京东健康亮出医疗AI底牌：早布局、深落地、远谋划

7月28日，在上海举行的2025世界人工智能大会“AI+医健产业可持续创新论坛”上，发布了《2025医健可持续创新案例推荐榜》，京东健康凭借业内领先的大模型能力和AI应用成功入选。

《推荐榜》由第一财经、健闻咨询和上海现代服务业联合会医疗服务专业委员会共同发起，旨在发掘和表彰在医药大健康领域推动可持续创新的杰出案例。除京东健康外，还有国内外30多家知名医健企业入选。

“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。”京东健康的上榜理由可谓恰如其分。

作为中国互联网医疗领域最早布局AI的企业之一，京东健康不仅推出了国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型“京医千询”，还在近两年陆续发布了“AI京医” “京东卓医” “康康”等一系列基于大模型的AI医疗产品。从toC、toB、toD到toH，覆盖院内院外、看病买药、健康管理等各个场景，而借助这些独有的应用场景，京东健康在业内也最先实现了大模型的大规模应用落地。

根据京东健康将医药零售和医疗健康服务作为双轮驱动的战略，要夯实医疗健康服务基础、提升服务效率，当前最有力的抓手便是AI。在线上场景，AI正在重塑服务模式，成为新的一站式服务入口；而随着“京东卓医”这样的AI应用向医院场景延伸，并链接更多线下服务资源，未来线上线下一体化服务体系的蓝图也不难勾勒。

支撑这一切的技术底座，便是不断升级的大模型“京医千询”。京东健康探索研究院（JDH XLab）首席科学家王国鑫表示，未来京东健康将聚焦“三引擎+四模型”的架构，持续迭代升级“京医千询”大模型，推动医疗人工智能从全科服务向更复杂的专病领域纵深拓展，加快医疗服务智能化转型进程。

“京医千询2.0”：走进AI医疗“深水区”

关于医疗AI的能力，经常挂在王国鑫嘴边的有两个词，一是“局部替代”，二是“深水区”。

京东健康的医疗AI强在哪里？

如果要做到“局部替代”，那就必须在“局部”能够具备和医生基本相当的能力。大模型如何通过学习获得这样的能力？仅仅“投喂”医学知识、临床指南是不够的。

“就好比医生的培养，即使把所有教科书都读完，也不能保证成为一个优秀的医生。”王国鑫指出，有没有行业数据闭环（也就是“真实世界数据”），决定了大模型质量的好坏，医疗大模型更是如此。

在他看来，一个好的、可信任的医疗大模型需满足三个条件：可追溯的循证数据，可解释的训练模型的推理数据，还有最重要的一点，输出结果经得起验证。

“京医千询”相比常见的知识型AI，不仅融合了通用知识、医疗专有数据，还“消化”了基于京东平台数智供应链的大量原生数据。王国鑫介绍，京东健康过去几年的互联网医院，每天产生几十万次问诊数据，用户端的个性化请求，与医生端的反馈相结合，形成核心训练数据，从而让大模型变得更聪明，而这也是市面上的通用模型、甚至是其他医疗垂类模型很难具备的场景。

2024年7月和2025年2月，在面向中文医疗大语言模型的开放评测平台MedBench的评测榜单中，“京医千询”大模型两次登顶榜首。

今年5月，“京医千询”升级到2.0版，一方面整合临床多源信息，构建贴近真实场景的决策支持系统；同时，利用患者数据结合循证证据库与临床案例库，在AI的确定性与医学决策的灵活性间找到平衡，为医生提供更可靠的辅助工具，切实提高临床实用性。在专病治疗领域，“京医千询2.0”还展现出重大突破性价值，针对恶性肿瘤、心脑血管病等复杂疾病，也可通过循证医学与患者个体数据的深度结合，为临床医生提供个性化诊疗建议。

从简单的全科问诊，升级到参与复杂专病“会诊”，这便是进入了王国鑫所说的临床诊疗“深水区”。

能够进入“深水区”，其中一个重要原因，得益于过去数年中京东健康与药企的深度合作（通过数字营销、新药首发、包括罕见病在内的各种疾病关爱中心、真实世界研究等方式），使京东健康逐步进入很多专病、重疾领域，并且沉淀了较多具有典型场景价值的数据，这很大程度上也构成了京东健康在复杂专病领域的差异化优势。

