拜托了，AI！帮忙解决「看病难、看病贵」吧｜对谈王国鑫：京东健康探索研究院首席科学家

最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。

这些公司共同展示出一个趋势：AI 正在全球范围内迅速重塑医疗行业。在国内，AI+医疗同样在如火如荼地发生。硅谷知名风险投资机构 a16z 预言：医疗保健将成为从 AI 中受益最多的行业。

因此本周，我们邀请到京东健康探索研究院首席科学家王国鑫 Nico，请他分享「京医千询2.0」大模型与「AI 医院」的研发与应用。他不仅谈到在企业战略层面，AI 产品如何通过京东健康的医检诊药生态，来满足用户健康需求，也解析了以 OpenEvidence 为代表的美国初创公司目前在 AI+医疗方向的主要探索与不同侧重。

医疗是监管最严、数据最敏感、决策最攸关生死的垂直领域。因此，Nico 今天分享的经验和方法——如何找到真实痛点、如何积累专业数据、如何在产品和战略层面争夺用户心智——**对所有垂直大模型行业都具有启发意义，**相信也能给正在思考 AI 落地的你带来一些参考与帮助。

最后，Nico 还带来了他作为科学家的个人健康管理小技巧，简单实用，谁都能用得上。

🟢 01:49  「十字路口的」的快问快答：年龄、在京东健康的年限、MBTI 与星座、一句话介绍产品“京医千询”、公司收入与利润，以及大模型业务的核心战略定位。

🟢 02:42  AI 的终极拷问：如何解决医疗行业最根本的痛点？

“我相信每个人是都想活一辈子… AI 在这个里面扮演的最大的特点就是能不能提升供给水平。”

• 京东健康每天有 49 万次医疗服务咨询，AI 最初的角色是保证业务“合规”与“降本”。
• 为什么大模型让所有人眼前一亮？因为它表现出高度的“类人水平”，开始让人思考创造“医生水平”的 AI 的可能性。
• AI 能否低成本扩大供给，让我们每个人都有一种均等的高水平服务？这是所有做医疗 AI 的人，最终极的价值创造。
• 大模型不仅能在身体健康上实现平权，也能在精神健康上实现“情绪平权”，接住每一个人的情绪。

🟢 07:57  医疗数据的「痛并快乐着」

医疗数据可能是数字化水平最高的行业之一，但为什么它仍然是垂直模型最难啃的骨头？

• 医疗 AI 从业者的“幸运”：国内医院花了巨大的力气，跑过了信息化时代，数字化水平相对较高。
• 核心痛点：医生的思考和推理过程是缺失的，模型只能看到提炼后的结果，无法学习“如何思考”。
• 数据天然在物理上是分散的，确权也存在问题——数据到底属于医院、医生，还是患者？
• 为什么以前跨医院检查不互认？即便同是 CT，也可能因为设备、技师的原因导致结果无法形成共识，这背后是专业壁垒。

🟢 12:10  一个内部申请预算的公式：什么样的行业值得做垂类大模型？

• 判断是否需要垂类模型，可以从“数据是否低成本可获取”和“商业模式是否显而易见”两个维度来划分。
• 如果一个行业的知识门槛不高，经验能被新技术轻易替代（如语言教育），那么做垂类模型的机会就比较小。
• 为什么代码是垂类模型的“天选之子”？因为它的商业模式清晰到让所有通用模型公司都无法拒绝。
• 垂类模型机会的两大特征：数据拥有独占性和独特性；商业模式足够清晰且价值足够高。

🟢 25:29  京医千询 2.0：不止于文本，三大核心进化

• 进化 1：从真实数据到大量使用“合成数据”，并向行业开放了可模拟真实医患对话的 Agent。
• 进化 2：从单模态到多模态，一个模型内同时支持 CT、MRI、X 光等影像数据的理解。
• 进化 3：从简单推理到“循证推理”，模型做出的每个判断，都能追溯到具体的证据来源（如顶刊论文、国家指南）。
• 如何验证海量合成数据的准确性？通过“三层漏斗”：内部全职医生团队、合作医学院、百人外部专家质控委员会。

🟢 34:07  灵魂拷问：垂直模型在哪些具体问题上能秒杀 GPT？

“医学最重要的是诊断准确和处置方案有效，专业压过服务体验。”

• 专业模型的核心是“拟专家能力”：通过简短的核心问题快速做出判断，而不是像通用模型一样为了全面而问遍所有可能。
• 如果让通用大模型去看一张医疗影像，效率会大打折扣，而垂直模型专门为影像的专业词汇、脏器位置、微小病灶做了优化。
• 跑分和真实产品体验没有百分之百的关联，我们内部更相信专家的评估指标。
• 为用户建立专属的、可长期追踪的“家庭健康档案”，这是通用模型很难做到的产品差异化。
• 做心理医生的难度，远高于做内科医生。如何衡量和优化模型的“共情能力”是目前的技术难点。

🟢 55:17  AI 医院：一场争夺「未来健康第一入口」的阳谋

• 为什么要做“AI 医院”？当你有内科、药师、营养师等多个 Agent 后，需要一个统一的产品心智，去争夺用户的“健康第一入口”。
• 京东做医疗的底气是什么？我们是一家有实体医疗机构、有药品供应链、能实现 30 分钟送药上门的公司。
• 未来的竞争，将是 Chatbot 的能力，再叠加后端服务能力的通盘竞争。
• 对于通用大模型公司，我们更多地将其当做“合作伙伴”，而非“竞争对手”。

🟢 01:11:57  给普通人的建议：如何利用 AI 更好地生活？

• 一个很反人性的洞察：健康的“需求”是无限的，但只有在“失去”健康时，这个需求才变得真实。
• 一个普通人能立刻执行的健康建议：每年强制拿出一笔钱投入到健康上，用经济手段“逼”自己调整认知，这在中期看是省钱的。
• 要相信一句话：很多疾病在早期发现，以今天的科技水平都是有解法的；一旦错过，就只剩下缓解的方法。

🟢 01:15:34  投资人视角：如何判断一个垂直大模型公司？

• 这个行业的知识深度和数据壁垒真的存在吗？这是一个 0 和 1 的问题。
• 它的商业机会不能那么大，否则大公司一旦注意到，你就没戏了。
• 这家公司的商业落地预期是什么？是 API 付费、产品付费，还是销售驱动？创始团队的背景和能力是否匹配？

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