医联的十年坚守，未来医生以 AI 破解优质医疗规模化供给难题

9月16日，医联集团创始人、CEO王仕锐博士在北京召开的一场小型媒体见面会上，深度解读了旗下AI产品“未来医生” 的发展路径、核心技术与行业价值。作为深耕医疗领域十余年的企业，医联正以MedGPT为引擎，尝试通过AI技术打破优质、便宜、可及的医疗 “不可能三角”，让医疗服务得以实现优质的规模化供给。

医联集团创始人、CEO 王仕锐博士

据王仕锐博士介绍，医联的发展轨迹始终围绕解决医疗核心痛点展开。2014年以线上医生社区起步，2017年成为国内首批获得互联网医院牌照的企业，2020 年成长为中国最大的线上慢病管理平台。早在2017至2020年，医联就曾探索 AI 在医疗领域的应用，但受限于当时的技术条件，项目被迫搁浅。

随着ChatGPT的问世，让医联看到了通用大模型在医疗场景的应用潜力。2023年5月，医联发布了专属算法的医疗大模型MedGPT，上线一个月便联合华西医院完成全球首个AI 医生与人类医生诊疗一致性双盲临床试验 —— 在91份有效病例中，MedGPT 与10位三甲医院主治医生的诊疗一致性高达 96%，这一试验比 ChatGPT 4.0 的同类测试早了整整一年。

2025年8月，针对C端用户的未来医生APP 正式上线，同时相关研究成果登上美国学术期刊，并成为盖伦奖（被誉为“美国医药界诺贝尔奖” ）最佳数字健康解决方案领域唯一提名的中国企业，其实力获得国际认可。

医疗的低容错性决定了 AI 技术必须突破 “幻觉” 瓶颈，这正是 MedGPT 的核心竞争力所在。据王仕锐博士介绍，MedGPT 采用独创的 “快慢双系统” 架构：快系统调用多基座大语言模型实现自然语义交互，解决 “听懂人话” 的问题；慢系统则基于 RAG检索增强生成技术，依托自有医学知识图谱、专家共识等资源，对快系统的输出进行校验修正，彻底规避通用 AI “一本正经胡说八道” 的风险。

这套架构的训练基础堪称庞大：800 万条临床诊疗数据、20亿条医患对话记录，以及5万份全球最新医学指南和权威文献，涵盖 1200 余条临床路径，最终实现覆盖 26个科室、3万余种疾病的诊疗能力 —— 这一范围已基本囊括临床所有常见与疑难病种。

在2025年的升级测试中，MedGPT 在基于中国医疗事故分级标准设定的30项安全与有效性指标上，全面超越 Deepseek-R1、Gemini-2.5Pro等国内外知名通用大模型，用数据证明了其在医疗垂直领域的领先性。

王仕锐博士表示，MedGPT的技术选型源于对第一代 AI 局限的深刻认知。早期 AI 虽能进行逻辑推理，但无法实现自然语义识别，难以应对真实临床中的模糊表达。而 Transformer 架构的出现解决了语言理解问题，却缺乏逻辑验证能力。“快慢双系统正是模拟人类‘直觉提案 + 逻辑验证’的思维模式，让 AI 既能听懂人话，又能精准决策。” 更关键的是，这种基于规则库与指南的训练模式，避免了大规模购买数据的成本，仅通过核心研发团队的技术转化，就实现了系统的可追溯与可控性。

“就算模型再厉害，医生的临床经验仍是不可替代的核心价值。” 王仕锐博士现场强调。

因此，未来医生并不会追求由AI独自诊疗，而是打造 “医生的智能分身”—— 让 AI 学习专家的临床经验、决策框架甚至沟通风格，帮助医生成为 “智能医疗时代的超级医生个体”。

目前，未来医生已联合40余位中华医学会主委、副主委级专家共研，覆盖几乎所有核心临床科室。这些顶尖专家通过每日点评案例、补充指南外经验，形成 “数据飞轮”，持续优化模型性能。

在此基础上，未来医生推出两大 AI 智能体：面向 C 端的咨询诊断智能体，可提供整合过往病史的临床级医疗决策；针对癌症、自身免疫性疾病患者的患者管理智能体，能实时监测药物副作用并动态调整方案。一位肺腺癌骨转移患者经三个月智能管理后，两项核心健康目标均顺利达成，印证了这类服务的实用价值。

为保障医疗质量，未来医生建立了三重防线：坚决遵循循证医学拒绝过度医疗；所有病例均开展多学科会诊，打破实体医院 MDT 仅覆盖复杂病例的局限；最终诊疗意见由 6000 余名具备互联网医院执业资质的医生审核签字，承担法律责任。

这种“AI 辅助 + 真人背书” 的模式，将线上严肃医疗提升至新高度。

基于高频医患关系，未来医生设计了覆盖 B 端与 C 端的完整商业生态。

C端用户可通过APP完成 “问诊-诊断-购药-检验-挂号” 全流程服务，对接美团、京东等供应链实现30分钟送药上门，目前已覆盖95%的就诊需求，帮助患者节约近 90% 的治疗费用。

B端则服务医院、药企、保险公司等主体：为君龙人寿提供带病体投保评估；为平安保险嵌入问诊权益；与OPPO合作接入健康板块；为医院提供诊前预问诊、诊中辅助诊断、诊后随访服务；2024年B端收入占比已达平台占比的2/3。

谈及盈利模式，王仕锐博士表示，目前用于AI研发的资金主要来自公司互联网医院等成熟业务的盈利，为技术迭代提供了 “不拔苗助长” 的耐心。长远来看，随着未来医生成为医疗服务流量的分发入口，商业价值将自然显现，但其核心目标始终是 “推动医疗普及，让老百姓看得上病、看得起病、方便看病”。

对于行业挑战，深耕医疗行业多年的王仕锐博士也有着清醒认知：数据孤岛并非难题，因为 MedGPT 基于规则训练而非海量杂乱数据；多模态识别虽依旧存在技术难点，但亦可通过医生审核保障诊断准确性。未来医生的发展路径已清晰可见：从 “复制医生” 到 “复制医疗服务系统”，通过流量入口整合供应链资源，模拟完整的医疗生态体系。

“我们希望打造一个没有独立 KPI 的线上医院，所有建议都基于指南与经验，而非利益绑定。” 透过王仕锐博士的话语中透露出医联长期以来对医疗本质的坚守。在 AI 技术的加持下，医联正试图让优质医疗资源跨越地域与层级的壁垒，最终实现 “患者不再做选择题”。这不仅是未来医生的商业蓝图，更是医疗行业迈向公平与高效的方向。