AI 之于医疗，到底是实用的帮手，还是中看不中用的 " 花瓶 "？是提升效率的利器，还是暗藏危险的利刃？这些并不是新话题，近期也再度在网络上引发集中热议。

很显然，很多医院受限于多种内外部因素，难以在短期内实现 AI 的大规模落地应用，让上述争议结论缺乏足够的实证支撑。对于深耕行业的领先企业来说，凭借技术探索与灵活的场景应用，或许能给出更确定的答案。

2026 年 1 月 17 日，京东健康在 2026 年度医生盛典和数智医疗大会上，再度连发 AI 新品和解决方案：面向医生的循证医学 AI 工具 " 知医 "、升级后的医院大模型产品 " 京东卓医 2.0" 和 AI 驱动的临床营养规范化全程管理解决方案。

近年来，京东健康逐步建立起涵盖多专科的 " 医、检、诊、药 " 闭环服务，服务内容与流程具备更强的医疗专业属性。随着一系列新产品落地，京东健康正在全面展现医疗 AI 的应用成果，彰显前沿技术确定性的正向价值。

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将医疗的专业性做扎实，AI 才不跑偏

当前，互联网医疗已经结束以流量扩张为主的粗放发展阶段，迈入以质量、专业深度为核心的比拼时期。

经过多年打磨与沉淀，京东健康已构建起线上线下联动的医、检、诊、药闭环服务模式，服务内容早已突破在线问诊的单一范畴。当用户向京东健康寻求帮助时，不只是获得医生回答，更能获得一套连接实物和服务、贯穿 " 防筛诊治康 " 全流程的个性化解决方案。在此基础上，京东健康持续精进医疗服务的专业性与服务质量。

过去一年，京东健康与国内多家头部医院开展多维度深度合作，是其提升医疗服务专业度的重要举措之一。

具体来说，京东健康与上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心、首都医科大学附属北京儿童医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、武汉大学人民医院、山东省精神卫生中心等，强化在远程医疗、到家快检、智慧门诊、医学科普等领域的合作。

公立医院是我国医疗服务体系的中坚力量，公立大三甲更是医疗技术、科研水平等综合实力的代表。与众多顶级医院的合作，首先推动了京东健康的服务迭代升级，强化其医、检、诊、药的闭环服务能力。

以到家快检为例，京东健康在以往链接了众多第三方医检机构的基础上，升级推出 " 医院检测服务 "，目前已在北京、上海、天津、重庆、南京等 16 个城市上线，可提供服务的医疗机构有近 30 家三级及以上级别公立医院。其中，京东健康与北京地坛医院依托 " 京东卓医 " 大模型产品推出智能检验项目，将地坛医院国家级医学中心的优质医疗资源与京东健康数字化、智能化服务能力深度融合，深化了 AI 赋能的医、检、诊、药闭环服务建设。

" 医院检测服务 " 助力合作医院延伸了服务半径，京东健康则借助公立医院的检验与诊疗能力进一步提升了自身服务专业度。

依托与头部医院、学会和协会的合作，京东健康在专科建设与医疗质量管理方面同样成果显著。2025 年 11 月，由中国医院协会发起、京东健康等多方共同参与编撰的《互联网医院医疗质量管理要素专家共识（2025 版）》（以下简称《共识》）发布，以推动互联网医疗从规模扩张向质量跃升转型。

具体到疾病诊疗上，京东互联网医院医疗质量管理委员会在对线上问诊情况深入分析的基础上，2025 年新制定了 52 种疾病标准化诊疗路径，目前已累计发布 317 种疾病标准化诊疗路径。

对医疗 AI 来说，医在前、AI 在后，唯有将专业度与医疗质量做扎实，AI 才不会 " 跑偏 "，真正实现安全可靠的技术赋能。

02

能全场景落地，才是实用 AI

近日，OpenAI 正式布局医疗，推出面向普通用户的 ChatGPT Health 与面向医疗机构的 "OpenAI for Healthcare"，还收购了医疗科技公司 Torch，意在继续推进其医疗 AI 产品。

