京东AI医疗如何深入三甲医院医疗核心

不妨先看一个具体的场景。

65岁的温州人陈铭，5月中旬因为连续腹痛一周来到温州医科大学附属第一医院。检查结果不太乐观——结肠梗阻、结肠恶性肿瘤。但真正让他意外的，是这次就医流程的变化：从进院前在手机上智能分诊开始，挂号、候诊、检查、取药，全程由AI系统引导，等待时间几乎砍半。

更值得关注的是后续。医生借助AI为陈铭量身定制了一套临床营养方案。出院次日，特医食品已经配送到家，之后的恢复阶段，系统根据他每天上传的数据跟踪营养指标。陈铭的感受很直接：“以前出院就断了联系，现在感觉像有个智能医生24小时在身边。”

温附一是一家年门急诊量超过718万人次的大型三甲医院。服务每一名患者、建立营养档案、全程跟踪、落实高风险患者的营养处方——这些工作如果全靠人力，几乎是个无解的问题。毕竟整家医院的营养科只有十几位医生。

京东健康开发的“京东卓医”在这里扮演了关键角色。它是业内首个医院全场景AI大模型产品，搭载的临床营养大模型，依托超百万篇高质量文献和数十万例真实病例训练后，能辅助生成个性化营养方案，最终由医生或临床营养师审核确认。

走出温附一，京东健康在医疗AI上的布局远比看到的更成体系。截至目前，京东卓医已在华中科技大学同济医学院附属协和医院、苏州市立医院等全国多家三甲医院落地。全场景AI加上深厚供应链基础，这套“人工智能+医疗”闭环正在逐步清晰。

2026年，AI大模型行业的竞争已经进入白热化阶段。新模型迭代、巨额投放抢占声量，圈内圈外争论不断。而京东健康保持着稳健的节奏：年初推出“京东知医”和“京东卓医2.0”，紧接着全面铺开“AI+医疗器械”战略，完成“AI京医”智能体集群升级，5月底还联手国家级医学中心发布了高质量医学数据集。

当外界还在为大模型参数争得面红耳赤时，京东健康已经默默把技术打造成了能覆盖医院、医生、患者乃至整个产业链的全场景体系。

它的目标很明确：不是做一个“能说会道”的生活助手，而是一个面向医疗场景、“说到做到”的专业解决方案。依托自研的“京医千询”医疗大模型，京东健康已经搭起了“可问、可诊、可检、可药、可管理”的服务闭环——在用户端，AI医生“大为”2026年前三个月的用户数已超越2025年全年；在产业端，它与头部医疗器械品牌签署战略合作，计划一年内推动百万台轮椅、护理床等适老设备接入JoyInside智能互联系统。

2026年无疑是AI在医疗场景落地的关键分水岭。当行业还在争论“谁的大模型更强”时，京东健康已经用“AI+供应链”把医疗服务从线上问诊直接延伸到线下履约：患者拿到的不仅是一句口头叮嘱，而是一份能配送到家的处方和持续的健康管理。

智能营养师

“回家加强营养”——这句几乎每个住院病人都会听到的叮嘱，听起来简单，但具体到“每天该吃什么、怎么吃”，很多人一头雾水。

临床营养的重要性不言而喻。充分的循证依据表明，中度营养不良的患者术后并发症会显著增加，住院时间延长，医疗费用上升，甚至危及生命。温附一正是2025年获批的国家卫健委临床营养与干预重点实验室，临床营养是其重点发展的学科。

以前，遇到中重度营养不良的患者，医院会请营养科会诊。但营养科总共就那么十几个人，时间和精力根本不够。外科医生给的营养方案有时候也不太规范。更麻烦的是患者出院后的随访几乎形同虚设，这对患者来说其实是巨大的风险。

传统模式下，营养师要判断患者的营养风险，需要翻阅大量数据：病历、诊断、手术记录、检验指标、检查结果、护理记录、饮食摄入、体重变化，有时还要结合患者和家属的口头描述。这些信息分散在不同系统、不同记录里，光整理就耗费大量时间，真正用于专业判断和患者沟通的时间反而被严重挤压。

2023年12月，京东健康与温附一达成战略合作。很快，“临床营养全程诊疗智能体”应运而生。患者来医院前，就可以在家完成营养自筛，比如最近吃得怎么样、体重有没有下降。填补这些基本信息后，模型就开始工作了：首先形成病历摘要，接着进行营养筛评，分析营养需求，选择治疗阶梯，最后生成个性化营养方案。

