今天小編分享的互聯網經驗：京東健康開源，醫療AI變陣，歡迎閲讀。
連續盈利的京東健康，向醫療 AI 行業投放了一架開放共赢的 " 雲梯 " 。
3 月 6 日港股盤後，京東健康（06618.HK）發布了 2024 年年度業績公告，數據顯示，公司實現營收 581.60 億元，非國際财務報告準則指标下（Non-IFRS）淨利潤達 47.92 億元，同比增長 15.9%，收入和淨利潤均超市場預期。
截至 2024 年 12 月 31 日，京東健康年度活躍用户數量達到 1.84 億，全年日均在線問診咨詢量超過 49 萬。
過去一年，是京東健康在醫療 AI 領網域不斷 " 摘果 " 的一年，依托 " 京醫千詢 " 大模型，結合具體醫療服務場景，京東健康構建了由 AI 驅動的產品和解決方案矩陣，完成了業内最完善的大模型應用落地和業務布局。
新年伊始，京東健康再 " 放大招 "。為共建醫療 AI 生态，" 京醫千詢 " 醫療大模型于日前全面啓動開源，成為國内醫療行業首個全面開源的垂類大模型。
大數據、大算力、強算法，是 AI 大模型成功的三大基石，亦是大模型廠商一磚一石築起的 " 護盾牆 "。在數據復雜、專業要求高且責任重大的醫療健康領網域，這堵 " 牆 " 更具含金量。随着 " 京醫千詢 " 全面開源，這堵 " 牆 " 被澆築者親手推倒，包括模型研發路徑、訓練參數、訓練代碼和最核心的訓練數據集，已全部開放可見。這意味着更多醫療機構、開發者可據此快速開發出适合自身需求的醫療 AI 應用。
搭建 "AI 健康第一入口 "，是京東健康自 2018 年以來進行一系列醫療 AI 布局的 " 圓心 "，随着新技術漸次觸達更豐富多元的醫療場景，一場行業變革大幕徐徐拉開。但立于當下，距離 AI 技術在醫療領網域的全面落地，仍隔山隔海。
作為行業早期參與者，在 AI 技術爆發之年，京東健康通過醫療大模型開源，以技術領先與數據透明，吸引更多行業金字塔尖的人才，推動行業加速變革。
醫療 AI" 老兵 " 的技術開荒
十多年前，人工智能在深度學習算法的突破下迎來一輪狂熱的變革，作為技術迭代的直接受益群體，互聯網從業者希冀于新技術能對一切低效領網域進行重塑，而遍布痛點的醫療系統成為一批技術信仰者們立志要深刻改變的領網域。
這是醫療與 AI 的最初相遇。
依托于京東集團的電商與互聯網基因，京東大藥房在 2016 年正式上線，次年，人工智能被寫入政府工作報告，醫療健康作為人工智能應用落地的四大產業之一，迎來了一系列的支持政策。2018 年，互聯網醫療輔助醫療的定位正式确立，同年，京東健康互聯網醫院獲得醫療機構執業許可證，并拿下牌照。
京東健康成為最早一批探索醫療服務與 AI 如何高效結合的技術開荒者。
當時的 AI 技術應用主要集中在醫學影像分析、疾病預測等基礎應用領網域，談及數據環境復雜的醫療服務部分，醫院與患者對 AI 的接受度普遍不高，技術持有者們的介入慎之又慎，但在數字化浪潮席卷之下，技術提升效率并改善體驗的能力得到公認，這恰也是醫療服務領網域最稀缺的能力。
在 2019 年，京東健康推出 1.0 版本的 AI 分診與智能審方解決方案，用 AI 技術優化線上問診流程。" 面對海量用户，AI 分診能在用户的只言片語中找到症狀，并匹配醫生，這會提高醫療資源分配效率，直接改善用户體驗，而智能審方要對所有處方的合規與否作出判斷。" 京東健康探索研究院（JDH XLab）首席科學家王國鑫表示，京東健康對于 AI 的布局，是基于業務原生需求推出 AI 原生應用。
