21世紀經濟報道記者 閆碩 北京報道

“100年前的那場工業革命，取代手工織布者的絕對不是機器，而是學會使用織布機的人。醫學在進步，AI也不完美，但是將來的優秀醫生，一定是熟練掌握最新技術手段，能夠騎著AI這匹快馬縱橫馳騁的佼佼者。”在近日舉行的2025京東健康年度醫生盛典上，京東互聯網醫院一名全職醫生分享時表示。

AI（人工智能）發展至今已經接近70年，近幾年大模型的出現，又引發了生成式AI的技術浪潮。AI正以前所未有的速度重塑整個世界，在醫療領域，這種改變更為顯著。AI已然成為新時代醫療衛生事業發展的重要引擎，影響并主導著未來醫療健康服務的走向。

當前“AI+醫療”的多場景應用成為備受關注的焦點。

2024年，互聯網醫療行業高速發展，一系列強有力的政策措施，拉動了健康消費如火如荼，網上看病買藥融入了更多人的生活，前沿技術也陸續在醫療服務領域廣泛落地。過去一年，行業巨頭京東互聯網醫院全年診療人次超1.8億，日均在線問診咨詢量超48萬。

其實不止于互聯網醫療，AI也在賦能線下醫院，大模型的潛力正在加速釋放。AI正幫助醫生實現7X24小時在線，不間斷解答患者零散追問和實時咨詢。同時，針對“診前-診中-診后”就醫全流程，AI也正實現從“人找服務”到“服務找人”。此外，AI也在幫助醫院打通內循環、發展外循環，讓醫院日常經營管理變得輕松高效。

未來，隨著AI技術在醫療健康領域的不斷發展和成熟，一場大的變革，一股悄然涌動的巨浪，即將激蕩著現有的醫療服務模式，推動實現健康中國發展戰略。

互聯網醫療的下一步？

2014年被視為互聯網醫療的元年，發展至今已過10年。在這個過程中，從在線問診到線上購藥，從線上傳播健康知識到通過可穿戴設備檢測人體健康，互聯網醫療的實踐和內容在不斷拓展。

然而，互聯網醫療在發展中也面臨一些挑戰。一位行業專家告訴21世紀經濟報道記者，一方面，從臨床醫療的角度，互聯網醫院所提供的診療人次有限，另一方面，少部分的醫院提供絕大部分的互聯網服務。

“展望互聯網醫療下一個十年，首先，互聯網醫療的方向是明確的，線上診療有很多潛力可挖，信息惠民和便民是它很大的優勢。其次，互聯網醫療的空間巨大，醫療行業還有相當一部分可以到線上提供服務。此外，政策紅利是巨大的，國家對互聯網醫療的方向和做法是積極鼓勵的?！鄙鲜鰧＜抑赋觥?/p>

業內普遍認為，AI將成為互聯網醫療發展的重要引擎。

前述全職醫生指出，互聯網的診療工作類似于線下醫院出門診，作為一名醫生，需要完成問病史、開化驗單、診斷治療、寫病歷等全流程的工作。如果什么都需要醫生親自做便會占據大量時間。如今，在AI等新技術的賦能下，醫生的效率被極大提高，節省出來的時間和精力可以更好與患者互動，分析病情，解釋治療方案，評估預后。

不僅如此，AI也讓醫療服務更加具有針對性。醫學生有較長的成長周期，但AI可以用一年多的時間學完現有學科的醫學教材，同時結合標準化診療路徑和學科特點，不斷地優化迭代，從而真正為醫生賦能。

隨著近兩年大模型的快速發展，一些業內人士認為，大模型目前正逐步從一本正經的胡說八道變得可用和可信賴。大模型已經貫穿互聯網醫療診前、診中、診后的所有環節。

以京醫千詢醫療大模型為例，在診前，智能分診準確率達到99.5%；在診中，AI的TOP5診斷準確性達到了95%、治療方案一致性達到了90%以上；在診后，智能電子病歷幫助醫生書寫效率提升了120%，智能隨訪、智能患者管理工具已經成為醫生標配。

“我們看到大模型在不斷進化，它已經具備感知、認知、決策、執行和協作能力，也正在邁向人類情感、倫理與道德觀念的智能機器階段。智能體、數字人、具身智能將會成為大模型新的一代交互介質。”有業內人士向21世紀經濟報道記者表示，互聯網醫療需要抓住新一輪發展風口。

如何賦能醫院發展？

去年11月，國家衛健委等部門發布了《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，涵蓋了4大類84種具體場景。其中，也包含了對AI在醫院不同場景落地的指導。

在AI浪潮的席卷下，醫院將迎來新的發展。一位參加“2025京東健康數智醫療大會”的醫院院長表示，未來AI在醫院的發展主要體現在三方面。從患者的角度看，以往是人找服務，現在用AI正逐步轉向服務找人，患者能夠在醫院有更好的服務體驗。

從醫生的角度看，醫生之所以會用這些智能化的手段，一定是認為這些AI是對他有利的。醫生可以被分為兩種，一種水平非常高，但沒有時間和患者溝通，通過AI可以彌補不足；另一種是在基層單位，或者在區域醫療中心，有些醫生存在診療能力的不足，AI可以彌補診療的不規范性。

“此外，從醫院管理的角度來說，其實有很多考核制約著醫生的發展。我們希望有一個前置的AI軟件可以幫我們監控好自己的行為，以及醫院的每一位醫生的醫療行為，讓醫院這本賬能夠明明白白地展現在我們面前。”上述院長說。

與會一位行業資深專家指出，未來醫院需要考慮兩個部分，首先在患者端，患者預約醫院掛號的時候，是否可以通過所有現有的信息，包括穿戴的智能化設備提供的信息，建立數字分身。

另外在醫生端，由于醫生群體太特殊，知識太專業，現在的人工智能和大語言模型還難以學習醫生的判斷思維，未來能否通過簡單的語音和文字，或者通過視頻連續跟蹤一個醫生兩三年，從而學習到醫生80%的水平，進而建立數字醫生。

“當我們有數字醫生、數字病人的時候，未來醫院模式或許就可以脫離現有的模式。”該專家說。

值得一提的是，不少企業正針對醫院推出大模型解決方案。日前，京東健康發布業內首個醫院全場景應用大模型產品京東卓醫，面向患者就醫、醫生診療、醫院管理全場景，構建京東卓醫“個人就醫管家”（AiP-Ai for Patient）、京東卓醫“醫生數字分身”（AiD-Ai for Doctor）、京東卓醫“未來數字醫院”（AiH-Ai forHospital），賦能醫院和醫生，革新患者就醫體驗。

未來，還會有更多的醫院全場景應用大模型被推出，那么對于這種垂直大模型，又該如何評判其是否落地？

京東健康相關技術負責人向21世紀經濟報道記者表示，第一，是否可以講行業語言。第二，是否遵循垂直行業的邏輯。第三，是否遵循行業的規則。最重要的一點，所有垂直行業任何一個人工智能產品都需要考驗它是否能夠被行業的專家所認可。這四條規則是在研發大模型時所需的最根本的思考原則。