文 | Vb 动脉网炒股配资开户识必选
过往数届 WAIC，直观感受是医疗 AI 越来越少，颇有被边缘化之感。直至今年，大模型加持之下，医疗 AI 正"卷土重来"。
在现场会议及论坛，能够清楚地看到大量初创企业入驻与数字医疗大厂回归。
作为一个泛领域 AI 大会，腾讯、阿里、字节等互联网大厂每年都会携着大量前沿 AI 成果来 WAIC，但大多紧扣城市、汽车、安保等赛道。
而在今年，大厂们重拾医疗，将其作为对外展示的 AI 版图核心业务之一。
此外，赛诺菲、诺华、Veeva、飞利浦医疗及大量药械企业也在论坛上积极讨论中国医疗 AI 的未来范式，出海、AI 药物研发、AI 临床应用、医疗普惠等关键词成为热门话题。
动脉网观察到，在风口之下，医疗 AI 正沿着两条路径快速下沉。
路径一：破碎的 AI 开始成体系地赋能医疗
进入大模型时代前，医疗 AI 总是以"节点"的方式现身于医疗领域中的各个场景，如诊前的预问诊、诊中的单病种辅助诊断。这种模式能够很好地解决某一特定问题，却因为价值有限，很难跑通商业模式。
此外，由于 AI 研发需考虑开发成本及未来应用能够覆盖的用户数量，这类应用通常集中于某些高频的、大通量的场景，因而漏掉了医疗场景中大量分散却亟须 AI 赋能的场景。
如今的智能体或能改变这一现状。
它的本质是 "主动目标驱动的实体"。相较于解决特定领域单一或窄范围任务的传统 AI 工具，智能体能够自主规划并执行一系列行为，持续自主学习，以达成动态目标，适应动态环境，并能与用户进行复杂交互。
置于医院这一领域，智能体的出现意味着 AI 能以"环节"为目标进行赋能。它不仅能够处理主流的任务，还能对一些细小场景进行学习，进而将数智化能力融入医疗的每一个角落，解决医生日常工作中所需解决的所有问题。
以体检为例。近年来这里已经孕育了大量 AI，它们有的能够自动分析报告，有的能够预约套餐，但这些应用是独立、分散的，访问流程复杂，且需要用户发出具体指令才能推进。
相较之下，腾讯健康在 WAIC 上展示的智能体"健康管理助手"对体检过程中乃至体检后用户需要用到的各种智能工具进行了整合。
譬如，"健康管理助手"可以充当"健康哨兵"，以体检报告、检验检查报告智能解读为基础，帮助用户动态分析健康状况，发现潜在风险，进而给出针对性的健康管理计划。
日常生活中，它也能担当用户的"行动教练"，通过长期的智能跟踪健康指标变化，帮助用户有效、及时地发现潜在健康风险，克服无法进行长期健康管理的问题。
过去用户只有在身体不适时才会在微信、小程序等入口寻找医疗服务，这是一种低频的、被动的使用方式，不能达到疾病预防的目的。
"健康管理助手"这一可视化的 AI 智能体不仅对 AI 能力进行了整合，还改变了用户的使用模式，同其建立起了高频的、长期的关系。
初创公司中，亦有不少企业瞄准一些过去数智化程度比较低的场景，引入大模型进行逻辑重构。如福鑫科创便将 AI 工具引入了模拟患者场景，通过数字人模拟患者提升规培医师临床能力，为医生提供智能化的教学问诊产品，还原真实问诊场景。
此外，福鑫科创还将智能体引入数据分析与应用场景，未来临床医生有数据分析需求后，仅需用自然语言的方式对智能体发出指令，FusionAI 智能体便能迅速理解任务目标，自主规划出一条包含数据探索、多维查询、深度分析、报告生成与可视化的完整工作流。
而在 AI 主动健康管理方面，则建立"主动随访 + 健康宣教 + 个性化推荐"体系，辅助医院精准触达目标患者，帮助患者完成随访、挂号、开具检查检验、诊疗等全流程的诊疗闭环。
路径二：从通用到垂直，解决深层次临床问题
与医疗相关的 C 端场景赋能固然重要，但更大的价值仍然隐藏于临床中。
2025 年没有 DeepSeek，国内做临床专科模型的企业与医院屈指可数，很多企业、医生没有意识到大模型能为医院带来的颠覆性价值。
直到 DeepSeek 赋予了他们本地化部署、模型定制的能力时，医疗专科模型开始爆发。
自今年 2 月全面开源以来，京东健康持续聚焦打造"京医千询 2.0 "，旨在通过技术创新与生态开放，推动医疗人工智能从全科服务向更复杂专病领域纵深拓展，形成"三引擎 + 四模型"技术架构。
简单来看，"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，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。
据京东健康探索研究院首席科学家王国鑫介绍，"京医千询 2.0 "目前已重点在拟人对话、可信推理和医学全模态等方面实现显著突破。"拟人对话"能为用户带来高度人性化和自然感的对话体验。不仅能够理解用户的语义，还能模拟人类医生的问诊方式，进行多轮病情询问，按照循证医学的逻辑要求，给出合理的建议。
"可信推理"是 AI 医疗的基石。"京医千询 2.0 "严格遵循医生临床诊疗思维路径，注重内部知识与外部知识、思维深度与问题难度的结合，具备反思机制和专家反馈的自适应能力，并经过超 140 个临床科室医生，及百万级真实临床复杂病案的专家评测，以确保医学推理的可靠性。
