"健康是自然所能给我们准备的最公平最珍贵的礼物。"
大健康时代，民众对高质量医疗服务的渴求日益增长，这不仅是个人福祉的追求，更是国家战略层面的社会"压舱石"。
但传统医疗常年存在多重痛点：患者不懂科室划分、盲目挂号就诊；医护被大量文书、重复问诊占用诊疗时间；营养筛查覆盖面不足、患者出院即面临服务断档。
彼得·德鲁克曾说：很多医疗机构误把健康医疗当成美好愿景，却忽略落地才是最终目标。
想要健康普惠落地，就要抬高新医疗的发展目标。
现如今，全民健康需求持续扩容，在国家《"人工智能+"行动意见》政策指引下，医疗AI 成为科技与民生双向聚焦的黄金赛道。
一边是大众日益升级的全周期健康诉求，一边是传统医疗模式的发展瓶颈，公立医院如何借力AI破局？温州医科大学附属第一医院与京东健康的"未来医院"实践，提供了一份值得细看的"中国标杆"。
——京东健康与温医大附一院的"AI奇点"时刻
"真正的企业家的本质，一是'判断'，二是'行动'。判断——决策——行动——结果，是企业家精神最典型的呈现模式。"（管理学家、《理念》作者田涛）
温医大附一院与京东健康，一方是拥有超过百年历史的区域医疗中心，另一方是具备强大AI技术底座与供应链履约能力的医疗健康领军企业。合作目标直指"未来医院"，依托京东健康自研的"京东卓医"全场景应用大模型及"京医千询"技术底座。不是简单的买软件、装系统，而是重构医院的服务与运营逻辑。
京东健康不是把现成产品塞给医院，而是"和医院一起去发现流程里有什么问题，一起去找答案"。院外服务能力——患者在医院可能只待几天，但在院外需要管理几个月甚至一年——这正是京东的优势所在。
（一）合作缘起：2023年正式签约合作，锚定未来医院建设目标
双方合作始于2023年，温医大附一院作为三甲公立医院，坐拥国家临床营养与干预重点实验室，在临床营养、慢病、体重管理领域积攒大量临床数据与专科资源，但受制于医护人员编制有限，难以实现全患者全周期精细化管理；京东健康以"守护全民健康"为企业愿景，手握京医千询大模型技术底座与全国化供应链履约体系，缺少权威临床场景完成产品落地打磨。
（二）合作底层逻辑（企业长期主义发展战略）
合作摒弃互联网企业单纯售卖软件、医院单纯提供场地的浅层合作模式，遵循资源互补原则：温医大附一院出临床标准、专科专家、真实病例资源；京东健康输出AI 大模型技术、线上运营、全域供应链配送能力。项目分阶段迭代，从京东卓医1.0 智慧门诊试点，升级至卓医 2.0 临床营养、体重管理全场景深度落地。
（三）技术底座：循证 + 大模型双轮驱动
基于"京医千询"医疗大模型，注入超百万篇高质量医学专业文献，依托数十万例真实世界营养案例进行后训练。摒弃通用大模型黑盒逻辑，百万级临床文献 +数十万真实病例训练，全国百余位专家校正知识库，所有 AI方案有据可查、可溯源，医生最终审核兜底。
——"京东卓医"AI医疗落地硬核实践亮点
"在顾客心目中，价值是什么？"
AI不是万能的，但是结合了场景的AI，正在解决温医大附一院乃至整个行业最难啃的骨头。AI带来的改变，不是单一环节的效率提升，而是患者体验、医护效率和医院管理方式的同步升级。以下从四个维度深度拆解这场变革的底层逻辑。
（一）智慧门诊——"京东卓医1.0"重塑就医体验
传统痛点："挂哪科、找谁看、怎么走、注意啥"，是老百姓进医院前最焦虑的"灵魂四问"。患者缺乏医学常识，极易挂错科室；医生耗费大量时间手写病历、重复采集病史；患者离院后缺少后续健康指导，医患联系断裂。
诊前：AI人机对话精准分诊、刷脸无感就医、智能预问诊自动汇总患者既往病史；
AI+精准预约：突破传统预约的"信息黑箱"。患者只需通过语音或文字进行最多五轮AI对话，系统就能根据症状、既往病史，精准匹配专科与医生。将"人找服务"变为"服务找人"。
