医疗AI，到底给人们带来了什么？多数人的第一反应，是快速获取健康咨询。但如今，这已经不是唯一答案了。

比如在减肥这件事上，AI不只是可以告诉你要怎么减，它还可以是督促你完成健身任务的好搭子，也可以是从人海中把最需要减重的那群人找出来的火眼金睛。

医疗AI正在跳出问答工具的定位，在用户、医生、医院、药械供应链等环节都有参与任务执行的价值，并逐渐呈现出规模效应。

以京东健康为例，医疗AI已成为其业绩稳健增长的重要技术支撑。昨日刚刚发布的财报显示，2026年上半年，公司实现总收入409亿元，同比增长15.9%；非国际财务报告准则经营盈利35亿元，同比增长40.3%。

像减肥这样的应用场景，只是冰山一角。

医疗AI最直观的变化发生在大众服务端。

自从大模型兴起以来，用户使用AI最典型的场景就是问答。头疼怎么办、血糖高怎么办、某种药能不能吃……这些问题AI都能迅速给出答案。此时的AI，是一个疏导情绪、给出建议的工具。

不过，许多医疗健康问题并不能在得到一个答案后就真正结束。用户得到建议以后，往往还需要判断要不要就医、是否需要检查、如何用药以及后续如何管理。

受限于医疗健康问题的专业度，通用大模型对如何解决下一步问题的能力有限。在医疗AI领域，行业共识是，AI应用不能只限于回答问题，更要注重后续解决问题的能力。

在此趋势下，京东健康2026年进一步强化了AI对用户后续需求的承接能力。

AI医生“大为”

作为面向C端的产品矩阵，2026年4月，京东健康的AI医生智能体集群进行了全面升级。

本次升级的核心突破在于，让AI医生具备长期记忆与主动管理能力。它能记住用户及家庭成员的健康档案与用药习惯，通过智能预警、定时关怀、个性化干预等方式主动识别健康风险。

同时，融合京东健康多年沉淀的医、检、诊、药闭环服务，AI医生在用户提出问题后，不仅给出专业建议，更能直接匹配京东互联网医院在线问诊、京东到家快检、京东护士到家、AI辅助诊疗和京东大药房的药品履约。

这意味着，AI医生正在承担更多第一响应的角色。用户遇到健康问题，可以先找AI；AI完成初步判断后，按需对接医生、检查、药品或持续管理。

完善的后续服务可大幅提升用户使用意愿。仅在2026年前三个月，AI医生“大为”的使用用户数已超越2025年全年总量，满意率达98%以上；618期间，“大为”用户数同比增长超4倍。

体重管理是AI问答+后续服务的一个典型场景。对于想要减重的人来说，“管住嘴、迈开腿”的道理都懂，却常因为各种主客观原因难以推进。根源在于：减重并不能通过一次咨询解决，而需要长期的饮食和运动调整，部分人甚至涉及医生评估和药物干预。

这也使得京东健康多次推出的有奖减重活动都受到广泛关注。

2026年4月，京东健康第二次举办“快乐减重”活动。7月减重活动升级，新推出的“减重不难瘦”大赛还融合了CGM产品，结合血糖指标、代谢状态等维度，进行更全面的体重管理；大赛上线仅一周，报名人数就突破700万。

用户在减重活动中完成打卡

减重活动中，京东健康的AI医生会根据用户体质、健康状况和减重目标，定制个性化体重管理方案，但这只是第一步。其后，平台连接多学科医疗干预、冷链药物配送等服务，通过现金或奖品激励用户达成既定目标。

这样一来，AI价值不仅在于提供理论指导，还能推动减重方案的真正落地执行。

因此，AI对于大众而言，不再只是单纯的问答工具，它正在成为进入医疗健康服务体系的新入口。

如果说面向大众的医疗AI正在成为用户获取医疗健康服务的入口，那么医生端AI也在发生相似的变化：从提供知识进一步进入实际工作流程。

就在半年报公布前夕，京东健康与云鹊医达成战略合作。作为国内覆盖基层医生规模最大的医疗服务平台之一，云鹊医已连接全国三百万注册基层医生。双方合作后，可将京东知医接入基层医生服务场景，为基层医生填补在医学知识、医学计算器和药品等方面的缺口。

从行业角度看，这也意味着医生端AI的分化正在变得更加具体，医学知识的覆盖面、前沿程度固然重要，在此基础上能否进入医生真实工作流程、解决具体任务，正在成为医疗AI落地的重要分水岭。

据了解，京东健康于1月上线“京东知医”，聚焦临床决策和科研场景，整合医学文献与指南，帮助医生快速检索和解读文献、制定诊疗方案等。

对医生来说，使用AI高效地查找最新文献和指南，搜疾病或药品信息，甚至优化诊疗方案，这些功能固然重要。但和大众获得AI问答的建议一样，这也只是迈出了第一步。

面对复杂病例时，医生需要同时处理病历、检查结果、既往治疗记录和大量医学证据，信息越丰富，整理和判断的精力投入越高。因此，医生端AI要真正创造价值，不只能知道得多，还要看能否把信息处理融入临床工作。

京东知医

2026年上半年，京东健康对京东知医连续升级，正体现了这一变化。3月，产品从技术层面强化循证能力，引入京东健康专家委员会参与内容审核、临床场景验证和产品迭代；4月，进一步支持检验报告、处方、化验单、药盒、皮肤影像等资料分析，还能结合患者历史问诊、处方、病历和医生备注进行综合研判。

