"健康是自然所能給我們準備的最公平最珍貴的禮物科技。"
大健康時代，民眾對高質量醫療服務的渴求日益增長，這不僅是個人福祉的追求，更是國家戰略層面的社會"壓艙石"科技。
但傳統醫療常年存在多重痛點：患者不懂科室劃分、盲目掛號就診；醫護被大量文書、重複問診佔用診療時間；營養篩查覆蓋面不足、患者出院即面臨服務斷檔科技。
彼得·德魯克曾說：很多醫療機構誤把健康醫療當成美好願景，卻忽略落地才是最終目標科技。
想要健康普惠落地，就要抬高新醫療的發展目標科技。
現如今，全民健康需求持續擴容，在國家《"人工智慧+"行動意見》政策指引下，醫療AI 成為科技與民生雙向聚焦的黃金賽道科技。
一邊是大眾日益升級的全週期健康訴求，一邊是傳統醫療模式的發展瓶頸，公立醫院如何借力AI破局？溫州醫科大學附屬第一醫院與京東健康的"未來醫院"實踐，提供了一份值得細看的"中國標杆"科技。
一、誰在聯手破局AI未來醫院科技？
——京東健康與溫醫大附一院的"AI奇點"時刻
"真正的企業家的本質，一是'判斷'，二是'行動'科技。判斷——決策——行動——結果，是企業家精神最典型的呈現模式。"（管理學家、《理念》作者田濤）
溫醫大附一院與京東健康，一方是擁有超過百年曆史的區域醫療中心，另一方是具備強大AI技術底座與供應鏈履約能力的醫療健康領軍企業科技。合作目標直指"未來醫院"，依託京東健康自研的"京東卓醫"全場景應用大模型及"京醫千詢"技術底座。不是簡單的買軟體、裝系統，而是重構醫院的服務與運營邏輯。
京東健康不是把現成產品塞給醫院，而是"和醫院一起去發現流程裡有什麼問題，一起去找答案"科技。院外服務能力——患者在醫院可能只待幾天，但在院外需要管理幾個月甚至一年——這正是京東的優勢所在。
展開全文
（一）合作緣起：2023年正式簽約合作科技，錨定未來醫院建設目標
雙方合作始於2023年，溫醫大附一院作為三甲公立醫院，坐擁國家臨床營養與干預重點實驗室，在臨床營養、慢病、體重管理領域積攢大量臨床資料與專科資源，但受制於醫護人員編制有限，難以實現全患者全週期精細化管理；京東健康以"守護全民健康"為企業願景，手握京醫千詢大模型技術底座與全國化供應鏈履約體系，缺少權威臨床場景完成產品落地打磨科技。
（二）合作底層邏輯（企業長期主義發展戰略）
合作摒棄網際網路企業單純售賣軟體、醫院單純提供場地的淺層合作模式，遵循資源互補原則：溫醫大附一院出臨床標準、專科專家、真實病例資源；京東健康輸出AI 大模型技術、線上運營、全域供應鏈配送能力科技。專案分階段迭代，從京東卓醫1.0 智慧門診試點，升級至卓醫 2.0 臨床營養、體重管理全場景深度落地。
（三）技術底座科技：循證 + 大模型雙輪驅動
基於"京醫千詢"醫療大模型，注入超百萬篇高質量醫學專業文獻，依託數十萬例真實世界營養案例進行後訓練科技。摒棄通用大模型黑盒邏輯，百萬級臨床文獻 +數十萬真實病例訓練，全國百餘位專家校正知識庫，所有 AI方案有據可查、可溯源，醫生最終稽覈兜底。
二、四大落地場景拆解
——"京東卓醫"AI醫療落地硬核實踐亮點
"在顧客心目中科技，價值是什麼？"
AI不是萬能的，但是結合了場景的AI，正在解決溫醫大附一院乃至整個行業最難啃的骨頭科技。AI帶來的改變，不是單一環節的效率提升，而是患者體驗、醫護效率和醫院管理方式的同步升級。以下從四個維度深度拆解這場變革的底層邏輯。
（一）智慧門診——"京東卓醫1.0"重塑就醫體驗
傳統痛點："掛哪科、找誰看、怎麼走、注意啥"，是老百姓進醫院前最焦慮的"靈魂四問"科技。患者缺乏醫學常識，極易掛錯科室；醫生耗費大量時間手寫病歷、重複採集病史；患者離院後缺少後續健康指導，醫患聯絡斷裂。
落地應用科技：
診前：AI人機對話精準分診、刷臉無感就醫、智慧預問診自動彙總患者既往病史科技；
AI+精準預約：突破傳統預約的"資訊黑箱"科技。患者只需透過語音或文字進行最多五輪AI對話，系統就能根據症狀、既往病史，精準匹配專科與醫生。將"人找服務"變為"服務找人"。