自那之後，不斷迭代已有醫療 AI 產品的同時，依賴于傳統機器學習算法的 AI 技術，已經被京東健康用來解決診斷質控、診斷輔助、病歷書寫、醫療知識圖譜構建、多病種診療路徑歸納等多層面問題。誕生于互聯網的京東健康，也同步向線下醫療場景輸送經過線上驗證的醫療 AI 解決方案。
得益于先期積累，京東健康提前進化為交叉領網域的 " 多面手 " ——從互聯網醫療切入，既懂用户，也懂產品，還懂醫療和藥品，并有閉環的商業模式。這為技術迭代後京東健康密集推出并有序落地醫療 AI 應用，培育了肥沃土壤。
京東健康線下藥房
技術迭代驅動醫療 AI 漸入佳境
" 百模大戰 " 啓幕後，互聯網醫療的進階方向有了明确指引。
王國鑫認為，"AI 技術的持續發展，幾乎是推動互聯網醫療繼續前進的唯一動力，否則，這一模式繼續向前，可能會出現問号。" 在醫療健康領網域，AI 技術的滲透随着大模型技術的爆發，一再提速，京東健康提供了一個鮮活的範例。
2023 年 7 月，基于京東集團 " 靈犀 " 通用大模型，京東健康推出 " 京醫千詢 " 醫療大模型，這也是業内首個實物與服務相聯通、知識與數據相融合的醫療大模型。
一方面，" 京醫千詢 " 快速更新了京東健康原有的醫療 AI 服務能力，如基于大模型的 AI 藥師、AI 營養師、AI 護士等解決方案。
舉例來説，在京東健康的健康商品零售業務板塊中，需要配備不少營養師專業導購。據王國鑫介紹，真人服務被 AI 營養師替代後，平台導購效果超出預期，多個品類實現了 10% 以上的提升。
因為在泛知識領網域表現出色的大模型，可以同時完整牢記多個品類信息，相較于 " 術業有專攻 " 的人類個體，能夠就用户詢問給出綜合性全面回復。在替代這部分人類工作方面，大模型有着天然的适配性。
另一方面，醫療大模型與各場景深度融合并高頻落地應用。2024 年，" 京醫千詢 " 更新至 2.0 版本，基于醫療大模型和豐富的線上醫療健康實踐場景，京東健康形成了面向用户、醫生專家、醫療機構的產品和解決方案。
面向用户，發布了 AI 健康助手 " 康康 "、AI 心理陪伴師 " 聊愈小宇宙 "、多模态技術應用 " 手機測血壓 " 等服務產品；面向醫生群體，打造了智能醫生助手服務產品，實現臨床輔助決策、患者智能管理、臨床科研輔助等功能；面向醫院場景，對院内就診流程進行智能化更新，而且，京東健康與温州醫科大學附屬第一醫院共建的智慧醫院服務產品也開始推廣應用。
2025 年 1 月，京東健康又發布了基于線上全網域場景的大模型全系產品 "AI 京醫 "，以及業内第一個面向醫院全場景應用的大模型產品 " 京東卓醫 "。
"AI 京醫 " 除了推出數字藥師、數字營養師等一系列專業服務數字人外，對于醫生來説，更像是一位 " 全能助手 "，產品涵蓋了 AI 診療助手 2.0、AI 科研助手、AI 醫生智能體等。其中，AI 診療助手 2.0 的分診準确率高達 99.5%，電子病歷書寫效率提升 120%，AI 一次問題解決率超 90%。
" 京東卓醫 " 則是一位醫院場景中的 " 全能管家 " ——就醫管家面向醫院患者，提供智能分流分診和陪伴式服務，會提前詢問患者病情，并選擇就診方式、匹配科室醫生；醫生數字分身可以幫助院内醫生提前收集病史信息，出具個性化診療方案、鑑别診斷建議、提示高風險；未來數字醫院是醫院管理者的 " 超級外腦 "，通過與京東健康互聯網醫療服務全場景打通，大幅提升了醫院資源運營效率，實現院内服務向院外延伸。