围绕重大/复杂专病，京东健康探索研究院目前正在升级两个模型，一是医学深度推理模型，二是医学多模态模型。王国鑫表示，有了深度推理模型，具备读文献、分析报告的能力，就可以进行个体化精准问诊，而不是单纯背诵指南或教科书；多模态大模型则旨在满足多模态诊断数据分析的需求，“我们想在单一模型里实现多组学数据（影像、文本、基因）处理，结合该模型的推理能力，从而形成和临床专家等效的能力。”

“可信推理”是AI医疗的基石，要做到让用户信任，经得起临床验证，必须不断在关键技术上寻求突破。王国鑫表示，“三引擎+四模型”的技术架构是“京医千询”长期的工作”，未来京东健康的医疗AI还将持续不断升级。

所谓“三引擎”，即具备循证数据的引擎、具备临床病例的引擎，以及实现医患交互仿真的引擎，其核心目标是完成可信的数据训练，从而为“四模型”（即全科医生模型、专科医生模型、健康Agent、影像大模型）的能力升级持续提供动能。

全场景、规模化应用，引领互联网医疗AI化进程

2023年“京医千询”发布后，京东健康的医疗AI应用开始快速向全场景铺开，通过深度融入其核心的在线医药健康服务板块，很快形成规模化落地，惠及千万用户。

2024年7月推出的健康智能体“康康”，不仅能随时解答健康疑问，还能实现在线问诊、找医生找医院、体检报告解读等服务，更重要的是，能精准匹配和链接买药秒送、上门检测、体检预约等服务。上线不到半年，就累计服务用户超3000万人次。

2025年1月推出的“AI京医”，通过数字人形象模拟医生、药师、营养师、心理咨询师等角色，覆盖线上全场景，为用户提供智能问诊、用药指导、线上随访、健康科普等服务，截至今年6月底累计服务用户已超过5000万。

京东健康没有停歇半刻。紧接着在今年7月，“AI京医”再次全面升级，已累计上线超500个专家医生智能体。自此，京东健康已在业内率先构建起“AI医生+多专业服务角色智能体+专家医生智能体”的AI健康全专业服务矩阵。预计到2025年底，京东互联网医院还将与合作医生完成“AI千医计划”，进一步扩大专科医生智能体的覆盖范围。

AI已成为临床专家的得力助手，南方医科大学皮肤性病研究所副所长、罕见及遗传性皮肤病中心主任、儿童皮肤科主任林志淼介绍，其本人的数字分身不仅能精准回应银屑病及皮肤罕见病的常见问题，还能主动为需要进一步诊疗的患者预约门诊时间，“这让我从重复咨询中解放出来，每天能多接诊3～5个疑难病例，诊疗效率至少提升了一半。”

对患者而言，互联网医疗服务模式，也正在因AI而发生变化。王国鑫告诉健闻咨询，大规模AI应用之后，用户获取在线诊疗服务的门槛进一步降低了，尤其是，京东健康的互联网医疗等服务更容易触达到新用户。

通过AI咨询，用户能够首先免费获得科学的诊疗建议（而在之前，这一步必须通过挂号找医生才能实现），接下来，可以自主决定到线下医院面诊，或是选择在线精准匹配的人工问诊，享受京东健康“一站式”后续医疗或医药服务。相比之前通过搜索、平台推荐或其他预问诊方式来链接医药服务，王国鑫认为，AI链路更高效，而且更符合人性。

基于这一新的服务链路，AI正在成为互联网健康服务的新入口。

而在传统的To C场景之外，京东健康的AI应用也开始向医院场景延伸。基于“京东卓医”，在赋能线下医院智能化服务的同时，京东健康也希望借此链接更多线下医疗服务资源，从而构建线上线下一体化服务体系。

赋能医患，链接资源，让诊疗更高效、优质服务更可及，互联网医疗的AI化转型，为应对医疗资源布局不均衡的挑战提供了更清晰的路径。