放眼全球，医疗已成为 AI 的必争之地。但需要强调的是，AI 技术既要攻克医疗应用在效率与准确性等方面的核心难题，更要完成与多样化应用场景的深度适配和实践验证。

在此背景下，京东健康的核心优势愈发显著：在持续强化服务广度、深度与专业度的基础上，AI 已在多类型的应用场景中规模化落地，迈向 " 全场景 AI+"。

2025 年，京东健康发布了 "AI 京医 " 产品体系，目前已有 AI 医生大为、小微，以及 AI 营养师小晶、AI 药师小方等在内的十多类专业服务智能体，以及超过 1500 名来自全国 400 余家三甲医院的专家医生智能体。同期，京医千询大模型升级至 2.0，通过多模态感知与深度检索技术，整合权威指南、实时文献与真实世界数据，构建动态更新的循证证据库，为 "AI 京医 " 体系提供精准的决策支持。

作为 "AI 京医 " 的核心服务角色，AI 医生 " 大为 " 好评率超 98%，专科复诊率达 40% 以上，成为连接用户与专业服务的关键节点。

此外，针对专科专病场景，京东健康与多家顶尖医院共建垂直大模型，AI 实现从诊断、影像解读到治疗推荐的全流程推理，提升临床效率。例如，温医大附一院和国家卫健委临床营养与干预重点实验室，联合京东健康共同打造的临床营养大模型，模型构建起 " 营养循证证据库 " 与 " 营养典型案例库 "，确保输出的营养方案兼具权威性与实用性，还能完成全流程自动化处理，减轻临床工作负担。

很显然，AI 已从过去的辅助工具进化为贯穿筛、诊、治、管、研全链条的核技术动力。截至目前，京东健康的 AI 工具已帮助医生管理超 1000 万患者，重复问题解决率超 90%，诊中效率提升超 50%。

2026 年，京东健康的 AI 应用场景进一步丰富——在医生盛典上发布面向医生的 AI 循证工具 " 知医 "。

京东健康新发布的 AI 循证工具 " 知医 "

" 知医 " 深度整合了千万级全球权威医学文献与指南，聚焦临床决策支持与科研学术两大核心场景。当医生在临床诊疗中面对复杂病例需快速确认权威依据时，科研项目为课题立论需寻找全球前沿证据时，" 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。

过去一年里，美国 OpenEvidence 在全球走红，已覆盖美国约 40% 的执业医生。" 知医 " 则是结合国内医生工作环境实际，更适合国内医生的 AI 工具，可被视为 OpenEvidence 的 " 中国版 " 方案。

值得一提的是，" 知医 " 将集成于京东医生 APP，向全体医生开放使用，无论医生是否已入驻京东健康平台。

AI 在多样化的真实场景中反复锤炼，不仅能进一步验证技术可靠性，更为其创造更深层次的社会价值打下基础。

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破解现实难题，AI 才能走得更远

基于先进技术的产品如果无法系统性地解决行业痛点，其可持续性将大打折扣。以往，" 医疗 AI 无用论 " 之所以存在，一个根本原因在于，部分医疗 AI 产品即便在技术参数层面表现优秀，但却与医疗体系复杂的政策环境、支付机制及其他现实约束相脱节，难以在落地后产生足够的社会价值与商业价值。

OpenEvidence 在技术与功能层面的经验虽可对标，但美国的医疗服务模式、支付方式乃至医生人力制度等方面都与国内存在显著差异，其商业模式无法直接复制。

如何避免 AI 成为华丽的 " 空中楼阁 "？这是一个始于技术、却又超越技术本身的问题。对此，京东健康给出了自己的答案。

2025 年 1 月，京东健康发布了医院全场景应用大模型产品 " 京东卓医 "，截至目前已在北京、上海、天津、浙江、江苏等多个省市的大型医院落地。

" 京东卓医 " 包含面向患者的个人就医管家、面向医生的医生数字分身、面向医院的未来数字医院几大模块。经过一年实践，" 京东卓医 " 的数字医生已覆盖 57 个临床科室、4300 多名医生；落地后为医生提效 30%，为患者节省就医时长 1 小时以上；诊后 7 天内 43.63% 患者持续与医院互动，7 至 14 天 15% 用户通过系统完成复诊预约、续方等。

