互联网医疗早已从 " 流量之争 " 变成了 " 价值之争 "。

原因在于，一方面，无论技术发展至何种水平，价值医疗的实现始终是医疗健康从业者的终极目标；另一方面，科技的进步让挖掘和满足用户多元化医疗健康需求成为可能，且早期行业在 C 端所做的种种努力也培育了部分用户的互联网医疗服务使用习惯，为后续开展价值医疗的进一步落地奠定了信任基础。

然而，尽管相关条件逐渐成熟，但要真正实现价值医疗的落地仍非易事——如何兼顾用户多元医疗健康需求的满足与商业模式的可持续仍是行业面临的核心难题。但与此同时，我们发现，探索中国式管理医疗落地多年的平安好医生已经有所斩获——不仅业绩表现亮眼，其未来发展更被多方看好。

在业绩表现方面，2025 年前三季度，平安好医生不仅实现了营收同比增长 13.6%，更实现了（经调整后）净利润同比增长了 45.7%。而更为可喜的是，近日，在摩根士丹利发布的一份研报中，不仅将中国平安列入了重点关注名单并维持首选评级，更将医疗健康与养老视为看好平安集团未来发展的三大原因之一。由此可见，深耕医疗健康与养老的平安好医生，其战略布局及阶段性成果亦获得了国际权威机构的认可。

而这背后，与平安好医生的差异化发展路径息息相关。" 机 + 人 + 生态 " 是平安好医生差异化路径的三大要素。其中，" 机 " 是指平安好医生所构建的 AI 能力，" 人 " 则是指基于丰厚医生资源和专业医生能力；而 " 生态 " 则主要是指平安好医生参照美国联合健康发展路径，所构建的 " 保险财务保障 + 医疗养老服务 " 生态。

" 保险 + 医健养老服务 " 深化协同，构建价值医疗落地 " 试验场 "

" 保险 + 医疗养老服务 " 的深化协同，让平安好医生解决了一个价值医疗落地的关键难题——为哪些人群提供哪些服务？

原因在于，目标用户群体的精准定位和对其需求的深刻洞察，不仅能使平安好医生厘清发展重心，集中力量快速抢占市场，更利于平安好医生基于持续、精准的服务与用户建立长期的信任关系以便维持整个体系长期、持续运转。

具体而言，在目标用户精准定位方面，现阶段平安好医生的目标用户群体主要以 F 端（金融端）与 B 端（企业端）为主。对这类高净值人群的直接触达一方面可使平安好医生免于 C 端获客的高成本高精力投入，从而减轻体系运转压力；另一方面，这类人群健康意识高、医疗健康需求旺盛的特点也降低了平安好医生的市场教育压力，并为双方建立长期稳定的信任关系奠定基础。

尔后，通过对目标用户群体需求的精准洞察，平安好医生构建起了一套服务内容丰富、交付网络立体的一站式医疗健康养老服务体系。

在服务内容方面，基于 " 平安家医 " 和 " 平安管家 " 两大服务品牌，平安好医生可为 F 端金融客户、B 端企业职工及其家人、老年群体提供一站式全链路医疗健康养老服务。

其中，" 平安家医 " 基于一个家庭医生入口，可提供涵盖主动健康管理、数字慢病管理和疾病全程管理 " 三位一体 " 的一站式医健管理服务。与此同时，为了进一步丰富服务内容，平安好医生不仅与近 10.6 万家健康服务供应商建立了合作关系，还重点寻求体检、养老、齿科、抗衰、泛健康等多种领域相关企业的合作。

而平安好医生的居家养老服务则打造了 " 生病有人管、安全有人助、享老有人护 " 的三大服务计划。其主要通过 1 个医生管家 +N 个专科专科团 + 个案管理师团队，为老年人群提供长寿管理、慢病管理、疾病就医等服务。

服务内容不断丰富的同时，平安好医生的服务交付体系也在不断迭代升级：不仅线下服务网络逐渐完善——例如平安好医生通过院内照护、居家照护、机构推荐实现了三大照护场景无缝衔接，进而可用户满足用户多元化、个性化照护需求；其线上线下一体化、院内院外全链路的立体化交付网络也在不断深化——例如，平安好医生 " 到线、到院、到家、到企 " 的 " 四到 " 服务网络，不仅实现了医疗、健康管理、居家养老服务线上线下的有效联动，还实现了院内、企业和居家场景的有效协作，从而在提升服务效率的同时还能保障服务的连续性，进而可以提升用户依从性并改善其健康状况。

服务内容的丰富与服务交付体系的升级必然带来落地质量、效率与成本三大挑战。而 AI 技术的发展，为平安好医生提供了新的解决方案。

AI+ 真人医生，破解价值医疗 " 不可能三角 "

