2025WAIC：大廠迴歸，醫療AI爆火出圈！

過往數屆WAIC，直觀感受是醫療AI越來越少，頗有被邊緣化之感。直至今年，大模型加持之下，醫療AI正“捲土重來”。

在現場會議及論壇，能夠清楚地看到大量初創企業入駐與數字醫療大廠迴歸。

作爲一個泛領域AI大會，騰訊、阿里、字節等互聯網大廠每年都會攜着大量前沿AI成果來WAIC，但大多緊扣城市、汽車、安保等賽道。

而在今年，大廠們重拾醫療，將其作爲對外展示的AI版圖核心業務之一。

此外，賽諾菲、諾華、Veeva、飛利浦醫療及大量藥械企業也在論壇上積極討論中國醫療AI的未來範式，出海、AI藥物研發、AI臨牀應用、醫療普惠等關鍵詞成爲熱門話題。

動脈網觀察到，在風口之下，醫療AI正沿着兩條路徑快速下沉。

路徑一：破碎的AI開始成體系地賦能醫療

進入大模型時代前，醫療AI總是以“節點”的方式現身於醫療領域中的各個場景，如診前的預問診、診中的單病種輔助診斷。這種模式能夠很好地解決某一特定問題，卻因爲價值有限，很難跑通商業模式。

此外，由於AI研發需考慮開發成本及未來應用能夠覆蓋的用戶數量，這類應用通常集中於某些高頻的、大通量的場景，因而漏掉了醫療場景中大量分散卻亟須AI賦能的場景。

如今的智能體或能改變這一現狀。

它的本質是 “主動目標驅動的實體”。相較於解決特定領域單一或窄範圍任務的傳統AI工具，智能體能夠自主規劃並執行一系列行爲，持續自主學習，以達成動態目標，適應動態環境，並能與用戶進行復雜交互。

置於醫院這一領域，智能體的出現意味着AI能以“環節”爲目標進行賦能。它不僅能夠處理主流的任務，還能對一些細小場景進行學習，進而將數智化能力融入醫療的每一個角落，解決醫生日常工作中所需解決的所有問題。

以體檢爲例。近年來這裡已經孕育了大量AI，它們有的能夠自動分析報告，有的能夠預約套餐，但這些應用是獨立、分散的，訪問流程複雜，且需要用戶發出具體指令才能推進。

相較之下，騰訊健康在WAIC上展示的智能體“健康管理助手”對體檢過程中乃至體檢後用戶需要用到的各種智能工具進行了整合。

譬如，“健康管理助手”可以充當“健康哨兵”，以體檢報告、檢驗檢查報告智能解讀爲基礎，幫助用戶動態分析健康狀況，發現潛在風險，進而給出針對性的健康管理計劃。

日常生活中，它也能擔當用戶的“行動教練”，通過長期的智能跟蹤健康指標變化，幫助用戶有效、及時地發現潛在健康風險，克服無法進行長期健康管理的問題。

過去用戶只有在身體不適時纔會在微信、小程序等入口尋找醫療服務，這是一種低頻的、被動的使用方式，不能達到疾病預防的目的。

“健康管理助手”這一可視化的AI智能體不僅對AI能力進行了整合，還改變了用戶的使用模式，同其建立起了高頻的、長期的關係。

初創公司中，亦有不少企業瞄準一些過去數智化程度比較低的場景，引入大模型進行邏輯重構。如福鑫科創便將AI工具引入了模擬患者場景，通過數字人模擬患者提升規培醫師臨牀能力，爲醫生提供智能化的教學問診產品，還原真實問診場景。

此外，福鑫科創還將智能體引入數據分析與應用場景，未來臨牀醫生有數據分析需求後，僅需用自然語言的方式對智能體發出指令，FusionAI智能體便能迅速理解任務目標，自主規劃出一條包含數據探索、多維查詢、深度分析、報告生成與可視化的完整工作流。

而在AI主動健康管理方面，則建立“主動隨訪+健康宣教+個性化推薦”體系，輔助醫院精準觸達目標患者，幫助患者完成隨訪、掛號、開具檢查檢驗、診療等全流程的診療閉環。

路徑二：從通用到垂直，解決深層次臨牀問題

與醫療相關的C端場景賦能固然重要，但更大的價值仍然隱藏於臨牀中。

2025年沒有DeepSeek，國內做臨牀專科模型的企業與醫院屈指可數，很多企業、醫生沒有意識到大模型能爲醫院帶來的顛覆性價值。

直到DeepSeek賦予了他們本地化部署、模型定製的能力時，醫療專科模型開始爆發。

自今年2月全面開源以來，京東健康持續聚焦打造“京醫千詢2.0”，旨在通過技術創新與生態開放，推動醫療人工智能從全科服務向更復雜專病領域縱深拓展，形成“三引擎+四模型”技術架構。

簡單來看，“三引擎”即具備循證數據的引擎、具備臨牀病例的引擎，以及實現醫患交互仿真的引擎，其核心目標是完成可信的數據訓練，爲“四模型”（即全科醫生模型、專科醫生模型、健康Agent、影像大模型）的能力升級持續提供動能。

據京東健康探索研究院首席科學家王國鑫介紹，“京醫千詢2.0”目前已重點在擬人對話、可信推理和醫學全模態等方面實現顯著突破。“擬人對話”能爲用戶帶來高度人性化和自然感的對話體驗。不僅能夠理解用戶的語義，還能模擬人類醫生的問診方式，進行多輪病情詢問，按照循證醫學的邏輯要求，給出合理的建議。

