京東健康探索研究院首席科學家王國鑫：AI醫療最大挑戰是數據“量質雙缺”

每經記者 林姿辰    每經編輯 陳俊杰    

近日，京東健康股份有限公司（以下簡稱京東健康）旗下“京醫千詢”醫療大模型啟動開源，成為國內醫療行業首個全面開源的垂類大模型。

2月27日，京東健康在北京舉行“醫療AI全場景應用與展望”媒體溝通會，探討醫療AI發展的未來。會上，京東健康探索研究院（JDH XLab）首席科學家王國鑫對《每日經濟新聞》記者表示，開源的決定基于公司對技術發展的判斷，即目前AI（人工智能）技術在醫療場景的應用仍處于早期階段，開源有助于進一步加快整個醫療AI產業生態繁榮。

京東健康探索研究院首席科學家王國鑫 受訪者供圖

選擇開源是為了推動行業向醫療AI轉型

2025年開年，DeepSeek的“破圈”引發了全民關注AI應用的熱潮，互聯網醫療龍頭也開始布局AI To C（人工智能技術面向消費者）產品及服務，其中京東健康是動作最多的一家。

今年1月，公司發布了業內首個醫院全場景應用大模型產品“京東卓醫”，宣布國內首批數字醫生在互聯網醫生正式上線；2月，宣布公司自有的醫療大模型“京醫千詢”已經接入GPT系列、DeepSeek等通用模型，并啟動開源，即其所有模型參數、數據構造、多階段模型訓練、模型評測等核心代碼都將公開。

資料顯示，“京醫千詢”建立在京東言犀通用大模型基礎之上，也是“京東卓醫”等產品的技術底座，2023年7月正式發布時，有178家科研醫療機構、26家藥企、69家企業客戶，以及超過4.3萬名醫生直接或間接參與了這一大模型的建設，但當時公司尚未宣布開源。

王國鑫對《每日經濟新聞》記者表示，開源的決定基于公司對技術發展的判斷，即目前AI技術在醫療場景的應用仍處于早期階段，各家公司的關系與其說是競爭，不如說是在共同推動技術生態的合作，這時開源是對醫療行業最大的幫助。

王國鑫認為，DeepSeek改變了大語言模型的商業邏輯，但是醫療的邏輯并沒有因此改變。醫療行業的特點決定了這是一個細分且垂直的領域，與其逐院開發大模型，不如快速推動技術開源和透明化，讓最了解醫療的醫院和醫生能夠迅速使用AI并了解AI技術所處的水平。

“如果醫生的專家團隊在AI技術上不是特別高，完全可以用我們的代碼包快速上手，這是我們對行業的基本判斷??.如果他們在我們的模型基礎上推動診療流程、學科建設的變化，開源的目的就達到了，其實就是推動這個行業向醫療AI轉型。”王國鑫說。

讓醫生擁有AI助手，既成就醫生也成就AI

過去，大多數關注AI醫療的企業主要關注效率問題，致力于減輕醫生的工作負擔，但在王國鑫看來，這些努力沒有回答一個最關鍵問題，即AI醫療能為患者帶去什么價值。盡管短期內，如何幫助患者掛號這類問題還會是AI醫療主要的商業模式，但從長期看，他認為個性化醫療和全生命周期健康管理這兩個概念更重要，一個用戶型的醫療服務產品將是醫療AI長期商業模式最重要的立足點。

因此，王國鑫表示自己看好的AI醫療的三個核心方向，分別對應了AI醫療的三條商業化路徑：一是做醫生的成長工具，通過提高AI的培訓成本，降低醫生的培訓成本，同時提升AI的訓練成本；二是做患者的管理工具，借助直接面向消費者的AI健康智能體，覆蓋咨詢、掛號、買藥、報告解讀等各環節；三是探索AI自主服務模式，讓醫生更多地參與到審核環節，而非全流程操作。如果能夠實現這一模式，就可以將互聯網醫療服務從基層向三甲醫院推廣，并延伸到邊遠地區惠及更多患者，這將是醫療AI未來的商業化路徑，它一定伴隨著社會價值。

不過，王國鑫也承認，AI在醫療場景中的落地面臨著諸多技術挑戰。醫療行業本身高度依賴數據，以醫生的培養為例，雖然不同醫生的學習效率存在差異，有的醫生通過10個病例就能領悟關鍵，而有的醫生需要100個病例，但這一過程本質上都是基于數據的訓練。

目前，AI醫療面臨的最大挑戰是醫療數據“量質雙缺”，而這也是眾多AI產品與醫院、互聯網醫院以及患者端展開合作的真正原因。

“如果不投入足夠的努力，像培養初級醫生一樣在醫院中訓練AI，那么AI的投入產出比（ROI）將難以提升。如果將培養醫生的精力用于培養AI，至少AI的水平會快速進步。這也是為什么從未來醫院角度來講，每個醫生都應該有一個AI助手，一方面成就醫生，同時成就AI，這是一個基本的答案。”王國鑫說。