AI+诊前病史采集：AI在患者见医生前完成基础病史整理与结构化录入。医生接诊时不再需要反复追问"你哪里不舒服"，而是将更多门诊时间留给诊疗方案沟通与人文关怀。
诊中：AI 自动生成电子病历、辅助检查项目智能推荐，减少医生非诊疗工作；
AI陪诊全流程：从签到、排队、缴费到检查、取药，全景展示+实时推送提醒+院内智能导航。一句"下一步该去哪"，AI替你操心。
诊后：AI药师在线答疑、数字人健康科普宣教、线上续方开药、药品配送到家。
落地成效：截至2026年6月，AI服务体系已累计服务患者超910万人次。患者就医少跑腿、少等待，医生有效诊疗沟通时间显著提升，医院从被动接诊转型为主动健康服务。
制胜逻辑：立足医患真实需求，以用户为中心，用 AI改造全就诊链路，实现门诊精细化运营。
（二）智慧临床营养——"京东卓医2.0"打通院内院外全病程管理
传统痛点：临床营养是"基础治疗"但长期被忽视。筛查不及时，干预凭经验，出院即断联。"方子开了，去哪儿买、怎么吃、没人管"是患者的真实困境。人工营养筛查效率低、漏筛频发；中重度营养不良患者仓促手术，并发症与医疗纠纷增多；出院医嘱仅简易饮食提醒，无个性化方案，营养品购买无渠道、居家无随访。
落地应用（营养大模型七大环节：筛-评-诊-治-控-管-教）：
这不是一个简单的"营养问答小助手"，而是一套"AI+供应链"闭环。
从以疾病治疗为中心，变成以健康管理为中心。
院内：全院入院患者 AI自动营养筛查，筛查率近乎100%；营养大模型遵循5阶梯治疗原则，结合化验单、体征数据生成个性化营养处方建议，医生审核修改后生效；预住院阶段提前开展术前营养干预，规避手术延期风险。
重构"筛-评-诊-治-控-管-教"七大环节：系统自动读取患者病历、检验指标、体重变化，进行营养风险筛查（目前温医大附一院营养风险筛查率接近100%，全院风险检出率从15%提升至35%）；判断风险来源是能量不足还是蛋白不足；根据饮食医嘱和病情阶段，辅助判断营养支持方式；一键生成包含能量目标、蛋白目标、饮食建议及随访安排的处方。
院外：出院根据最新检查数据定制专属居家营养处方，院内营养商城线上下单，依托京东供应链实现特医食品配送到家；AI定期随访、服药提醒、余量不足自动续方提醒。
医生在院内开具的处方，可通过系统自动对接，经由京东健康的供应链网络，将特医食品直接配送到患者家中。订单、配送、签收、产品批号全程可追踪。
患者出院后，营养随访系统持续跟踪：记录患者体重变化、执行情况；余量不足时自动提醒续方，点击即可跳转医院营养服务商城购买并配送到家。传统出院记录单上往往只有一句"少食多餐，以软食为主"的模糊建议，取而代之的是一份清晰、可执行、有人跟进的营养管理计划，相当于为每位患者配备专属营养管理方案。
落地核心数据：全院营养风险检出率从15%提升至35%，营养师工作效率提升50%。
底层优势：循证医学打底（4300万+医学文献）+AI智能推演+供应链履约三位一体，解决营养落地最后一公里。
战略层面的价值观提炼：医生永远是最后一关的把关人。营养大模型给出的只是"处方建议"，而非直接开单。医生凭专业知识审核、调整、确认后，方可执行。AI负责处理大量重复计算和数据整合工作，把医生从跨系统翻阅资料、查询指南的琐碎劳动中解放出来。
（三）智慧体重管理——NICE理念下的全周期干预
传统痛点：减重管理被动等待患者上门，肥胖高危人群难挖掘；减重方案同质化严重，患者居家缺少监督难以坚持。传统减重门诊痛点还在于"管不了出院后"，患者难以坚持。而温医大附一院智慧体重管理中心于2025年11月开诊，创新提出"NICE理念"：N-Nutrition科学营养、I-Intervention综合干预、C-Care智能管理、E-Experience愉悦体验。
落地应用："AI智能体+服务+供应链"三位一体
