人工智能热潮迭起，“百模大战”正酣，在医疗垂直领域，竞逐大赛也在升级。
日前，面向中文医疗大语言模型的开放评测平台MedBench更新评测榜单，京东健康旗下“京医千询”大模型以综合得分92.4分的成绩位居榜单第一。
“全面的模型能力评估体系会告诉我们团队，‘京医千询’的智能水平到了什么程度。评估体系越细致，对整个模型的持续优化帮助就越大。”京东健康技术产品部智能算法部负责人王国鑫表示，榜单不仅为大模型技术能力提供了展示窗口，也为模型迭代指明了方向。
“京医千询”推出一年，仅通过这项“单科成绩”，还不足以窥其全貌。
2023年7月，基于京东集团“灵犀”通用大模型，京东健康发布了医疗大模型“京医千询”。作为行业内首个实物与服务相联通、知识与数据相融合的医疗大模型，“京医千询”整合了大量的临床实践指南、医学文献和专家知识，能快速完成在医疗健康领域各个场景的迁移和学习。
京东健康对其寄予厚望，期待以“京医千询”为技术底座，推进产品和解决方案的全面AI化，助力大健康行业降本增效和用户体验升级。
不积跬步无以至千里，过去一年，“京医千询”在这条达标路上小步快走，先是在京东健康内部已有的互联网医院等线上服务场景落地，在总结经验后走向外部的医院等场景延伸。当前，“京医千询”还在不断向更广泛的健康管理需求人群、更深度的专病领域探索新的有效结合路径。
基于大模型的AI辅诊助手成线上专家“外脑”
京东健康旗下有零售药房和医疗健康服务两大板块，其中，医疗健康服务主要包括互联网医院、消费医疗及健康管理相关服务，是京东健康作为“互联网医疗第一入口”的核心能力。
2023年，京东健康互联网医院全年诊疗人次已经超过1.6亿，极速问诊30秒接诊率达到90.4%，累计获得超过1800万患者的真实评价，患者好评率高达98.1%。
要满足如此庞大且仍在增长的服务要求，“京医千询”大模型的适时推出成为新的重要助力。
基于“京医千询”大模型，京东健康在去年面向执业医生推出了一系列解决方案，包括云诊室、诊后随访、专家联合会诊、临床科研、医生IP品牌孵化、“智能医生助手”工具等，既优化了医生在线诊疗的效率和质量，也提高了执业安全性。
智能医生助手能够协助医生完成诊疗风险识别、临床辅助决策、影像辅助决策、患者辅助筛查、智能辅助审方等操作，帮助医生生成语音电子病历、进行智能随访，提供动态医嘱、专病管理、教学培训等内容。
王国鑫介绍称，“不论是医生、药师、营养师还是我们的合作伙伴，每天都在跟‘京医千询’产生大量的交互，京东健康所有的专家都拥有一个这样的智能助手，它的存在虽然不被用户感知，但智能助手已经在日常工作中承担大量工作，其核心价值是增强服务专业能力、提高服务效率和满足用户个性化要求。”
数据显示，京东健康皮肤医院基于大模型的AI辅诊准确率超过95%，皮肤医院开发的专病随访服务患者付费转化率已达20%。
准确性数据的背后是一个个真实的辅诊案例，中国医科大学附属第一医院皮肤科郭昊医生就曾分享过一次线上问诊经历——在一次图文问诊中，由于患者首次上传图片模糊，郭昊初步判断为色素痣，当他准备按此进行下一步建议时，京东健康智能医助弹窗提醒“考虑诊断扁平疣可能性是90%，色素痣可能性是60%”，郭昊犹豫片刻后让患者提供了几张更清晰、多角度的照片，最终果然诊断为扁平疣。
这一次真实的诊断案例让郭昊清晰感受到大模型AI辅诊对降低误诊率起到的关键作用。
这是“京医千询”在内部业务场景落地后提质增效的一个成功案例，背后是京东健康在皮肤疾病领域的深耕和数据积累。
2023年4月，京东健康上线国内首个皮肤专科互联网医院，打造了国内首批皮肤专科互联网医疗服务平台，与40位皮肤疾病领域的头部专家合作开设线上名医工作室。目前，已有超过3000名来自三甲医院的皮肤专科医生入驻，还另建设了皮肤专科全职医生团队。皮肤专科互联网医院上线至今，已累计服务数百万名各类皮肤疾病患者。
京东健康正将“京医千询”作为新一代医疗健康服务生态建设的“技术底座”，推动全行业解决方案和产品的智能化升级。
立足医疗全行业，互联网技术的快速迭代催生了线上医疗场景，但线下场景仍然是根本所在。构建线上线下一体化健康服务体系是京东健康一直在推进的方向，而将线上服务能力输送至线下场景，是重要组成部分。
加速落地应用，““京医千询””深入医疗核心场景
基于“京医千询”大模型，京东健康与北京海淀区合作搭建了AI处方前置审核系统，已在近百家基层医疗卫生机构落地使用，日均审核处方超过2万张，在提高处方审核效率和准确性的同时，保障了患者的用药安全。