“可信推理”是AI醫療的基石。“京醫千詢2.0”嚴格遵循醫生臨牀診療思維路徑，注重內部知識與外部知識、思維深度與問題難度的結合，具備反思機制和專家反饋的自適應能力，並經過超140個臨牀科室醫生，及百萬級真實臨牀複雜病案的專家評測，以確保醫學推理的可靠性。

“醫學全模態”則是大模型走向臨牀深水區的必由之路。“京醫千詢”已實現對文本、影像、檢驗數據等多模態醫學數據的綜合解析，能爲精準診療提供全面支持。

基於“京醫千詢2.0”的基礎模型能力突破，京東健康正加快推動互聯網醫療邁入AI規模化應用新階段。

就在WAIC 2025召開前夕，京東健康旗下“AI京醫”大模型產品體系迎來重要進展，除了再次升級了以AI醫生“大爲”爲核心的多專業角色智能體能力外，京東互聯網醫院還上線了超500個專家醫生智能體。

至此，京東健康率先構建起“AI醫生+多專業服務角色智能體+專家醫生智能體”的AI健康全專業服務矩陣，在全科大模型與專科大模型中同時完成佈局。

另一家值得提及的是聯影智能。

由於醫學影像數據更難獲取、更難清洗，國內目前着力影像大模型的企業並不多，而聯影智能是現階段做得最好的企業之一。

在WAIC分論壇上，聯影智能展示了全球唯一的胸部一掃多查智能體。該智能體與過往的單病種 AI 存在根本區別，也並非市面上將多個單病種小模型簡單堆疊、再包裝成 “一掃多查” 的應用。

依託胸部平掃影像，可自動檢出肺結節、骨折、肺氣腫、主動脈增寬等 73 種胸部常見異常，其平均 AUC 值達 94%。

此外，該智能體不僅能實現從影像到報告的自動化輸出，還支持醫生以語音方式錄入報告，開創了放射醫生閱片診斷與報告撰寫的新體驗。

聯影智能還在論壇現場組織了一場真實的人機協同挑戰：由復旦大學附屬中山醫院放射科主任兼放射診斷科主任曾蒙蘇帶隊，3名醫生在胸部一掃多查智能體輔助下完成影像診斷與報告撰寫，另3名醫生則憑經驗應戰。

在現場3例病例中，智能體在複雜病例診斷上展現出較強優勢。無AI輔助組醫生需逐行排查每一個斷層影像，並手動撰寫報告，花費8分鐘完成影像診斷和報告撰寫工作，而有AI輔助組醫生藉助智能體，一鍵就檢出肺結節、冠脈鈣化等胸部異常，醫生僅需要逐一覈實診斷即可生成報告，整體效率提升25%。

總的來看，大模型從通用到垂直遷躍，並非只是簡單的將過去的AI重做一遍。

在梳理、整合過往醫療需求中，新一代AI不再模仿醫生的某一診療行爲，而是完成了對於醫生整個診療流程的高度復刻，能夠像真正醫生一樣面對患者。

野蠻生長的大模型，亟須標準支撐

在動脈網發佈的《2025醫療大模型研究報告》中曾在今年年初對國內醫療AI賽道進行了一次全面調研。

那時，市面上已有的醫療垂直大模型便已超過了300個，且絕大部分產品形態爲智能體。

不過，AI爆火背後並未建成完整的監管體系，從技術到產品，從研發到跑通商業化，醫療大模型也需要一套完整的標準，保證行業有序發展。

在WAIC上，螞蟻集團旗下AI健康應用AQ與中國信息通信研究院率先出擊，針對“醫生智能體”這類應用，聯合發佈了首個《醫療健康行業智能體AI醫生》標準體系，面向AI醫生的基礎要求、技術要求、應用要求和治理要求，圍繞技術性能、隱私安全、數據治理、專科應用等4個關鍵方向開展首批標準研製，推動AI醫生智能體開發與落地服務。

螞蟻集團AI醫療總經理劉軍偉認爲：“根據實踐來看，醫生智能體需要具備高性能、高可靠性、高適配性，既要在技術上追求穩定與安全，也要在應用上符合專科專病的醫學特色。”

中國信通院雲大所數字健康部主任馮天宜則表示：“如今啓動標準的編制工作，意味着醫療智能體邁入系統化、規範化的新階段，也將爲行業提供一套專業可行的評估基準。”

該標準的出臺無疑爲AI醫療發展打造可驗證的行業參考。伴隨更多細分領域的智能體出具標準體系，中國有望走在世界之前，成爲專業智能體落地層面創新與規則的推動者，引領大模型應用層的迭代升級。

醫療AI轉機在即？

儘管醫療AI在這半年間經歷了翻天覆地的變化，愈發接近於一個真正的醫生。但由於健康數據的所有權與倫理問題及醫療本身的嚴肅性，這裡的創新比之算力基礎、自動駕駛、機器人等領域，還是略顯失色。

包括騰訊、螞蟻、京東在內的互聯網大廠，他們能夠憑藉自身互聯網基因迅速跑通C端部分的應用，建起穩定的用戶流，但並未提及如何解決商業化環節的挑戰。

長期困擾醫療AI的盈利，短期內也不會因爲大模型的崛起而消解。

不過，我們堅信，醫療AI在歷經數年的失速後，依然存在爆發可能。

今年的WAIC，我們已經目睹了政府、衛健委、醫院、研究機構及企業們的決心。他們開始合力制定AI行業標準，推動健康數據流通，構建深入臨牀大模型應用範式。

這些行爲背後隱含的是對醫療AI價值的公允。當AI帶來的提質增效能被精準量化，我們或許能在未來數年之內看到醫療AI跑通商業模式，成爲醫療生態中每一個角色的必需品。