题图｜视觉中国

医疗AI概念之热，从未停歇。

自开年来，港股市场就被一波接一波的AI医疗概念持续推高：1 月中旬蚂蚁 “蚂蚁阿福” 品牌升级、阿里千问大版本更新接入多元生态，一系列动作点燃板块情绪，互联网医疗板块波动率显著提升，资本对 AI 医疗的想象空间被不断拉满。

而在资本市场外，现实中，一场关于 AI 能否彻底取代医生的辩论同步在行业间激荡。几天前，国家传染病医学中心（上海）主任张文宏因“拒绝将AI引入其所在医院的电子病历系统”的发言，业内开始重新争论：AI 最终将取代医生？还是让医生变得更完美？

如何看待这个终局，或许正在让参与医疗 AI 竞赛的巨头们，走上截然不同的技术路线。

一部分企业专注于 C 端市场，聚焦轻问诊，主打“文字陪伴”“健康科普”，追逐线上问诊的 “容错” 与 “柔性”；而这之外，另一部分企业锚定了场景价值，他们意识到：医疗 AI 的价值，不在于复刻医生的决策能力，而在于填补医疗流程中的效率缺口、解决实际操作中的具体难题，这些需求要紧紧围绕着医院和医生的所有场景。

换句话说，医院需要办实事的AI，医生需要真帮忙的AI。

若 AI 只是停留在 “文字陪伴”“概念演示” 层面，无法穿透医院的核心流程，终究难以立足。对医院而言，AI 的价值不在于技术多酷炫，而在于能否让医生少加班、让流程少卡点、让运营少踩坑——在精准合规的前提下，每一分效率提升都意味着实实在在的价值。

在这场概念狂欢与实效比拼的分流中，京东健康在最新的表态中，选择了站在 “办实事” 的一侧。

1 月 17 日，京东健康在北京接连召开面向医生合作伙伴的 “年度医生盛典” 与面向医院合作伙伴的 “数智医疗大会”。两场大会上，京东健康推出了为医院提供服务的 “京东卓医 2.0”，为医生提供服务的 AI 工具 “知医” 等一系列成果，构建了 “To H（医院）+To D（医生）” 的双向赋能矩阵。

会上，京东健康 CEO 曹冬阐明立场，他说：“医疗不是‘技术秀’，更不是‘概念论’。京东做AI决定回归三个核心问题：第一，能不能真正给医护减负；第二，能不能提高诊疗质量；第三，能不能改善患者体验。”

京东健康内部人士透露，京东健康决定把核心思路聚焦在用 AI 作为 “问题解决器”，把自身核心优势与 AI 技术深度融合，精准对接医疗机构的真实痛点，打通供应链履约、医生资源、临床场景的协同壁垒。

AI 从聊天交互走向办事落地，已成为全球行业共识，这一转变在医疗领域尤为迫切。京东健康在下半场开局，显得深谙此理，在资本追捧概念的浪潮中，它的核心逻辑清晰可见：通过 “AI+供应链+医生生态”的协同模式，精准解决医疗机构降本增效、合规增收的核心诉求，用实打实的落地成果，正在定义 “办实事的AI” 该有的样子。

“卓医2.0”亮相，解决医院“卡脖子”

毫无疑问，AI 医疗应用的真正痛难点在医院而不在线上，但正如海底富集的金矿与石油，这里的开采难度也更大，需要更“头铁”的矿工。

过去大半年，京东健康在AI赛道看似没能抢占先机。但当行业沉浸于模型参数比拼、概念营销炒作时，京东选择深入到全国多家三甲医院的临床一线调研。

从门诊流程到住院管理，从医生工作站到患者随访系统，在决定做什么样的AI之前，京东健康的团队内部先做了多轮调研，摸透了医疗机构的真实痛点，三个难题成了京东“卓医2.0”体系构建的起点。

根据调研发现，临床营养“没人管”的困境在国内多数医院普遍存在——基层医院缺标准、缺工具、缺人才，住院患者营养风险发生率高达23.3%，恶性肿瘤患者营养不良发生率更是超过 50%。但很多医生重治疗、轻营养，导致患者并发症增加、住院日延长。

院外用药“断档愁”则困扰着医院与患者两端——患者出院后，续方难、配送慢、合规风险高，医院面临药占比控制压力，部分药品无法院内足量供应，而处方流转不规范可能引发医疗纠纷，患者为续药频繁往返医院，体验极差。

随着老龄化趋势愈发严峻，慢病管理“接不住”的问题也愈发凸显——高血压、糖尿病等慢病患者激增，医院人力有限，难以实现规模化、长期化的慢病干预与随访。某区域三甲医院院长提到：“地市级医院面临巨大的慢病管理压力，仅靠医生线下随访，根本覆盖不了海量患者，急需高效的数字化解决方案。”