"医学全模态"则是大模型走向临床深水区的必由之路。"京医千询"已实现对文本、影像、检验数据等多模态医学数据的综合解析，能为精准诊疗提供全面支持。
基于"京医千询 2.0 "的基础模型能力突破，京东健康正加快推动互联网医疗迈入 AI 规模化应用新阶段。
就在 WAIC 2025 召开前夕，京东健康旗下" AI 京医"大模型产品体系迎来重要进展，除了再次升级了以 AI 医生"大为"为核心的多专业角色智能体能力外，京东互联网医院还上线了超 500 个专家医生智能体。
至此，京东健康率先构建起" 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，在全科大模型与专科大模型中同时完成布局。
另一家值得提及的是联影智能。
由于医学影像数据更难获取、更难清洗，国内目前着力影像大模型的企业并不多，而联影智能是现阶段做得最好的企业之一。
在 WAIC 分论坛上，联影智能展示了全球唯一的胸部一扫多查智能体。该智能体与过往的单病种 AI 存在根本区别，也并非市面上将多个单病种小模型简单堆叠、再包装成 "一扫多查" 的应用。
依托胸部平扫影像，可自动检出肺结节、骨折、肺气肿、主动脉增宽等 73 种胸部常见异常，其平均 AUC 值达 94%。
此外，该智能体不仅能实现从影像到报告的自动化输出，还支持医生以语音方式录入报告，开创了放射医生阅片诊断与报告撰写的新体验。
联影智能还在论坛现场组织了一场真实的人机协同挑战：由复旦大学附属中山医院放射科主任兼放射诊断科主任曾蒙苏带队，3 名医生在胸部一扫多查智能体辅助下完成影像诊断与报告撰写，另 3 名医生则凭经验应战。
在现场 3 例病例中，智能体在复杂病例诊断上展现出较强优势。无 AI 辅助组医生需逐行排查每一个断层影像，并手动撰写报告，花费 8 分钟完成影像诊断和报告撰写工作，而有 AI 辅助组医生借助智能体，一键就检出肺结节、冠脉钙化等胸部异常，医生仅需要逐一核实诊断即可生成报告，整体效率提升 25%。
总的来看，大模型从通用到垂直迁跃，并非只是简单的将过去的 AI 重做一遍。
在梳理、整合过往医疗需求中，新一代 AI 不再模仿医生的某一诊疗行为，而是完成了对于医生整个诊疗流程的高度复刻，能够像真正医生一样面对患者。
野蛮生长的大模型，亟须标准支撑
在动脉网发布的《2025 医疗大模型研究报告》中曾在今年年初对国内医疗 AI 赛道进行了一次全面调研。
那时，市面上已有的医疗垂直大模型便已超过了 300 个，且绝大部分产品形态为智能体。
不过，AI 爆火背后并未建成完整的监管体系，从技术到产品，从研发到跑通商业化，医疗大模型也需要一套完整的标准，保证行业有序发展。
在 WAIC 上，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 AQ 与中国信息通信研究院率先出击，针对"医生智能体"这类应用，联合发布了首个《医疗健康行业智能体 AI 医生》标准体系，面向 AI 医生的基础要求、技术要求、应用要求和治理要求，围绕技术性能、隐私安全、数据治理、专科应用等 4 个关键方向开展首批标准研制，推动 AI 医生智能体开发与落地服务。
蚂蚁集团 AI 医疗总经理刘军伟认为："根据实践来看，医生智能体需要具备高性能、高可靠性、高适配性，既要在技术上追求稳定与安全，也要在应用上符合专科专病的医学特色。"
中国信通院云大所数字健康部主任冯天宜则表示："如今启动标准的编制工作，意味着医疗智能体迈入系统化、规范化的新阶段，也将为行业提供一套专业可行的评估基准。"
该标准的出台无疑为 AI 医疗发展打造可验证的行业参考。伴随更多细分领域的智能体出具标准体系，中国有望走在世界之前，成为专业智能体落地层面创新与规则的推动者，引领大模型应用层的迭代升级。
医疗 AI 转机在即？
尽管医疗 AI 在这半年间经历了翻天覆地的变化，愈发接近于一个真正的医生。但由于健康数据的所有权与伦理问题及医疗本身的严肃性，这里的创新比之算力基础、自动驾驶、机器人等领域，还是略显失色。
包括腾讯、蚂蚁、京东在内的互联网大厂，他们能够凭借自身互联网基因迅速跑通 C 端部分的应用，建起稳定的用户流，但并未提及如何解决商业化环节的挑战。
长期困扰医疗 AI 的盈利，短期内也不会因为大模型的崛起而消解。
不过，我们坚信，医疗 AI 在历经数年的失速后，依然存在爆发可能。
今年的 WAIC，我们已经目睹了政府、卫健委、医院、研究机构及企业们的决心。他们开始合力制定 AI 行业标准，推动健康数据流通，构建深入临床大模型应用范式。
这些行为背后隐含的是对医疗 AI 价值的公允。当 AI 带来的提质增效能被精准量化炒股配资开户识必选，我们或许能在未来数年之内看到医疗 AI 跑通商业模式，成为医疗生态中每一个角色的必需品。
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