蔣經(jīng)國
7月28日,在上海舉行的2025世界人工智能大會“AI+醫(yī)健產(chǎn)業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新論壇”上,發(fā)布了《2025醫(yī)健可持續(xù)創(chuàng)新案例推薦榜》,京東健康憑借業(yè)內(nèi)領先的大模型能力和AI應用成功入選。
《推薦榜》由第一財經(jīng)、健聞咨詢和上?,F(xiàn)代服務業(yè)聯(lián)合會醫(yī)療服務專業(yè)委員會共同發(fā)起,旨在發(fā)掘和表彰在醫(yī)藥大健康領域推動可持續(xù)創(chuàng)新的杰出案例。除京東健康外,還有國內(nèi)外30多家知名醫(yī)健企業(yè)入選。
“領先的AI大模型能力,為醫(yī)療服務提質(zhì)增效,驅動普惠醫(yī)療加速落地。”京東健康的上榜理由可謂恰如其分。
作為中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領域最早布局AI的企業(yè)之一,京東健康不僅推出了國內(nèi)醫(yī)療行業(yè)首個全面開源的垂類大模型“京醫(yī)千詢”,還在近兩年陸續(xù)發(fā)布了“AI京醫(yī)”“京東卓醫(yī)”“康康”等一系列基于大模型的AI醫(yī)療產(chǎn)品。從toC、toB、toD到toH,覆蓋院內(nèi)院外、看病買藥、健康管理等各個場景,而借助這些獨有的應用場景,京東健康在業(yè)內(nèi)也最先實現(xiàn)了大模型的大規(guī)模應用落地。
根據(jù)京東健康將醫(yī)藥零售和醫(yī)療健康服務作為雙輪驅動的戰(zhàn)略,要夯實醫(yī)療健康服務基礎、提升服務效率,當前最有力的抓手便是AI。在線上場景,AI正在重塑服務模式,成為新的一站式服務入口;而隨著“京東卓醫(yī)”這樣的AI應用向醫(yī)院場景延伸,并鏈接更多線下服務資源,未來線上線下一體化服務體系的藍圖也不難勾勒。
支撐這一切的技術底座,便是不斷升級的大模型“京醫(yī)千詢”。京東健康探索研究院(JDHXLab)首席科學家王國鑫表示,未來京東健康將聚焦“三引擎+四模型”的架構,持續(xù)迭代升級“京醫(yī)千詢”大模型,推動醫(yī)療人工智能從全科服務向更復雜的專病領域縱深拓展,加快醫(yī)療服務智能化轉型進程。
“京醫(yī)千詢2.0”:走進AI醫(yī)療“深水區(qū)”
關于醫(yī)療AI的能力,經(jīng)常掛在王國鑫嘴邊的有兩個詞,一是“局部替代”,二是“深水區(qū)”。
京東健康的醫(yī)療AI強在哪里?
如果要做到“局部替代”,那就必須在“局部”能夠具備和醫(yī)生基本相當?shù)哪芰?。大模型如何通過學習獲得這樣的能力?僅僅“投喂”醫(yī)學知識、臨床指南是不夠的。
“就好比醫(yī)生的培養(yǎng),即使把所有教科書都讀完,也不能保證成為一個優(yōu)秀的醫(yī)生。”王國鑫指出,有沒有行業(yè)數(shù)據(jù)閉環(huán)(也就是“真實世界數(shù)據(jù)”),決定了大模型質(zhì)量的好壞,醫(yī)療大模型更是如此。
在他看來,一個好的、可信任的醫(yī)療大模型需滿足三個條件:可追溯的循證數(shù)據(jù),可解釋的訓練模型的推理數(shù)據(jù),還有最重要的一點,輸出結果經(jīng)得起驗證。
“京醫(yī)千詢”相比常見的知識型AI,不僅融合了通用知識、醫(yī)療專有數(shù)據(jù),還“消化”了基于京東平臺數(shù)智供應鏈的大量原生數(shù)據(jù)。王國鑫介紹,京東健康過去幾年的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院,每天產(chǎn)生幾十萬次問診數(shù)據(jù),用戶端的個性化請求,與醫(yī)生端的反饋相結合,形成核心訓練數(shù)據(jù),從而讓大模型變得更聰明,而這也是市面上的通用模型、甚至是其他醫(yī)療垂類模型很難具備的場景。
2024年7月和2025年2月,在面向中文醫(yī)療大語言模型的開放評測平臺MedBench的評測榜單中,“京醫(yī)千詢”大模型兩次登頂榜首。
今年5月,“京醫(yī)千詢”升級到2.0版,一方面整合臨床多源信息,構建貼近真實場景的決策支持系統(tǒng);同時,利用患者數(shù)據(jù)結合循證證據(jù)庫與臨床案例庫,在AI的確定性與醫(yī)學決策的靈活性間找到平衡,為醫(yī)生提供更可靠的輔助工具,切實提高臨床實用性。在專病治療領域,“京醫(yī)千詢2.0”還展現(xiàn)出重大突破性價值,針對惡性腫瘤、心腦血管病等復雜疾病,也可通過循證醫(yī)學與患者個體數(shù)據(jù)的深度結合,為臨床醫(yī)生提供個性化診療建議。
從簡單的全科問診,升級到參與復雜專病“會診”,這便是進入了王國鑫所說的臨床診療“深水區(qū)”。
能夠進入“深水區(qū)”,其中一個重要原因,得益于過去數(shù)年中京東健康與藥企的深度合作(通過數(shù)字營銷、新藥首發(fā)、包括罕見病在內(nèi)的各種疾病關愛中心、真實世界研究等方式),使京東健康逐步進入很多專病、重疾領域,并且沉淀了較多具有典型場景價值的數(shù)據(jù),這很大程度上也構成了京東健康在復雜專病領域的差異化優(yōu)勢。