京东健康在本次数智医疗大会上发布的“京东卓医 2.0”，通过三大场景化解决方案——临床营养、药事服务和体重管理，完美搭建了一套“痛点-方案-落地”的完整闭环。这是京东对于医院集体困境的洞察与回应，也是企业自身对AI应用核心价值理解的具象化选择。

“卓医2.0”做的第一件事，就是针对临床营养管理的困境——全院推广难、人力成本高、院外随访断层。温州医科大学附属第一医院、国家卫生健康委临床营养与干预重点实验室，联合京东健康打造“人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案”。方案落地之前，京东健康用大型三甲医院的数据算过一笔账，如果做到临床严谨级别全院筛查，要做好临床营养这件事，从门诊到住院需要 921 个人，这是极大的成本。

京东健康给出的方案用 AI 破解临床营养“不可能三角”，覆盖筛评诊治全流程，延伸居家营养场景，通过智能设备同步数据、物流配送特医产品，实现院内外闭环管理。之前没有医生的流程，全部用 AI 来替代，并且延伸到了院外管理，患者的平均住院日明显下降。某区域三甲医院管理者表示，方案减少患者往返医院次数，而且利用京东全品类特医产品全国供应链能力，给出院患者把特医产品送到家里，在极大方便患者的同时，也推动了医院营养科的价值放大。

第二件事，药事服务。针对患者医院缺药、医院绩效考核压力与合规风险的药事 “不可能三角”，“京东卓医2.0”用 AI 承接用药审核、处方管理、用药随访等工作，解放医生与药师。方案打通院内院外取药通道，依托 AI 处方流转平台对接监管系统，实现全平台药房履约。居家用药阶段，AI 追踪患者依从性，依从性良好者可享绿通复诊续方。所有用药数据回流医院驾驶舱，而且，京东所提供的 AI 辅助审方系统能做到实时识别不合理用药、重复用药等风险，同时AI处方流转平台会对接各省监管系统，确保合规可追溯。

第三件事，体重管理。针对体重门诊 “成本规模、临床有效性、患者依从性” 的不可能三角，以及潜在患者主动挂号率低的痛点，京东卓医 2.0 通过 AI 系统识别出 31% 需体重管理的人群，将其纳入管理体系。基于肥胖症临床指南，为患者提供手术、健康生活干预、GLP-1 类药物等个性化方案，并延伸至一年期院外管理。借助数字人宣教、实时追踪及线上送药服务，解决患者院外用药依从性难题，目标实现 80% 高危患者的识别与覆盖。

京东卓医2.0的核心逻辑体现着企业自身对AI应用价值的理解：以 AI 技术为线，串联标准化的医务流程，提高医院的工作效能，同时基于“专业化”的大模型支撑临床决策，以人机协作的模式赋能医院，最终以可量化的指标推动方案落地，实现医疗服务的提质增效与价值实现。

“知医”上线，回答置信度表现突出

如果说针对医院的AI解决方案需要系统性，面对医生的效率焦虑，应对的办法就具象多了。

临床医生的困境具体而迫切：日均要处理上百份病历、检索数十篇文献，大量精力被非核心工作消耗……京东健康在年度医生数智医疗大会盛典上发布了循证医学 AI 产品“知医”，这一产品深度整合千万级全球权威医学文献与指南，对标意图成为医生的“智能外脑”，聚焦临床决策支持与科研学术两大核心场景。据介绍，“知医”整合权威医学文献超过 4000 万，权威指南 4 万、药品说明 3 万份以上。

根据京东健康的计划，“知医”能快速筛选、整合海量信息，直接输出结构化、可落地的循证结论，显著提升诊疗效率与科研质量。同时，“知医”将全面集成于京东医生APP，并向全体医生开放使用，无论是否已入驻京东健康平台，都可以下载京东医生APP体验。毫无疑问，这是另一种专业知识共享的“开源”态度。

在近期一次由多位医生参与的实测中，“知医”在多项指标中排名第一，尤其是在回答置信度、参考文献覆盖度、时效性等方面表现突出。

必须指出，置信度的指标在业界具有极高的含金量，当张文宏拒绝将电子病例引入其医院时，一大核心原因便是其在医疗 AI 使用过程中所遇到的不准确问题。面对医生的应用，相较于线上问诊的柔性与容错，需要应用“更像神”，而不是“更像人”。如果说通用大模型是基础，而医疗的核心在“专科”，在“精准”，没有哪个通用模型能替代呼吸科医生对肺部影像的敏锐判断，也替代不了肿瘤科医生对个体化治疗方案的精准把控。

要做到从通用大模型到专业模型的跨越，离不开海量临床数据的沉淀，这正是“知医”置信度的底气与来源。所有数据经过隐私合规处理后，反哺AI模型迭代，让模型更贴合临床实际。

据相关负责人介绍，京东健康与北京大学肿瘤医院共建的消化道肿瘤大模型，基于真实诊疗数据训练，辅助诊断准确率达到三甲医院副主任医师水平，已在临床实际应用；其与广州医科大学附属脑科医院合作的“情绪障碍患者危机数字标志物研究”，通过分析海量患者数据，为早期干预提供了重要支撑。

