今天小编分享的互联网经验：京东健康开源，医疗AI变阵，欢迎阅读。
连续盈利的京东健康，向医疗 AI 行业投放了一架开放共赢的 " 云梯 " 。
3 月 6 日港股盘后，京东健康（06618.HK）发布了 2024 年年度业绩公告，数据显示，公司实现营收 581.60 亿元，非国际财务报告准则指标下（Non-IFRS）净利润达 47.92 亿元，同比增长 15.9%，收入和净利润均超市场预期。
截至 2024 年 12 月 31 日，京东健康年度活跃用户数量达到 1.84 亿，全年日均在线问诊咨询量超过 49 万。
过去一年，是京东健康在医疗 AI 领網域不断 " 摘果 " 的一年，依托 " 京医千询 " 大模型，结合具体医疗服务场景，京东健康构建了由 AI 驱动的产品和解决方案矩阵，完成了业内最完善的大模型应用落地和业务布局。
新年伊始，京东健康再 " 放大招 "。为共建医疗 AI 生态，" 京医千询 " 医疗大模型于日前全面启动开源，成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型。
大数据、大算力、强算法，是 AI 大模型成功的三大基石，亦是大模型厂商一砖一石筑起的 " 护盾墙 "。在数据复杂、专业要求高且责任重大的医疗健康领網域，这堵 " 墙 " 更具含金量。随着 " 京医千询 " 全面开源，这堵 " 墙 " 被浇筑者亲手推倒，包括模型研发路径、训练参数、训练代码和最核心的训练数据集，已全部开放可见。这意味着更多医疗机构、开发者可据此快速开发出适合自身需求的医疗 AI 应用。
搭建 "AI 健康第一入口 "，是京东健康自 2018 年以来进行一系列医疗 AI 布局的 " 圆心 "，随着新技术渐次触达更丰富多元的医疗场景，一场行业变革大幕徐徐拉开。但立于当下，距离 AI 技术在医疗领網域的全面落地，仍隔山隔海。
作为行业早期参与者，在 AI 技术爆发之年，京东健康通过医疗大模型开源，以技术领先与数据透明，吸引更多行业金字塔尖的人才，推动行业加速变革。
医疗 AI" 老兵 " 的技术开荒
十多年前，人工智能在深度学习算法的突破下迎来一轮狂热的变革，作为技术迭代的直接受益群体，互联网从业者希冀于新技术能对一切低效领網域进行重塑，而遍布痛点的医疗系统成为一批技术信仰者们立志要深刻改变的领網域。
这是医疗与 AI 的最初相遇。
依托于京东集团的电商与互联网基因，京东大药房在 2016 年正式上线，次年，人工智能被写入政府工作报告，医疗健康作为人工智能应用落地的四大产业之一，迎来了一系列的支持政策。2018 年，互联网医疗辅助医疗的定位正式确立，同年，京东健康互联网医院获得医疗机构执业许可证，并拿下牌照。
京东健康成为最早一批探索医疗服务与 AI 如何高效结合的技术开荒者。
当时的 AI 技术应用主要集中在医学影像分析、疾病预测等基础应用领網域，谈及数据环境复杂的医疗服务部分，医院与患者对 AI 的接受度普遍不高，技术持有者们的介入慎之又慎，但在数字化浪潮席卷之下，技术提升效率并改善体验的能力得到公认，这恰也是医疗服务领網域最稀缺的能力。
在 2019 年，京东健康推出 1.0 版本的 AI 分诊与智能审方解决方案，用 AI 技术优化线上问诊流程。" 面对海量用户，AI 分诊能在用户的只言片语中找到症状，并匹配医生，这会提高医疗资源分配效率，直接改善用户体验，而智能审方要对所有处方的合规与否作出判断。" 京东健康探索研究院（JDH XLab）首席科学家王国鑫表示，京东健康对于 AI 的布局，是基于业务原生需求推出 AI 原生应用。
自那之后，不断迭代已有医疗 AI 产品的同时，依赖于传统机器学习算法的 AI 技术，已经被京东健康用来解决诊断质控、诊断辅助、病历书写、医疗知识图谱构建、多病种诊疗路径归纳等多层面问题。诞生于互联网的京东健康，也同步向线下医疗场景输送经过线上验证的医疗 AI 解决方案。
得益于先期积累，京东健康提前进化为交叉领網域的 " 多面手 " ——从互联网医疗切入，既懂用户，也懂产品，还懂医疗和药品，并有闭环的商业模式。这为技术迭代后京东健康密集推出并有序落地医疗 AI 应用，培育了肥沃土壤。
京东健康线下药房
技术迭代驱动医疗 AI 渐入佳境
" 百模大战 " 启幕后，互联网医疗的进阶方向有了明确指引。
王国鑫认为，"AI 技术的持续发展，几乎是推动互联网医疗继续前进的唯一动力，否则，这一模式继续向前，可能会出现问号。" 在医疗健康领網域，AI 技术的渗透随着大模型技术的爆发，一再提速，京东健康提供了一个鲜活的范例。
2023 年 7 月，基于京东集团 " 灵犀 " 通用大模型，京东健康推出 " 京医千询 " 医疗大模型，这也是业内首个实物与服务相联通、知识与数据相融合的医疗大模型。
一方面，" 京医千询 " 快速更新了京东健康原有的医疗 AI 服务能力，如基于大模型的 AI 药师、AI 营养师、AI 护士等解决方案。
举例来说，在京东健康的健康商品零售业务板块中，需要配备不少营养师专业导购。据王国鑫介绍，真人服务被 AI 营养师替代后，平台导购效果超出预期，多个品类实现了 10% 以上的提升。