这个个性化方案可不是简单几句建议，而是一套完整可执行的计划，包括营养素构成、详细方案和个性化营养餐单，根据患者的能量和蛋白目标推荐具体方案，明确每日总量、每次用量、使用频次和使用方式。病人出院前，智能体会再做一次“筛评诊治”，生成一份出院营养处方。

对医院来说，智能体极大地提高了营养筛查评估和干预的准确性和及时性，节约了人力。2026年1月，温附一与国家卫健委临床营养与干预重点实验室，联合京东健康共同发布了“人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案”。

一位温附一营养科医生深有体会：“过去病人出院后，就跟医院断开连接了。现在患者带回家的是一份正式、清楚、可执行的出院营养处方，不是空洞的‘回家多吃点’，而是知道每天该补什么、补多少、怎么补。AI大模型让院内和居家治疗重新连接起来了。”

患者回家后，系统会每天提醒按处方服用，并同步体重、握力、肠内营养等数据，形成每日营养跟踪。如果对处方有疑问，比如某个食物能不能吃、出现腹胀腹泻怎么办，患者可以直接咨询AI营养师；营养处方快用完时，系统还会提醒续方，如果需要继续获得营养支持，还能直接衔接线上商城和配送服务。

以胃癌患者为例，术后体重下降非常明显，而且生存率与体重下降密切相关。以前这类患者回家后，医院最多只能做一个月的电话随访，现在就完全不同了。AI可以全程陪伴跟踪——只要患者愿意拍照上传，医生和系统就能知道每天的摄入够不够、蛋白是不是不足、走了多少步、能量消耗怎么样、体重维持得怎么样。如果营养不良，还可以开具处方或特别食品配方，直接配送到家。

百年大三甲的数智化之路

临床营养全程诊疗智能体，只是京东卓医2.0在温附一落地的众多AI医疗大模型应用之一。双方早在2023年12月达成战略合作，目标是借助医疗AI、大数据和云计算等技术，结合“就医一件事”理念，共同打造新一代智慧服务系统。

5个月前，也就是2023年7月，京东健康刚刚发布了“京医千询”医疗大模型。在双方合作的京东卓医1.0时代，这个技术底座主要解决传统门诊中患者面临的“挂哪科、找谁看、怎么走”的困惑，以及由此造成的医院排队问题。

很快效果就显现了。2024年4月，温附一开始应用AI精准预约，患者可通过语音或文字与系统对话，由AI根据症状、既往情况和就医需求，精准匹配科室与医生。如今，温附一偌大的门诊大厅几乎看不到排队现象，患者平均就诊时间从数小时缩短到几十分钟。

精准预约取得阶段性成功后，双方基于京东卓医进一步重塑了患者的就医旅程，形成了从诊前、诊中到诊后的多个成熟场景。比如AI病史采集，在医生接诊前完成基础病史整理；AI陪诊，全景展示就医各环节并提供智能导航；“诊后一清单”为每次就诊生成清晰的记录；AI医生追问，在患者离院后48小时内持续解答疑问。

一位医院负责人描述得很形象：“患者进院签到后，就会收到就诊地图，系统会显示前面还有几名患者在等待、需要多长时间。比如前面有10位患者大概需要1小时，你不用急，可以悠闲地在楼下星巴克先喝杯咖啡。就诊后，患者会收到诊后清单，当天做了哪些检查一目了然；离院后，AI还能帮我们做健康宣教。”

这家有着107年历史的医院，其实早就有信息化基础。2010年就开始进行“流程再造1.0”，主要从信息化建设入手，实施了实名制预约、预存费用、自助机等措施。当时国内几千家医院都曾来温附一学习交流。

从2021年到2024年，温附一进入“流程再造2.0”的数字化建设阶段，目标是让患者少跑医院。这家年门急诊718万人次的医院，70%的患者来自温州市区以外，以前看完门诊，CT要约到第二天甚至下周，病人还得再来一次；等报告出来，又得再跑一趟。现在情况完全不同了。

如今，温附一已经进入信息化3.0建设阶段——通过数字化、人工智能、可穿戴设备，与基层医院、医共体共同推进慢病管理、健康维护，打造未来数智医院、没有围墙的医院。据悉，医院计划投资4000-5000万元建设自己的算力中心。