因此，医生端AI应用的角色也在发生变化，它开始帮医生更便捷地处理患者资料、寻找循证依据，辅助医生完成具体事项，让医生能够把精力更多放在诊断、决策和患者沟通上。

截至目前，京东知医已服务全国超百万医生，辅助诊疗决策超过2000万次，并接入京东健康互联网医院，进一步融入线上诊疗工作流。

医院是医疗AI验证实际价值的核心场景。

在院内，模型的高准确率、低风险性当然重要，更关键的是AI是否能帮助医务人员发现问题、优化流程，进而改善医疗服务的质量效率。

同样以体重管理为例，AI在院内的价值点与个人AI+体重管理的价值点有显著差异。

个人主动减重，是已经意识到体重管理的重要性，最缺的是一套合适的方案和高依从执行的过程，如前文所述，京东健康的减重活动可以实现。

与这部分群体不同，医院面对的大量人群可能并未意识到自身存在健康风险。有些人处于“隐形肥胖”阶段，关键指标已经持续异常，只是由于缺乏明显症状，所以并未主动寻求干预。因此，AI的首要价值是帮助医院高效且精准地把他们找出来，尽早介入干预。

基于这些需求，2026年1月，京东健康发布“京东卓医2.0”，进一步深化院端AI应用；将AI与院内院外服务、供应链能力深度融合，重点覆盖体重管理、临床营养和药事服务三大场景。

半年时间里，在温州医科大学附属第一医院，京东健康与医院合作建设的AI哨点系统已筛查超245万人次。系统通过门诊、体检、住院等多场景数据，对体重及代谢风险人群进行自动识别和分层，从等待患者就诊到主动发现患者风险。

之后，AI向患者推送相应的健康预警或就诊提示，并按需进行个性化管理，例如：对超重及轻度肥胖人群，通过分层评估和智能管理进行早期干预；对中重度肥胖及合并代谢异常人群，由多学科团队制定个性化治疗方案并持续跟踪，AI仍可在其中承担执行激励的角色。

温医大附一院联合京东健康发布NICE体重管理智能体

基于AI+体重管理整套流程的实践积累，京东健康推出了NICE体重管理智能体，将AI智能体、专业医疗服务和供应链履约能力系统性地整合进一个解决方案中，可快速复制推广。

这样的逻辑，也适用于临床营养领域。

过去，患者营养风险筛查和信息整理高度依赖专业人员，容易出现风险发现不及时、个性化干预不足的问题。AI加入后，可承担基础筛查和重复性工作，通过AI随访、特医食品配送等方式，服务还可以延伸到院外。

温州医科大学附属第一医院与京东健康联合打造的“人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案”，目前已实现风险筛查率接近100%，全院风险检出率达35%，营养师效率提升50%。

从体重管理、临床营养，再到后续更多专科场景，医院端的AI应用趋势明显：除了辅助诊断，还全流程参与到患者筛查、方案执行和长期管理等具体任务中，为医院解决更现实的问题。

医疗AI输出方案后，无论是诊疗还是健康管理，最终还要落实到药品、医疗器械以及相应的服务上。如果缺少后续的药品供应、设备使用和持续服务，AI即使再强大，也很难真正转化为实际效果。因此，药械供应链不可或缺，正在成为AI能力真正落地的重要执行端。

这也是京东健康2026年以来进一步加强的方向。在今年4月CMEF大会上，全球首款接入JoyInside的医疗器械产品——邦邦车“守护星”C30 Ultra AI轮椅正式亮相。这是由京东健康与邦邦车联合打造的新一代创新产品，不仅能记住老人姓名，会聊天、能解闷，同时接入了京东健康APP，让子女可以在手机APP内实时查看老人轮椅位置，还可以自定义安心围栏，实现一键呼叫、健康提醒等远程守护功能。

这不仅是一款医疗器械产品的创新，在这背后是京东健康“AI+医疗器械”战略的全面升级。展会上，京东健康已与10家医疗器械品牌签署JoyInside接入协议，计划在一年内接入100万台设备，覆盖轮椅、护理床、健康监测等适老核心品类，打造全球最大的医疗器械智能互联生态网络。

接入JoyInside的医疗器械产品

AI的加入，让医疗器械不再只是一个提供单一功能的硬件产品。在此基础上，京东健康进一步升级HomeCare服务体系，针对护理床、呼吸机、CGM等品类，将AI融入售前、售中、售后以及用户全生命周期服务。

以呼吸机为例，这类治疗干预型设备使用门槛较高，用户规范治疗率和持续使用率低。通过HomeCare服务体系，用户可以获得在线咨询问诊、机型匹配、上门调试等服务，使用后还可以通过数据监测、睡眠报告和医生随访等方式获得持续管理。AI由此贯穿设备使用的多个环节，帮助用户更规范地完成治疗。

药品端也在同步推进。2026年，京东健康以“京医千询”大模型为技术底座推出药智模型，并在此基础上推出AI药师、药小智等工具。AI药师提供7×24小时用药咨询，药小智则利用长期记忆和反思模型，为患者提供用药指导、用药计划和用药提醒等长期管理服务。

医药供应链是将这些AI+药品服务执行到位的有力支撑。

2026年上半年，京东健康自营业务累计首发65款新药，覆盖慢病代谢、皮肤专科、肿瘤治疗、女性健康等领域；即时零售及全渠道业务持续扩大商品供给，并在全国10个城市布局超过450家京东大药房。

因此，AI与药械供应链结合之后，不只是改变了商品销售方式、迭代了产品形态，还让AI产生的医疗判断具备了持续执行的能力。

归根结底，医疗AI在医疗服务体系中的终极考验，仍然在服务本身。用户愿意用、医生愿意用、医院能够用，AI产生的判断还能被药品、器械和后续服务承接起来，技术价值才有机会真正沉淀下来。

当医疗AI进入一个更务实的阶段，需要持续解决服务体系中的真实需求，才能将AI不断转化为商业回报。