因为在泛知识领網域表现出色的大模型，可以同时完整牢记多个品类信息，相较于 " 术业有专攻 " 的人类个体，能够就用户询问给出综合性全面回复。在替代这部分人类工作方面，大模型有着天然的适配性。
另一方面，医疗大模型与各场景深度融合并高频落地应用。2024 年，" 京医千询 " 更新至 2.0 版本，基于医疗大模型和丰富的线上医疗健康实践场景，京东健康形成了面向用户、医生专家、医疗机构的产品和解决方案。
面向用户，发布了 AI 健康助手 " 康康 "、AI 心理陪伴师 " 聊愈小宇宙 "、多模态技术应用 " 手机测血压 " 等服务产品；面向医生群体，打造了智能医生助手服务产品，实现临床辅助决策、患者智能管理、临床科研辅助等功能；面向医院场景，对院内就诊流程进行智能化更新，而且，京东健康与温州医科大学附属第一医院共建的智慧医院服务产品也开始推广应用。
2025 年 1 月，京东健康又发布了基于线上全網域场景的大模型全系产品 "AI 京医 "，以及业内第一个面向医院全场景应用的大模型产品 " 京东卓医 "。
"AI 京医 " 除了推出数字药师、数字营养师等一系列专业服务数字人外，对于医生来说，更像是一位 " 全能助手 "，产品涵盖了 AI 诊疗助手 2.0、AI 科研助手、AI 医生智能体等。其中，AI 诊疗助手 2.0 的分诊准确率高达 99.5%，电子病历书写效率提升 120%，AI 一次问题解决率超 90%。
" 京东卓医 " 则是一位医院场景中的 " 全能管家 " ——就医管家面向医院患者，提供智能分流分诊和陪伴式服务，会提前询问患者病情，并选择就诊方式、匹配科室医生；医生数字分身可以帮助院内医生提前收集病史信息，出具个性化诊疗方案、鉴别诊断建议、提示高风险；未来数字医院是医院管理者的 " 超级外腦 "，通过与京东健康互联网医疗服务全场景打通，大幅提升了医院资源运营效率，实现院内服务向院外延伸。
医院全场景应用大模型产品 " 京东卓医 "
经过一年半时间的 " 锤炼 "，如今的 " 京医千询 " 已经是 MedBench 评测榜单上综合得分 96.1 分的冠军大模型，也是在权威医疗评测集 MedQA 中新获 88.9 分好成绩的 " 优等生 "。
而 " 京医千询 " 的成长路径和 " 实战经验 "，随着大模型的全面开源，也公之于众，这背后有着京东健康推动 " 技术普惠 " 服务于 " 医疗普惠 " 的企业愿景。
医疗大模型的 " 深造 " 之路
目前的 AI 技术仍在初级，于医疗领網域的应用更是处于早期，行业应多关注技术生态，而非竞争格局，这是京东健康开源医疗大模型的决策依据。
医院作为医疗健康服务的核心场景，是医疗 AI 应用的 " 着陆点 "，但从技术与医疗产生互动以来，信任度、接受度等问题并未完全解除，开放或是一条打开 " 方便之门 " 的通路。
王国鑫指出，医疗 AI 底层技术发展要靠来自真实世界的反馈去修正和引导，" 京医千询 " 全面开源后的技术透明化，会便于平台和医院、医生建立合作信任，大模型产品也更容易被医院、医生接纳使用。
" 一个医疗模型要落地到医院，中间还隔着场景和产品，模型要跟原有业务场景顺滑结合并发挥效用，否则单纯接入某一模型，其实很简单。" 王国鑫认为，大模型入院没有捷径，就是要通过场景结合和产品方案去优化患者服务能力、帮助医院做学科建设、助益诊疗水平提升。基于 " 京医千询 " 大模型开发的 " 京东卓医 " 就是这样一款产品。
另外，由于 AI 技术还有很大演进空间，对京东健康来说，开源模型对内会激励团队向新技术发起挑战，与此同时，也能吸引最顶尖人才加入，因为 " 在技术领網域最卓越的工作来自顶级的论文和顶级的开源 "。
医疗 AI 的发展，还要翻山越岭，目前，京东健康的技术研发团队的着力点之一是提升大模型的推理能力，这是一种模拟人类逻辑思考的能力。体现在 2024 年财报中，京东健康将 " 基于大模型完善医生智能体和数字人产品 " 作为现阶段的攻坚目标。
" 在对话能力塑造完成后，推理模型是现在大模型研究领網域的‘圣杯’。" 王国鑫说道。
于医疗领網域，推理能力与多模态是两大核心点。京东健康正在基于医生临床思维链路去打磨推理模型，即基于旧有数据，产生新的推理逻辑和知识，是对大模型持续循环迭代能力的探索。京东健康也在继续加强模型的多模态感知能力，因为真实的诊疗场景不会是只依据单一的对话完成诊断，而是要结合影像检查、化验结果等多模态的信息，综合得出诊断结果。
也就是说，医疗大模型的一项终极目标是开发多模态推理模型，使之在智慧层面实现强人工智能。
回归技术推动 " 医疗普惠 " 的愿景，京东健康谋定的夙愿实现之路是借助医疗 AI 产品成为用户的 " 首席健康管家 "，以健康管理为经纬线，串联起各项业务流程，并通过健康管理减少疾病发生，降低健康成本，实现 " 医疗平权 "。当前的医疗 AI 技术尚不能解决个体化评估问题，这条路也就遥远漫长，若有接近医生诊疗水平的多模态推理模型面世，绕回原点，健康管理问题也将迎刃而解。
（本文首发于钛媒体 App）