与京东健康在AI大模型上的合作，显然为温附一未来的数智医院建设注入了信心。一位医院主管负责人坦言：“以前的AI应用，一直不太触及医疗的核心业务。如何把AI更好地跟医疗结合在一起？这是双方达成合作的重要背景。人工智能真正触及医疗的核心，一定是要专科大模型，比如肿瘤大模型等，这些是会改变疾病的诊断流程的。”

医疗大模型的未来：医疗“小”模型

温附一想做医疗专科大模型的想法，与京东健康技术产品负责人的判断不谋而合。

“医院的每一个专科甚至每一个病种，本身就是一个独立的学科，需要更专业的模型去支撑。比如常见肿瘤、慢病等。”京东健康技术产品负责人说得很清楚。京东健康的医疗大模型路径也遵循了这一逻辑：先从通用大模型基座起步，让模型变得更加聪明；然后进入医疗全科大模型阶段，要的不只是聪明，而是懂医学、懂医疗、懂患者。这个阶段的大模型已经可以进入真实的线上问诊、健康管理等环节。

而要真正触达医疗核心、协助医生解决临床问题，最终还是要回归医疗专业，着力打造专科大模型。

以与温附一合作的临床营养大模型为例，根据医院数据显示，在真实临床场景中，风险筛查率接近100%，全院风险检出率达35%，营养师的工作效率提升了50%。

同样基于京东卓医2.0的智慧体重管理系统，也彻底改变了传统减重门诊的运作方式。过去分散的、沉睡的风险人群，在AI介入下可以被主动识别和引导；患者离院后仍然能获得持续提醒和服务支持。据说，借助AI，该中心已经实现对筛查出的风险人群100%的知识宣讲与随访，超过40%的高风险人群到院进行诊疗和干预。

对医院来说，体重管理最大的难点其实在于患者能不能被及时发现、能不能坚持下来。AI刚好能帮上忙。

据温附一体重管理中心负责人介绍，结合京东卓医2.0的“AI+体重管理”能力，该中心正在推动传统减重门诊向智能化、连续化、精准化管理转变。诊前，AI系统基于门诊、体检、住院等多场景数据，对超重肥胖及代谢异常风险人群进行自动筛查、风险识别和分层管理，实现了从“等患者来”到“主动发现”的转变。诊中，AI整合院内诊疗数据和患者授权的生活方式数据，形成多维度健康画像，辅助生成个性化干预建议；标准化评估、宣教、随访等基础工作由AI辅助完成，专业医生则聚焦诊疗判断与关键决策。诊后，在医生确认的干预方案基础上，AI将健康管理建议转化为每日可执行任务，持续提供反馈、提醒与鼓励；对异常数据及时提醒，辅助患者复诊和医护随访，并根据个体需要联动体脂秤、运动手环、医学膳食等工具，提升居家监测与连续管理的效果。

温附一相关负责人总结得简明：“AI介入后，过去分散、沉睡的风险人群可以被主动识别和引导；患者离院后也能获得持续提醒和服务支持，让医生建议真正转化为每天可执行的健康行动。”

成功落地的营养和体重管理专科大模型只是一个开始。京东健康更多医疗专科模型还在路上：与广州呼吸健康研究院合作的呼吸专病大模型，与北大肿瘤医院合作的消化肿瘤大模型，与中山大学孙逸仙医院合作的泌尿肿瘤大模型，与北京安定医院合作的心理专科大模型。

“我们希望未来专病大模型能覆盖80%的专病。”上述负责人这样说。

那么，未来医疗大模型的商业化路径到底是什么？当国内大模型产品竞相涌现时，京东健康的“京东卓医”正在趟出自己的答案：AI+供应链。

京东卓医1.0，解决了医院和患者之间连续服务的断裂问题。到了京东卓医2.0，AI从患者服务扩展到了面向医院的流程服务，拓展进了专业的科室，同时延伸到了整个京东健康的生态——患者到家后，可以在医生的营养处方、减重处方下，继续使用特医食品、减重产品，京东健康的供应链网络可以把产品直接送到家中。

“全场景AI+供应链”的优势就这样在患者院外健康管理中找到了用武之地。若干年后，当人们再回溯医疗AI大模型的历史，2026年或许会被定义为医疗AI从技术概念走向价值交付的元年。

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