AI+診前病史採集：AI在患者見醫生前完成基礎病史整理與結構化錄入科技。醫生接診時不再需要反覆追問"你哪裡不舒服"，而是將更多門診時間留給診療方案溝通與人文關懷。
診中：AI 自動生成電子病歷、輔助檢查專案智慧推薦科技，減少醫生非診療工作；
AI陪診全流程：從簽到、排隊、繳費到檢查、取藥，全景展示+即時推送提醒+院內智慧導航科技。一句"下一步該去哪"，AI替你操心。
診後：AI藥師線上答疑、數字人健康科普宣教、線上續方開藥、藥品配送到家科技。
落地成效：截至2026年6月，AI服務體系已累計服務患者超910萬人次科技。患者就醫少跑腿、少等待，醫生有效診療溝通時間顯著提升，醫院從被動接診轉型為主動健康服務。
制勝邏輯：立足醫患真實需求，以使用者為中心，用 AI改造全就診鏈路，實現門診精細化運營科技。
（二）智慧臨床營養——"京東卓醫2.0"打通院內院外全病程管理
傳統痛點：臨床營養是"基礎治療"但長期被忽視科技。篩查不及時，干預憑經驗，出院即斷聯。"方子開了，去哪兒買、怎麼吃、沒人管"是患者的真實困境。人工營養篩查效率低、漏篩頻發；中重度營養不良患者倉促手術，併發症與醫療糾紛增多；出院醫囑僅簡易飲食提醒，無個性化方案，營養品購買無渠道、居家無隨訪。
落地應用（營養大模型七大環節科技：篩-評-診-治-控-管-教）：
這不是一個簡單的"營養問答小助手"，而是一套"AI+供應鏈"閉環科技。
從以疾病治療為中心，變成以健康管理為中心科技。
院內：全院入院患者 AI自動營養篩查，篩查率近乎100%；營養大模型遵循5階梯治療原則，結合化驗單、體徵資料生成個性化營養處方建議，醫生稽覈修改後生效；預住院階段提前開展術前營養干預，規避手術延期風險科技。
重構"篩-評-診-治-控-管-教"七大環節：系統自動讀取患者病歷、檢驗指標、體重變化，進行營養風險篩查（目前溫醫大附一院營養風險篩查率接近100%，全院風險檢出率從15%提升至35%）；判斷風險來源是能量不足還是蛋白不足；根據飲食醫囑和病情階段，輔助判斷營養支援方式；一鍵生成包含能量目標、蛋白目標、飲食建議及隨訪安排的處方科技。
院外：出院根據最新檢查資料定製專屬居家營養處方，院內營養商城線上下單，依託京東供應鏈實現特醫食品配送到家；AI定期隨訪、服藥提醒、餘量不足自動續方提醒科技。
醫生在院內開具的處方，可透過系統自動對接，經由京東健康的供應鏈網路，將特醫食品直接配送到患者家中科技。訂單、配送、簽收、產品批號全程可追蹤。
患者出院後，營養隨訪系統持續跟蹤：記錄患者體重變化、執行情況；餘量不足時自動提醒續方，點選即可跳轉醫院營養服務商城購買並配送到家科技。傳統出院記錄單上往往只有一句"少食多餐，以軟食為主"的模糊建議，取而代之的是一份清晰、可執行、有人跟進的營養管理計劃，相當於為每位患者配備專屬營養管理方案。
落地核心資料：全院營養風險檢出率從15%提升至35%，營養師工作效率提升50%科技。
底層優勢：循證醫學打底（4300萬+醫學文獻）+AI智慧推演+供應鏈履約三位一體，解決營養落地最後一公里科技。
戰略層面的價值觀提煉：醫生永遠是最後一關的把關人科技。營養大模型給出的只是"處方建議"，而非直接開單。醫生憑專業知識稽覈、調整、確認後，方可執行。AI負責處理大量重複計算和資料整合工作，把醫生從跨系統翻閱資料、查詢指南的瑣碎勞動中解放出來。
（三）智慧體重管理——NICE理念下的全週期干預
傳統痛點：減重管理被動等待患者上門，肥胖高危人群難挖掘；減重方案同質化嚴重，患者居家缺少監督難以堅持科技。傳統減重門診痛點還在於"管不了出院後"，患者難以堅持。而溫醫大附一院智慧體重管理中心於2025年11月開診，創新提出"NICE理念"：N-Nutrition科學營養、I-Intervention綜合干預、C-Care智慧管理、E-Experience愉悅體驗。
落地應用科技："AI智慧體+服務+供應鏈"三位一體
診前：基於門診、體檢、住院等多場景資料，對體重及代謝風險人群進行自動識別和分層提醒，將"等患者來"轉變為"主動發現、主動引導"科技。