" 京东卓医 " 初步帮助医院搭建了高效、连续的医疗服务闭环，促使单次医疗到长期健康管理的转变。

一直以来，医疗 AI 重点聚焦破解医生效率提升、患者体验改善、资源均衡布局等方面的难题。解决这些问题固然重要，也必然是一个长期持续的过程。

但也要看到，社会经济、医疗政策等宏观环境的变化，都可能让医疗服务体系面临新的挑战。例如，随着医药集采、医保支付方式改革等政策落地，医药院内外市场格局重构：院内新特药可及性受到一定限制，院外市场在响应大众多样化用药需求上更灵活，但如何实现院内外诊疗用药流程合规且紧密的衔接，已成为新的待解难题。

针对新挑战，在 2026 年 1 月的数智医疗大会上，京东健康升级发布了 " 京东卓医 2.0"。与 1.0 相比，并非单纯进行问答或系统升级，而是聚焦临床营养、体重管理、药事服务三大场景，融合京东健康的供应链优势，让真正 AI 发挥系统性的价值。

京东健康升级发布了 " 京东卓医 2.0"

例如，"AI+ 临床营养 " 基于指南共识与病历数据，帮助医护高效完成筛、评、诊、治，并对患者进行分层干预与闭环追踪，兼顾服务的规模化与个性化，患者还能有多样化特医食品选择。

"AI+ 药事管理 " 通过 AI 审方、智能用药计划等方式提高药师效率，并打通院外供应链通道，支持多渠道取药与 7*24 小时用药指导。

"AI+ 体重管理 " 则通过 AI 承接医护人员的高频基础工作，打通院内院外数据、实现患者分层干预与连续性居家管理，并提供情感陪伴、提升患者积极性。

在京东健康 CEO 曹冬看来，医疗不是 " 技术秀 "，更不是 " 概念论 "，医疗的底层逻辑从来都很清晰：围绕患者的安全与普惠，围绕医生的效率与专业，围绕医院的管理与发展。

如果说京东健康过去已在患者安全与医疗普惠、医生效率提升与专业赋能等方面积累了较多实践，那么，京东卓医 2.0 的推出，则是将上述逻辑延伸至医院管理与发展层面，更体系化地释放 AI 的应用价值。

04

"AI+ 临床营养 " 即将规模化推广

业界关于 AI 在医疗领域的争论仍会发生。京东健康等企业则在持续通过实践来验证 AI 的积极价值，更关键的是推进 "AI+" 解决方案切实落地。

本次数智医疗大会期间，温医大附一院、国家卫生健康委临床营养与干预重点实验室，联合京东健康共同发布 " 人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案 "，该方案就将快速落地。

" 人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案 " 发布

方案背后，是临床营养管理长期面临的诸多挑战：专业人员工作负担重、效率低下，难以实现服务规模化；因人力不足，常采用模板化服务，分层精准管理不足；患者随访管理不易深入，依从性低、数据不闭环，干预效果难以量化评估。

而患者对精准营养管理的需求日益迫切：急危重症及特定慢性病患者急需个体化营养支持以改善预后，术后及肿瘤患者期望通过特医食品增强治疗耐受性、减少并发症；特定慢病、居家康复群体则期待通过规范、便捷的渠道获取营养服务与产品。

近年来，国家政策持续支持临床营养科建设，国内特医食品获批数量也快速增长。医院临床营养科作为连接供需的关键环节，在 AI 技术与高效特医食品供应链的双重赋能下，有望更精准、规模化地满足患者需求。

此前，京东健康与温医大附一院就已依托 " 京东卓医 " 合作，打造了 AI 驱动的患者服务体系和 " 临床营养 + 特医食品 " 网络，已服务患者超 470 万人次，模式和效能得到验证。

在前述大会上，京东健康还签约多家营养保健品牌共建 "AI+ 临床营养供应链生态 "，通过整合行业优质营养产品资源与供应链服务能力，打通从个性化营养方案制定到精准营养产品配送的全链条供给通道。

这一生态共建模式与 AI 临床营养解决方案形成协同互补，共同构建起 " 诊疗规范 + 供给精准 " 的临床营养服务能力。

目前，" 人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案 " 已具备规模化落地条件，将推广至全国更多地区的医疗机构，通过京东健康 "AI+ 供应链 " 双重赋能，让优质的临床营养资源惠及更多患者。

AI 赋能医疗的潮流已然不可逆，当这项技术逐步成为医疗服务体系中不可或缺的组成部分时，京东健康等头部平台已然抢占了行业发展的先机。