醫院全場景應用大模型產品 " 京東卓醫 "
經過一年半時間的 " 錘煉 "，如今的 " 京醫千詢 " 已經是 MedBench 評測榜單上綜合得分 96.1 分的冠軍大模型，也是在權威醫療評測集 MedQA 中新獲 88.9 分好成績的 " 優等生 "。
而 " 京醫千詢 " 的成長路徑和 " 實戰經驗 "，随着大模型的全面開源，也公之于眾，這背後有着京東健康推動 " 技術普惠 " 服務于 " 醫療普惠 " 的企業願景。
醫療大模型的 " 深造 " 之路
目前的 AI 技術仍在初級，于醫療領網域的應用更是處于早期，行業應多關注技術生态，而非競争格局，這是京東健康開源醫療大模型的決策依據。
醫院作為醫療健康服務的核心場景，是醫療 AI 應用的 " 着陸點 "，但從技術與醫療產生互動以來，信任度、接受度等問題并未完全解除，開放或是一條打開 " 方便之門 " 的通路。
王國鑫指出，醫療 AI 底層技術發展要靠來自真實世界的反饋去修正和引導，" 京醫千詢 " 全面開源後的技術透明化，會便于平台和醫院、醫生建立合作信任，大模型產品也更容易被醫院、醫生接納使用。
" 一個醫療模型要落地到醫院，中間還隔着場景和產品，模型要跟原有業務場景順滑結合并發揮效用，否則單純接入某一模型，其實很簡單。" 王國鑫認為，大模型入院沒有捷徑，就是要通過場景結合和產品方案去優化患者服務能力、幫助醫院做學科建設、助益診療水平提升。基于 " 京醫千詢 " 大模型開發的 " 京東卓醫 " 就是這樣一款產品。
另外，由于 AI 技術還有很大演進空間，對京東健康來説，開源模型對内會激勵團隊向新技術發起挑戰，與此同時，也能吸引最頂尖人才加入，因為 " 在技術領網域最卓越的工作來自頂級的論文和頂級的開源 "。
醫療 AI 的發展，還要翻山越嶺，目前，京東健康的技術研發團隊的着力點之一是提升大模型的推理能力，這是一種模拟人類邏輯思考的能力。體現在 2024 年财報中，京東健康将 " 基于大模型完善醫生智能體和數字人產品 " 作為現階段的攻堅目标。
" 在對話能力塑造完成後，推理模型是現在大模型研究領網域的‘聖杯’。" 王國鑫説道。
于醫療領網域，推理能力與多模态是兩大核心點。京東健康正在基于醫生臨床思維鏈路去打磨推理模型，即基于舊有數據，產生新的推理邏輯和知識，是對大模型持續循環迭代能力的探索。京東健康也在繼續加強模型的多模态感知能力，因為真實的診療場景不會是只依據單一的對話完成診斷，而是要結合影像檢查、化驗結果等多模态的信息，綜合得出診斷結果。
也就是説，醫療大模型的一項終極目标是開發多模态推理模型，使之在智慧層面實現強人工智能。
回歸技術推動 " 醫療普惠 " 的願景，京東健康謀定的夙願實現之路是借助醫療 AI 產品成為用户的 " 首席健康管家 "，以健康管理為經緯線，串聯起各項業務流程，并通過健康管理減少疾病發生，降低健康成本，實現 " 醫療平權 "。當前的醫療 AI 技術尚不能解決個體化評估問題，這條路也就遙遠漫長，若有接近醫生診療水平的多模态推理模型面世，繞回原點，健康管理問題也将迎刃而解。
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