诊前：基于门诊、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提醒，将"等患者来"转变为"主动发现、主动引导"。
诊中：多学科协作模式整合内分泌科、营养科、中医科等资源，AI综合评估代谢状况、合并症、生活习惯及减重意愿，辅助生成个性化管理方案。
诊后：患者居家期间，通过拍照上传即可获得食物营养数据。将医嘱转化为每日可执行任务，完成记录后即时给予鼓励与指导；自动识别体重反弹、执行中断等情况并预警。同步提供体脂秤、运动手环等监测设备和医学膳食等配套产品，智能硬件将居家体征数据实时回传。
落地成效：实现筛查高风险人群100%健康宣教触达，打破减重"院内单次诊疗、院外无人管控"的行业通病。让体重管理从"一次门诊"变成"长期陪伴"，从"痛苦节食"变成"身心愉悦的健康历程"。这正是AI介入解决"患者能不能长期坚持"这一核心难点的直接证明。
四大制胜底层逻辑总结
战略价值观：立足医疗本质，长期主义深耕
不急于商业化变现，锚定「以患者健康为核心」，京东不做标准化产品硬落地，而是和医院共建适配临床的定制化方案，从1.0服务患者→2.0深耕专科全病程，稳步迭代。
技术底座：循证 + 大模型双轮驱动，解决医疗 AI 幻觉难题
大模型是黑盒，不具备解释性。让智能体像医生一样思考，可信推理。摒弃通用大模型黑盒逻辑，百万级临床文献 +数十万真实病例训练，全国百余位专家校正知识库，所有 AI方案有据可查、可溯源、医生最终审核兜底。
差异化商业模式：AI + 供应链双引擎，打破医院围墙
AI负责诊疗方案输出，京东供应链承接院外药品、特医、健康产品履约，补齐公立医院院外服务短板，实现院内诊疗 +居家管理闭环，也是区别于其他纯软件医疗 AI 项目的关键。
合规风控先行：数据本地化管理，严守隐私安全
全量患者数据不出院、最小数据开放原则、全链路数据留痕可追溯，兼顾数据安全与医疗伦理，打消隐私顾虑。
"企业所面临的问题，不是它明天应该做什么，而是今天必须为不确定的未来做些什么准备工作。"（管理思想大师德鲁克）
以上实践，给医疗AI行业验证了三个关键命题：
命题一：AI能否在全场景而非单一功能点上真正跑通？从智慧门诊到临床营养、体重管理，AI贯穿了患者就医与管理的全链条，覆盖了从就医流程优化到核心诊疗辅助的完整光谱。
命题二：AI能否不止于"建议"，而是帮助医院真正延伸服务半径、实现降本增效？"AI+供应链"是关键——AI辅助医生完成诊疗决策和随访管理，供应链作为服务延伸的载体将院内能力输送至院外。
命题三：这套模式能否跨医院复制？继温医大附一院之后，京东卓医已在华中科技大学同济医学院附属协和医院、苏州市立医院等多家三甲医院落地。用事实回答了医疗AI规模化复制的可行性。
AI正推动优质医疗资源从"院内围墙"走向"院外下沉"。
温医大附一院与京东健康的合作，是国家《"人工智能+"行动意见》政策落地医疗领域标杆"中国样本"，从人工看病到AI辅助全周期健康管理，该合作不仅优化患者就医体验、减轻医护工作负担，更能助力分级诊疗落地。放眼未来，双方将持续布局老年医学、肿瘤专科专属大模型，推动优质医疗资源向县域基层下沉，持续探索营养服务落地路径。
"健康是1，其他都是后面的0。"
从商业逻辑回归到患者福祉，这一切最终回归"以患者为中心"的医疗本质。德鲁克曾说：企业的未来，藏在顺应需求的长期投入里。在医疗AI领域，客户就是医院里等待被治愈的患者和期盼被减负的医护。温医大附一院和京东健康的实践证明，科技向善不仅是一句口号，更是能够落地生根的生产力——患者少走弯路、少等少问；医护减少重复劳动、增加有效沟通时间；医院从"被动响应"走向"主动服务"。
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