以堵点为起点，坚持长期主义的“笨学生”

近日，国内大模型领域的专家指出，即使目前的大模型发展完全停滞，只以现今（大模型水平）真正落地到各个行业进行应用，也将带来千百倍的效率提升。毫无疑问，这一结论在医疗行业同样适用，目前行业中真正缺少的能力，是让AI真正进入医院的流程、进入临床的细节、进入管理的指标体系。

医疗 AI 行业看似火热，但多数企业仍停留在“PPT 阶段”，无供给、无数据、无协同的“落地三卡壳”困境，是他们面对的共同难题。

京东健康在医疗 AI 领域的突围，核心在于跳出“技术秀”的误区，以“实效”为核心，凭借完整的技术矩阵、独特的供应链优势、开放的生态理念和可量化的价值成果，打通行业落地壁垒，最终构建自身的竞争优势。

AI 技术已成为京东健康提升服务效率、质量与可及性的核心引擎，构建起业内领先的 AI 健康服务矩阵。“京医千询2.0”大模型形成成熟技术架构，AI 医生“大为”好评率持续走高，“AI 京医”体系上线超1500 个专家医生智能体，能实现 7×24 小时智能健康咨询，帮助医生触达更多患者。业内首个医院全场景大模型产品“京东卓医”已在多家医院落地，从智能分诊、24 小时随访到专病诊疗与科研，全面渗透医疗全流程。

循证医学 AI 产品“知医”的加入，标志着京东健康 AI 技术矩阵实现从通用服务到深度赋能的关键跃迁。

在专病大模型领域，京东健康以“医疗级 AI”为目标深入行业深水区，与北京大学肿瘤医院共建的 “消化道肿瘤全流程医疗辅助系统”，可辅助诊断决策、精准匹配临床试验，推动个体化治疗；与广州呼吸健康研究院、中山大学孙逸仙纪念医院等合作的呼吸专病、泌尿系统肿瘤等大模型，均具备真实应用场景和实际诊疗价值，切实解决临床痛点。

供应链的硬支撑是京东健康的长期积累优势，也成了这场会战中的硬保障。京东健康拥有的“超级医药供应链”，涵盖药品、医疗器械、特医食品等全品类健康商品。在临床营养领域，联合费卡华瑞、玛士撒拉等 8 家知名品牌签约“AI + 临床营养供应链生态共建”，打通“方案设计-产品供给-履约交付” 全链条；药品供应方面，全国 300+ 城市实现“24小时达”，偏远地区也能保障 48 小时内送达，让营养方案、慢病药品等真正落地到患者手中。前述某医院管理者坦言：“京东的供应链能力让营养方案真正落地，患者出院后，特医食品能及时送到家，解决了我们的后顾之忧。”

为了通过生态共建设降低行业落地门槛。京东健康选择不做“封闭系统”，主动向行业开放 AI 产品与供应链能力，与医院现有系统深度兼容。“京东卓医2.0”目前已对接东华医为等头部医疗信息化厂商的 HIS 系统，无需医院大规模改造即可快速上线；同时与多家头部医院深度共创，根据实际需求定制化调整方案，确保产品“好用、敢用、常用”。京东健康相关负责人强调：“我们的目标是共建‘医疗数智化新基建’，让 AI 技术真正融入医院日常运营，而不是成为额外负担。”

此前，谈及京东健康的 AI 计划，京东健康CEO曹冬一度明确表态：公司坚守“以长期投入为前提、合规安全为底线，开放 AI 产品与供应链能力，共建医疗数智化新基建” 的战略，不追逐短期流量变现，而是追求长期可持续的价值创造。

在商业化逻辑上，京东健康采用“免费工具+增值服务+供应链收益” 的模式，“知医”等工具向医生免费开放以吸引流量，针对医院的场景化解决方案采用“按效果付费”或“合作分成”模式，通过AI方案带动供应链产品销售形成收益闭环，实现“价值创造-收益共享” 的良性循环。

最近，行业里流行着一句话：“To C的AI要像人，懂共情、能交互；To B的AI要像神，够精准、能解决问题。”这句话精准戳中了医疗 AI 的核心价值逻辑——C 端场景需要温度与体验，而B端医疗场景（医院、医生）更需要效率、合规与确定性的结果。

医院不需要花哨的概念，不需要遥远的承诺，只需要能办实事的 AI：帮医生省时间、帮流程提效率、帮运营降成本。这些正是当下京东健康医疗AI布局的底层逻辑——不追逐风口，不炒作概念，锚定临床场景，用“AI + 供应链 + 医生生态”的协同力量，解决一个又一个实际问题。

医疗 AI 的下半场，比拼着实效的较量。2026年年初，京东健康开始用行动证明，办实事的 AI，才是医院真正需要的 AI，也是能走得更远的 AI。而这场“实效革命”，才刚刚开始。

本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 tougao@huxiu.com。