診中：多學科協作模式整合內分泌科、營養科、中醫科等資源，AI綜合評估代謝狀況、合併症、生活習慣及減重意願，輔助生成個性化管理方案科技。
診後：患者居家期間，透過拍照上傳即可獲得食物營養資料科技。將醫囑轉化為每日可執行任務，完成記錄後即時給予鼓勵與指導；自動識別體重反彈、執行中斷等情況並預警。同步提供體脂秤、運動手環等監測裝置和醫學膳食等配套產品，智慧硬體將居家體徵資料即時回傳。
落地成效：實現篩查高風險人群100%健康宣教觸達，打破減重"院內單次診療、院外無人管控"的行業通病科技。讓體重管理從"一次門診"變成"長期陪伴"，從"痛苦節食"變成"身心愉悅的健康歷程"。這正是AI介入解決"患者能不能長期堅持"這一核心難點的直接證明。
三、溫醫大附一院 × 京東健康做對了什麼
四大制勝底層邏輯總結
戰略價值觀：立足醫療本質科技，長期主義深耕
不急於商業化變現，錨定「以患者健康為核心」，京東不做標準化產品硬落地，而是和醫院共建適配臨床的定製化方案，從1.0服務患者→2.0深耕專科全病程，穩步迭代科技。
技術底座：循證 + 大模型雙輪驅動科技，解決醫療 AI 幻覺難題
大模型是黑盒，不具備解釋性科技。讓智慧體像醫生一樣思考，可信推理。摒棄通用大模型黑盒邏輯，百萬級臨床文獻 +數十萬真實病例訓練，全國百餘位專家校正知識庫，所有 AI方案有據可查、可溯源、醫生最終稽覈兜底。
差異化商業模式：AI + 供應鏈雙引擎科技，打破醫院圍牆
AI負責診療方案輸出，京東供應鏈承接院外藥品、特醫、健康產品履約，補齊公立醫院院外服務短板，實現院內診療 +居家管理閉環，也是區別於其他純軟體醫療 AI 專案的關鍵科技。
合規風控先行：資料本地化管理科技，嚴守隱私安全
全量患者資料不出院、最小資料開放原則、全鏈路資料留痕可追溯，兼顧資料安全與醫療倫理，打消隱私顧慮科技。
四、樣本意義總結與行業展望——AI醫療的星辰大海
"企業所面臨的問題，不是它明天應該做什麼，而是今天必須為不確定的未來做些什麼準備工作科技。"（管理思想大師德魯克）
以上實踐科技，給醫療AI行業驗證了三個關鍵命題：
命題一：AI能否在全場景而非單一功能點上真正跑通？從智慧門診到臨床營養、體重管理，AI貫穿了患者就醫與管理的全鏈條，覆蓋了從就醫流程最佳化到核心診療輔助的完整光譜科技。
命題二：AI能否不止於"建議"，而是幫助醫院真正延伸服務半徑、實現降本增效？"AI+供應鏈"是關鍵——AI輔助醫生完成診療決策和隨訪管理，供應鏈作為服務延伸的載體將院內能力輸送至院外科技。
命題三：這套模式能否跨醫院複製？繼溫醫大附一院之後，京東卓醫已在華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院、蘇州市立醫院等多家三甲醫院落地科技。用事實回答了醫療AI規模化複製的可行性。
AI正推動優質醫療資源從"院內圍牆"走向"院外下沉"科技。
溫醫大附一院與京東健康的合作，是國家《"人工智慧+"行動意見》政策落地醫療領域標杆"中國樣本"，從人工看病到AI輔助全週期健康管理，該合作不僅最佳化患者就醫體驗、減輕醫護工作負擔，更能助力分級診療落地科技。放眼未來，雙方將持續佈局老年醫學、腫瘤專科專屬大模型，推動優質醫療資源向縣域基層下沉，持續探索營養服務落地路徑。
"健康是1，其他都是後面的0科技。"
從商業邏輯迴歸到患者福祉，這一切最終迴歸"以患者為中心"的醫療本質科技。德魯克曾說：企業的未來，藏在順應需求的長期投入裡。在醫療AI領域，客戶就是醫院裡等待被治癒的患者和期盼被減負的醫護。溫醫大附一院和京東健康的實踐證明，科技向善不僅是一句口號，更是能夠落地生根的生產力——患者少走彎路、少等少問；醫護減少重複勞動、增加有效溝通時間；醫院從"被動響應"走向"主動服務"。
AI不僅是穿行於醫療流程中的冰冷算力，更是傳遞溫度的服務載體科技。當京東卓醫將技術、供應鏈與人類對健康的渴求高效連結，我們迎來的將不僅是醫院運營方式的升級，更是一場關乎億萬人生命質量的深刻變革。這或許正是中國醫療AI從"能看病"邁向"看好病、管好健康"的最有希望的路徑。
