一、医疗 AI 哪家强?京东健康凭什么上榜

7 月 28 日的世界人工智能大会上,一份《2025 医健可持续创新案例推荐榜》火了。京东健康凭借医疗 AI 领域的硬实力强势入选,评语直指核心:“领先的 AI 大模型能力,为医疗服务提质增效,驱动普惠医疗加速落地。”

作为互联网医疗里最早押注 AI 的玩家,京东健康这几年动作不断:

  • 推出国内首个全面开源的医疗垂类大模型 “京医千询”

  • 上线 “AI 京医”“康康” 等一系列 AI 产品,覆盖问诊、买药、健康管理全场景

  • 从服务普通人(toC)到医院(toB)、医生(toD)、家庭(toH),实现了医疗 AI 的大规模落地

现在,它的 AI 不仅能看常见病,甚至能辅助医生对付癌症、心脑血管病这类复杂疾病 —— 医疗 AI 的 “深水区”,京东健康已经蹚进去了。

二、京医千询 2.0:AI 医生凭什么能看 “疑难杂症”

京东健康探索研究院首席科学家王国鑫有个观点:好的医疗 AI,得能 “局部替代” 医生。意思是,在某些场景下,AI 的能力得和真人医生差不多。

要做到这一点,光靠 “啃” 医学教材可不够。

1. 训练数据够 “硬核”:不止是知识,更是 “实战经验”

普通医疗 AI 可能只学了临床指南、教科书,但 “京医千询” 的 “食谱” 要丰富得多:

  • 京东互联网医院每天几十万次问诊记录(患者问什么、医生怎么答)

  • 真实用药数据、体检报告、甚至罕见病诊疗案例

  • 与药企合作沉淀的专病数据(比如肿瘤治疗的用药反应、康复效果)

就像医生不能只靠课本看病,AI 也得在 “真实病例” 里摸爬滚打。这些独家数据,让 “京医千询” 从 “背书指南” 升级到了 “会灵活判断”。

2. 能力升级:从 “全科问诊” 到 “参与抗癌会诊”

今年 5 月升级的 “京医千询 2.0”,已经能闯进医疗 AI 的 “深水区”:

  • 复杂疾病应对:针对癌症、心脑血管病,结合患者个体数据(比如基因、病史)和循证医学证据,给医生个性化诊疗建议

  • 多模态分析:能同时处理影像(CT、MRI)、文本(病历)、基因数据,相当于一个 “AI 版多学科会诊团队”

  • 深度推理:会读医学文献、分析检查报告,不是简单给结论,还能解释 “为什么这么建议”

比如面对一位肺癌患者,它能结合患者的基因检测结果、过往用药史,甚至最新的临床研究,帮医生判断哪种靶向药可能更有效 —— 这已经不是 “辅助工具”,而是医生的 “数字战友” 了。

三、从健康咨询到医院诊室:AI 医疗全场景落地

京东健康的 AI 不是 “实验室产品”,而是真真切切在服务用户和医生:

1. 普通人的 “随身健康管家”

  • 康康:上线半年服务 3000 万人次,能解读体检报告、推荐附近医院,甚至链接 “买药秒送”“上门检测” 等服务

  • AI 京医:5000 万用户在用的 “数字医生团”,有医生、药师、营养师等角色,最近还上线了 500 个 “专家智能体”,比如皮肤科专家的数字分身,能精准解答银屑病问题

最方便的是:先免费咨询 AI,觉得需要再找真人医生。比如孩子发烧,先问 AI 判断是否需要紧急就医,再决定去医院还是在线问诊,省了不少挂号排队的时间。

2. 医生的 “效率加速器”

南方医科大学的林志淼医生有个 “数字分身”,能自动回复银屑病患者的常见问题,还会帮需要面诊的人预约门诊。他说:“每天能多接 3-5 个疑难病例,效率提升了一半。”

这正是 AI 的价值:帮医生从重复工作里解放出来,专注看更复杂的病。

3. 医院里的 “智能助手”

通过 “京东卓医”,AI 开始走进线下医院:

  • 帮基层医院医生写病历、查用药禁忌

  • 链接大医院资源,比如让县医院的 CT 片能快速得到专家 AI 的分析

  • 慢慢搭建 “线上问诊 + 线下诊疗” 的闭环,缓解医疗资源不均衡的问题

未来:AI 能让好医疗更 “可及”

京东健康的野心不止于 “做几个 AI 产品”,而是通过 “三引擎 + 四模型” 架构持续深耕:

  • 三引擎(循证数据、临床病例、医患交互仿真)保证数据质量

  • 四模型(全科、专科、健康 Agent、影像)覆盖全场景

最终目标是:让偏远地区的患者也能通过 AI 接触到优质医疗资源,让基层医生有 AI 帮忙提升诊疗能力。

就像王国鑫说的:“医疗 AI 的终极价值,不是取代医生,而是让好的医疗服务,每个人都能享受到。”

四、AI大模型学习路线

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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