除此之外，医院正成为各医疗大模型厂商争相涌入的关键线下场景，京东健康也不落人后。
2023年12月，京东健康与温州医科大学附属第一医院（以下简称“温医大附一院”）达成战略合作，双方将共建“未来医院智慧服务”，打造全国领先的新一代智慧医院的智慧服务系统，其中，“京医千询”大有“用武之地”。
首先，“京医千询”收录了上千种常见疾病，并有医疗专家团队参与设计的20种质量评价指标保驾护航；其次，在“京医千询”支撑之下，京东健康构建了以患者为中心的全流程服务体系，涵盖诊前的健康监测、风险预估，诊间的疾病诊断、药械治疗，以及诊后的追踪和康护管理。
在“京医千询”大模型技术底座上打磨升级的服务能力在入院时也有“先后顺序”，因为现阶段的大模型还不能解决所有医院场景中的问题。
王国鑫表示，大模型技术是否能匹配场景并解决问题，以及应用后能否给使用者带来价值，是“京医千询”在医院内众多细分场景中落地的两大考量因素。
“京医千询”现阶段的目标是提升医院服务能力、增强患者满意度。通过提前为患者安排就医计划，降低患者留院等待时间、减轻医院服务压力，提升医疗服务信息透明度，从而实现降低医院成本、提升患者管理能力的目的。
“当前的大模型要在医院落地，首先是优化医患之间的交流界面，通过AI提升医疗服务和决策的透明性，让医患双方都能感受到技术带来的体验提升。尤其是对患者来说，从‘被安排’的不知所措到主动服务规划的清晰了然。”王国鑫说道。
医院细分场景选择之前，大模型入院的先决条件是模型本身要与医院原有的信息化系统进行内部的低成本整合，而且要考虑将模型小型化，进一步降低落地成本。
对此，王国鑫表示，“京医千询”自诞生以来就致力于提升外部系统的整合能力，推动医疗领域各场景的智能化发展。在与温医大附一院合作的过程中，“京医千询”还练就了医院场景下的低成本一体机部署技术，实现可信计算和成本可控。
从线上到线下的医疗场景之外，“京医千询”还在拓宽能力边界，探索更多落地可能性。
领先行业开发C端大模型应用
医疗市场信息极度不对称，大模型目前能发挥的关键作用有三方面。
一是帮助患者解决问题，实现权威信息的获取和医疗资源的透明化，让患者更了解自身的身体状况，以匹配合适的医疗资源，并通过改变生活习惯，节省医疗资源。
二是面向医生，一方面利用大模型支持医生持续学习和人才培养，从根本上缓解优质医疗资源供给不足的问题，另一方面帮助医生做好主动式的患者管理，在患者不足的非头部医院，既解决了医院收入问题，也能在加入康复管理后提升患者治疗效果。
三是帮助医院实现流程再造，提升医生收入，降低医院运营成本，提高患者满意度，缓解大医院的服务压力问题。
目前，医疗大模型都在积极打造自己的“样板医院”，而京东健康针对C端的患者服务已经蓄势待发。
基于“京医千询”大模型， 智能健康助手“康康” 着力构建一个信息准确、服务高效、智能体验的医疗服务生态系统。“康康”的目标是成为用户身边的智能医生朋友，不仅能够基于个体健康状况提供专业准确的健康建议和改善方案，更能为用户提供精准高效的医疗资源服务链接，从而实现健康咨询、在线问诊、找医生医院、报告解读、买药秒送、上门检测、体检预约等服务的全覆盖。
在细分赛道，基于京东健康在心理服务方面的先期投入和数据积累，今年5月，京东健康心理服务中心发布了AI心理陪伴师“聊愈小宇宙”。2020年，京东健康成立精神心理中心，打造精神心理专科的互联网医疗创新服务模式。2023年，京东健康精神心理中心升级为“京东健康心理服务中心”，提供双向转诊和整合治疗服务，可为不同种类心理问题的用户，匹配心理咨询师或精神科医生，衔接心理测试、心理评估、心理咨询、精神和心理疾病诊疗服务。
作为京东健康心理服务的第三次升级，在“京医千询”大模型之上，“聊愈小宇宙”迭代具备推理、知识、人格、人际和道德的拟人能力，通过个性化角色定制，实现在与人交流过程中的共情体验。
“‘京医千询’下一步的重点是加快C端落地的尝试，目的是成为用户最权威的信息来源、最可信赖的健康建议者、最便捷的医疗资源获取渠道。”王国鑫说道。
他认为，通用大模型发挥的是“水电煤”作用，核心是比拼成本，而垂域大模型核心比拼的是产业数据、场景理解和技术结合水平，需要直接产生商业价值。在医疗大模型领域，还有很多待开发场景，垂域大模型会按照场景应用价值定价，而非基于token定价。在一个应用尚不充分的市场，“京医千询”大模型将绕开价格战风暴继续拓展场景。