圍繞重大/復雜專病,京東健康探索研究院目前正在升級兩個模型,一是醫(yī)學深度推理模型,二是醫(yī)學多模態(tài)模型。王國鑫表示,有了深度推理模型,具備讀文獻、分析報告的能力,就可以進行個體化精準問診,而不是單純背誦指南或教科書;多模態(tài)大模型則旨在滿足多模態(tài)診斷數(shù)據(jù)分析的需求,“我們想在單一模型里實現(xiàn)多組學數(shù)據(jù)(影像、文本、基因)處理,結合該模型的推理能力,從而形成和臨床專家等效的能力。”
“可信推理”是AI醫(yī)療的基石,要做到讓用戶信任,經(jīng)得起臨床驗證,必須不斷在關鍵技術上尋求突破。王國鑫表示,“三引擎+四模型”的技術架構是“京醫(yī)千詢”長期的工作”,未來京東健康的醫(yī)療AI還將持續(xù)不斷升級。
所謂“三引擎”,即具備循證數(shù)據(jù)的引擎、具備臨床病例的引擎,以及實現(xiàn)醫(yī)患交互仿真的引擎,其核心目標是完成可信的數(shù)據(jù)訓練,從而為“四模型”(即全科醫(yī)生模型、??漆t(yī)生模型、健康Agent、影像大模型)的能力升級持續(xù)提供動能。
全場景、規(guī)?;瘧?,引領互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療AI化進程
2023年“京醫(yī)千詢”發(fā)布后,京東健康的醫(yī)療AI應用開始快速向全場景鋪開,通過深度融入其核心的在線醫(yī)藥健康服務板塊,很快形成規(guī)?;涞?,惠及千萬用戶。
2024年7月推出的健康智能體“康康”,不僅能隨時解答健康疑問,還能實現(xiàn)在線問診、找醫(yī)生找醫(yī)院、體檢報告解讀等服務,更重要的是,能精準匹配和鏈接買藥秒送、上門檢測、體檢預約等服務。上線不到半年,就累計服務用戶超3000萬人次。
2025年1月推出的“AI京醫(yī)”,通過數(shù)字人形象模擬醫(yī)生、藥師、營養(yǎng)師、心理咨詢師等角色,覆蓋線上全場景,為用戶提供智能問診、用藥指導、線上隨訪、健康科普等服務,截至今年6月底累計服務用戶已超過5000萬。
京東健康沒有停歇半刻。緊接著在今年7月,“AI京醫(yī)”再次全面升級,已累計上線超500個專家醫(yī)生智能體。自此,京東健康已在業(yè)內(nèi)率先構建起“AI醫(yī)生+多專業(yè)服務角色智能體+專家醫(yī)生智能體”的AI健康全專業(yè)服務矩陣。預計到2025年底,京東互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院還將與合作醫(yī)生完成“AI千醫(yī)計劃”,進一步擴大??漆t(yī)生智能體的覆蓋范圍。
AI已成為臨床專家的得力助手,南方醫(yī)科大學皮膚性病研究所副所長、罕見及遺傳性皮膚病中心主任、兒童皮膚科主任林志淼介紹,其本人的數(shù)字分身不僅能精準回應銀屑病及皮膚罕見病的常見問題,還能主動為需要進一步診療的患者預約門診時間,“這讓我從重復咨詢中解放出來,每天能多接診3~5個疑難病例,診療效率至少提升了一半。”
對患者而言,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務模式,也正在因AI而發(fā)生變化。王國鑫告訴健聞咨詢,大規(guī)模AI應用之后,用戶獲取在線診療服務的門檻進一步降低了,尤其是,京東健康的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等服務更容易觸達到新用戶。
通過AI咨詢,用戶能夠首先免費獲得科學的診療建議(而在之前,這一步必須通過掛號找醫(yī)生才能實現(xiàn)),接下來,可以自主決定到線下醫(yī)院面診,或是選擇在線精準匹配的人工問診,享受京東健康“一站式”后續(xù)醫(yī)療或醫(yī)藥服務。相比之前通過搜索、平臺推薦或其他預問診方式來鏈接醫(yī)藥服務,王國鑫認為,AI鏈路更高效,而且更符合人性。
基于這一新的服務鏈路,AI正在成為互聯(lián)網(wǎng)健康服務的新入口。
而在傳統(tǒng)的ToC場景之外,京東健康的AI應用也開始向醫(yī)院場景延伸?;?ldquo;京東卓醫(yī)”,在賦能線下醫(yī)院智能化服務的同時,京東健康也希望借此鏈接更多線下醫(yī)療服務資源,從而構建線上線下一體化服務體系。
賦能醫(yī)患,鏈接資源,讓診療更高效、優(yōu)質(zhì)服務更可及,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的AI化轉型,為應對醫(yī)療資源布局不均衡的挑戰(zhàn)提供了更清晰的路徑。
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來源:紅網(wǎng)
作者:陳思憲
編輯:張雅正
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