随访，以及专病诊疗与科研。
无独有偶，1月19日，阿里健康推出其首个自研医学大模型“氢离子”。21世纪经济报道记者经多方信源证实，该产品已进入实际应用阶段，主要面向临床、科研领域的医生群体。据了解，“氢离子”主打“低幻觉、高循证”核心能力，所有回答均有权威出处，支持一键溯源、直达信源，致力于打造医疗领域幻觉率最低的AI助手。
此前，阿里健康财报中也曾透露，其自研医学大模型正在积极探索在严肃医疗领域的应用场景，致力增强模型在临床决策、临床科研等关键环节的AI循证能力。此次，“氢离子”正是该模型能力的首个产品化体现。其产品逻辑与海外大热的OpenEvidence相似，但在本地化体验上更具优势。
值得一提的是，此前，阿里巴巴已通过通义千问、蚂蚁阿福布局C端（用户端）健康服务。高门槛、高专业性的严肃医疗场景应用，则交由阿里健康承接。至此，阿里在医疗健康领域的AI布局已实现“C+D”端（D端即服务运用端）的完整布局，其医疗AI版图已然补齐。
再观国外，近日，OpenAI在官网指出，其已推出OpenAI for Healthcare。这是一套专为医疗机构打造的产品组合，在满足合规要求的同时，助力机构提供更稳定、更优质的患者护理服务。
其中包含的ChatGPT医疗保健版专为真实医疗场景中所需的严谨、循证推理而设计。它在有效减轻行政负担的同时，让医疗团队能够将更多精力投入到患者照护中。借助这一安全的工作空间，医疗机构可以将临床医生、行政人员和研究人员汇聚在同一平台上，并通过灵活的管理权限，实现人工智能大规模的安全部署。
影响几何？
随着AI技术的持续变革和产品的陆续落地，医院、临床医生和患者的行为模式都将迎来深刻改变。
Smarter Technologies总裁Michael Gao近日在接受摩根大通采访时指出，对医疗行业从业者而言，AI技术已开始创造实际应用价值。以往医疗行业的技术仅停留在“流程数字化”层面，并未能减少营收周期中所需的人工认知投入。而在过去几年里，AI技术实现关键性突破，能够有效减轻人工认知负担，接手那些以往必须依靠人类智慧才能完成的任务，比如梳理患者的完整诊疗路径、在保险公司的线上系统中完成理赔申请提报等。
在患者层面，京东健康副总裁、智慧医疗业务总经理尹川以一家医院的真实数据举例道，以往的患者就诊行为往往集中于诊前7日和就诊当日挂号，就诊当天还需要完成签到及一系列手机端操作。而当这家医院接入医疗AI系统之后，患者的就医行为出现显著变化。
具体来看，诊前7-14日，已有23.09%的患者开始搜索症状和医生信息；诊前7日，68.80%的患者进行挂号操作，并进一步完善病情信息；就诊当天则可以高效完成线下就诊全流程；诊后7日，仍有43.63%的患者与医院保持线上联系；诊后7至14天会有15.75%的用户会打开系统。“这标志着医疗服务正从单次诊疗转向长期健康管理，推动行业迈入连续性医疗的新阶段。”
不仅患者的就医行为模式被AI重塑，互联网医疗的底层发展逻辑也随之发生深刻变革。京东集团副总裁、京东健康互联网医疗业务总经理范卉向21世纪经济报道记者表示，如今的互联网医疗早已超越了在线问诊的单一范畴，升级为贯穿“防-筛-诊-治-康”全流程的个性化解决方案。
她认为，真正落地见效的健康管理，绝非AI生成一份报告，而是要将优质医疗服务精准触达患者。这既需要强大的供应链与地面服务能力，也离不开线上线下一体化的医疗、医护资源连接能力，更关键的是，需要企业进行长期投入与深耕。
需要指出的是，随着AI与医疗的深度融合，企业的研发逻辑也在同步迭代。行业已经形成一个共识：在医疗体系落地AI技术的过程中，那些能够与医疗机构深度合作的企业，往往更容易取得成功。
对此，Michael Gao解释道，这是一个双向迭代的过程，一方面，企业帮助医疗机构掌握人工智能输出结果的管理方法，指导其重构工作流程以实现价值最大化；另一方面，企业也基于合作过程中积累的经验，反哺并优化模型的研发与构建。
仍需持续探索
AI在医疗领域的潜力毋庸置疑，但目前仍面临诸多挑战，例如数据质量参差不齐、数据孤岛现象普遍存在、监管框架有待完善等。
其中，数据质量问题备受关注。在清华大学万科讲席教授梁万年看来，AI医疗产品的性能，归根结底取决于训练数据的质量与准确性，数据治理是人工智能落地医疗的核心关键，而非单纯依赖大模型本身。不同医院的数据源存在差异，基于甲医院数据训练的产品，与基于乙医院数据研发的产品往往效果不同，这背后正是数据质量的差异所致。
“要想提升数据质量，需要建立一套多方共赢的动力机制。要让医生愿意使用、患者乐于接受、医院主动推广。目前而言，从政策设计、机制建设、监督管理，到价格体系与项目准入等层面，相关配套制度仍需进一步完善。”梁万年表示。
在完善数据治理与配套制度的同时，AI医疗的落地还需平衡技术功能与人文关怀。华中科技大学同济医学院附属协和医院门诊办公室主任陈澍认为，人工智能带来的医疗服务智慧化升级，始终离不开人文服务的温度加持。我们打造AI患者助手的核心目标，是推动其从执行单一指令升级为精准识别复杂就医意图。
比如，当患者表述“心慌”时，系统能自动匹配擅长该病症的专科医生；当患者反馈候诊时长超出预期时，AI可主动推荐心电图等前置检查项目，帮助优化就医流程。这种从问答交互到功能调用、主动办事的模式转变，可以真正诠释AI陪诊的核心价值。
谈及AI赋能医疗的核心价值，曹冬认为最终要回归三个核心问题：第一，能不能真正减负，让医护把时间用在更关键的临床决策和人文关怀上；第二，能不能提高质量，让诊疗更规范、更及时、更一致；第三，能不能切实改善体验，让患者获得更可及、可连续、有温度的服务。
“真正的创新，不能只是让模型参数更大、效果更炫，而是让能力真正进入医院的流程、进入临床的细节、进入管理的指标体系，解决从能用到好用、从好用到敢用、从敢用到规模化的问题。”曹冬说。
从行业发展势能来看，《中国AI医疗产业研究报告》显示，2023年中国AI医疗行业规模达973亿元，预计2028年将增至1598亿元。
当前，医疗AI已告别概念炒作，迈入以价值兑现为核心的关键发展阶段。随着企业与医疗机构的深度协同、配套体系的持续健全，医疗AI将成为医疗健康行业高质量的核心引擎，让优质医疗服务触达更多人。
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