京東健康股價一度漲8%，醫療大模型的全場景化才是關鍵課題？_風聞

來源｜醫藥研究社

互聯網醫療企業想要飛得更高，已經離不開AI。

京東健康就是一個鮮明的例子。據瞭解，在2025京東健康年度醫生盛典和數智醫療大會上，該公司發佈了基於線上全域場景的大模型全系產品“AI京醫”，以及業內第一個面向醫院全場景應用的大模型產品“京東卓醫”。

可以看出，京東健康大模型產品服務體系已經愈發完善。而互聯網醫療領域AI技術應用的進一步深化，也引起了市場的高關注。據悉，1月20日，京東健康股價盤中一度漲近8%，報30.5港元/股。

與此同時，一些經典議題也再次被擺上討論桌，比如AI醫療的剛需性如何、還有多大優化空間等。

裝上AI引擎，京東健康起飛正當時

毫無疑問，AI已經成為京東健康的重要發展引擎。

據瞭解，2023年，京東健康率先發布了業內首個知識與數據相融合的醫療大模型“京醫千詢”，其建立在京東言犀通用大模型基礎之上，能快速完成在醫療健康領域各個場景的遷移和學習，擁有海量的醫藥全域流通數據。

另外，根據面向中文醫療大語言模型的開放評測平台MedBench評測榜單，“京醫千詢”大模型曾以綜合得分92.4分的優異成績位居榜單第1，展現了較強的產品競爭力。

隨着醫療大模型的落地，在線醫生診療效率提高，用户就醫成本降低，京東健康增長空間持續擴大。財報顯示，2024年上半年，京東健康總收入為283億元；非國際財務報告準則指標下（Non-IFRS）淨利潤達26.4億元，同比增長8.5%；淨利潤率達9.3%，創半年度業績新高。

1月11日，京東健康也宣佈，2024年，京東互聯網醫院診療人次超1.8億，患者服務滿意度不斷提升，達到98.4%。

顯而易見，京東健康業績高增背後，AI已是不可或缺的助力。而AI醫療也受到供需矛盾的推動。

具體而言，近年來，基於大眾健康意識的增強、老齡化進程加快等，我國醫療健康領域的消費需求持續增長。國家統計局數據顯示，2024年，全國居民人均醫療保健消費支出2547元，增長3.6%，占人均消費支出的比重為9.0%。

拉長時間看，近十年全國居民人均消費支出增長了79.65%，其中醫療保健增幅最大，十年增長118.63%。

但龐大的醫療需求下，優質醫療資源始終有限且分配不均，矛盾的產生呼喚行業引入AI等顛覆性技術，以優化傳統的醫療業務運作邏輯。

政策端也在“添力加火”。比如，2024年11月，國家衞生健康委、國家中醫藥管理局、國家疾控局聯合發佈《衞生健康行業人工智能應用場景參考指引》，指出要從醫療服務管理、基層公衞服務、健康產業發展和醫學教學科研四大類84種具體場景，全方位發揮AI優勢，重塑大健康行業新質生產力。

醫療大模型元年加速到來。《2023醫療健康AI大模型行業研究報告》數據顯示，截至2023年10月，國內累計公開的大模型數量就達到了238個，其中醫療大模型近50個，涉及患者問診、醫生助手、藥物研發、健康科普等多個領域。

值得一提的是，互聯網醫療企業前沿技術與商業模式的融合，或能產生更大的乘數效應。比如京東健康，通過線上運營積累了豐富的用户數據，利於大模型的訓練與場景佈局。

不過，在不少投資者看來，即便產業大模型已經百花齊放，但AI醫療仍處於早期。啓明創投副總裁孫墨陶就曾提到：“大模型只是一種能力，技術的進展想要真正改變一個行業，還是很漫長的，尤其是醫療。”

一些痼疾的存在，正在推動京東健康等互聯網醫療企業加碼AI技術升級。

抓住主體需求，AI醫療仍未行至終點

醫療領域患者、醫生、醫院等主體各有各的難。

於患者而言，就醫體驗還有較大的優化空間，就診流程複雜（如掛號、繳費、檢查等環節需要多次排隊）、檢查報告缺少指導等痛點仍然突出。

於醫生而言，面對的問題就有日常工作（如病史收集、病歷書寫、患者管理）繁瑣、接診效率不高、臨牀決策考慮不全等。

於醫院管理者而言，如何在有限的醫療資源與日益增長的醫療需求之間尋找平衡點，始終是一個大問題。

而AI醫療這場科技革命要產生顛覆性作用，也必然需要落實到這些細節處，兼顧各類主體需求，打通線上線下診療場景。

目前來看，京東健康的AI產品升級也正是從上述需求出發。

據瞭解，“AI京醫”包括AI診療助手、AI醫生智能體、AI科研助手等產品。其中，AI診療助手能夠覆蓋診前、診中、診後的全流程，幫助醫生完成更加高效、個性化的診療決策。官方數據顯示，AI診療助手2.0的分診準確率已達到99.5%，電子病歷書寫效率提升了120%，AI一次問題解決率超90%。

AI醫生智能體，可基於為醫生量身定製的專屬“數字分身”，深度學習醫生的專業知識、思維方式和表達習慣，隨時隨地為患者提供醫療諮詢以及掛號預約、病程管理、用藥提醒、康復指導與營養方案等服務。

AI科研助手，則可以幫助醫生快速查閲文獻，提高科研效率。

另一大模型產品“京東卓醫”兼顧更多主體需求，既具有面向患者、提供連續性醫療服務的“個人就醫管家”，面向醫生、優化個性化診療的“醫生數字分身”，還有面向醫院的“未來數字醫院”功能。

據悉，“未來數字醫院”類似醫院的“超級大腦”，主要為醫院運營管理提供覆蓋線上線下、院內院外一體化AI解決方案。此種方案下，患者可以享受到更便捷的“醫、檢、診、藥”閉環服務，醫生的診療能力和效率也能進一步提升。

綜合來看，京東健康發展AI醫療基於產業鏈全場景視角，致力於讓患者看病更舒心、醫生臨牀科研更高效及醫院整體營運更輕鬆，而不是止步於提供單一的產品或者解決方案。從這樣的佈局中，我們也能一窺AI醫療的應用前景。

但回到實際應用中，京東健康醫療大模型產品體系落地還是有一定難度。

挑戰主要在於：醫療領域存在低質數據，或一定程度削弱AI模型精準度；醫療行業信息密集、分散且高度專業化，非常容易形成數據孤島，數據難以安全共享；考慮到個人信息保護，患者對AI的接受度和信任度還有待提升等。

這也意味着京東健康在AI醫療佈局上還有較長的路要走。同時，醫療大模型的落地也是一個產業性問題，並非單一企業就能解決的。未來，京東健康持續加碼聯合產學研用醫各方，共同搭建醫療健康行業大模型標準體系，是一個可以預見的趨勢和動向。