早在 2014 年，平安好医生便开始探索用 AI 技术解决医疗健康及养老服务效率、质量与成本的不可能三角问题。

从一个真实案例中，我们能够直观地感受平安好医生 AI 技术的应用成效。在 11 月某日凌晨，65 岁的周先生突感胸口闷痛，便立即使用了平安好医生 APP 的 AI 医生线上问诊。经过多轮问答，AI 医生不仅完成了对周先生症状性质、持续时间等关键信息的自动化收集与结构化处理，还快速启动转诊程序。尔后，真人医生开始介入，基于 AI 医生提供的 " 病情摘要 " 开展进一步问诊，在给出专业意见的同时也建议周先生尽快到线下医院进行胸部 CT 检查。两天后，线下 CT 检查证实了线上真人医生的判断结果——肺部显示一个 1.2cmX0.8cm 的肿瘤，且平安家医的家庭医生立即为周先生提供了当地肺癌治疗优势医院的名单并协助其通过平台绿色通道成功预约了次日推荐医院胸外科的专家号。

在这一案例中，AI 技术发挥了至关重要的作用。在效率方面，在用户发起咨询后，AI 可实现 7X24 小时的即时响应。且在 5 分钟内便可完成对包括病症信息在内的 6 项关键信息的收集、摘要生成及转诊判断。并且，基于 AI 生成的 " 病情摘要 "，真人医生与患者的沟通也可缩短 60%，使得真人医生能够快速了解患者基本病情并直接进入核心病情的深入研判。

并且，AI 技术的应用不仅显著提升了问诊效率，更可提升医疗服务质量，减少误诊、漏诊情况的发生。例如，在这一案例中，针对患者所提及的 " 胸痛 " 症状，AI 医生并未进行简单且泛泛而谈的患教科普和处置建议，而是经过多轮沟通识别风险并在识别风险较高时启动强制转诊流程，因而可降低因线上误诊、漏诊而导致重大病情的可能。

此外，这一真实案例还释放出了一个明显信号——为保障医疗服务的专业性，在 AI 医生的背后，还有真人医生的介入。并且，在平安好医生的医疗健康养老服务体系中，真人医生的响应速度亦属行业前列——当 AI 医生启动转诊程序后，线上真人医生的平均响应时效为 50 秒，线下权威医院推荐和预约挂号服务的用时也仅需 13 分钟。

至于降低成本方面，据平安好医生透露，通过 AI 技术的深度应用，平安家医 2025 年前三季度的客均服务成本同比下降了约 52%。

但平安好医生的目标显然不止于此，持续探索 AI 技术在各类复杂病种及业务场景中的应用，助力医疗服务效率及品质升级仍是其发展重点。" 平安医博通 " 多模态大模型和 "7+N+1" 医疗产品体系是其最新的探索成果。

其中，" 平安医博通 " 是平安好医生基于自研的 Dflow 和 LPO 技术所推出的多模态大模型。这两项自研技术可使其以较低的训练和存储成本提供个性化的定制服务。而平安好医生所形成的包含疾病库、处方医疗库、医疗产品库、医疗资源库以及个人健康库在内的 6 大医疗数据库和包含 3.7 万疾病、22 万药品说明书、200 万经典病例、3000 万医学文献和 14.4 亿问诊数据在内的专业数据，又赋予了 " 平安医博通 " 不同于其他通用大模型的能力——可更精准、更高效地处理不同场景中的不同医疗健康任务。

至于 "7+N+1" 医疗产品体系，则是指 "N" 个既往 AI Agent 智能体赋能产品的升级；"7" 个包含名医数字分身、AI 家庭医生、AI 养老管家、AI 医务室、AI 健管师、AI 慢病管理师、AI 健康福利官在内的医疗健康服务产品。

与此同时，平安好医生还推出了复杂疾病 MDT 辅助平台，可为用户提供治疗、康复全流程诊疗辅助，大幅提升复杂疾病的就医效率及体验。目前，该平台已在乳腺癌病种落地应用，且复杂疾病 MDT 治疗方案准确率已提升至近 90%。

平安好医生 " 机 + 人 + 生态 " 的差异化路径，不仅使其获得了亮眼的商业化成绩，更使其获得了目标用户的认可，用户转化率的提升便是力证之一。据悉，2025 年，已有 2000 万平安集团金融客户转化为平安好医生用户，同比增长高达 34.6%。并且，摩根士丹利研报预计，未来 3 至 5 年，这一转化率预计仍将保持稳健增长。

互联网医疗的 " 价值之争 "，本质是对 " 以用户为中心 " 的深度践行与医疗本质的回归。平安好医生的探索表明，价值医疗的落地既需要战略层面的差异化布局，也需要技术层面的持续赋能，更需要生态层面的协同共生。未来，随着 AI 技术的不断迭代与医疗健康生态的持续完善，平安好医生有望进一步深化 " 机 + 人 + 生态 " 的融合创新，让全生命周期的健康管理服务覆盖更多群体并最终推动整个医疗健康行业向更高效、更普惠、更具温度的方向发展。