2023年，是互聯網醫療企業的陣營格局日益清晰化的一年。

我們一般認為，一個賽道的競爭如果固化，一般會出現市值或GMV的7：2：1格局，而如果尚處于未固化的階段，則常見的是5：3：2格局。

但互聯網醫療賽道十分特殊，一方面，它的確出現了接近于7：2：1的格局；另一方面，整個市場并沒有陷入固化，各家企業仍然在不斷提升競爭烈度。

互聯網醫療賽道的服務能力與商業模式的構建都極為復雜，所以也產生了不少發展方向的爭論，有的企業認為應該結合互聯網要素，向輕、向快；而有的企業認為必須做重，實現能力的全閉環。

但2023年似乎是一個分水嶺，以頭部企業京東健康為例，它是賽道中唯一一個同時開設了線下自營藥店和線下自營醫療健康服務機構的互聯網醫療企業。

而京東健康通過多年的穩步發展，似乎向行業證明了，所謂“重劍無鋒、大巧不工”，只有聚焦于扎扎實實的能力建設，投入更多精力和成本從底層技術開始迭代升級，圍繞提升優質醫療增量等多重手段并舉，才是站穩領獎臺最高處的正確路徑。

但在筆者看來，“做重”和“做輕”并不是唯一的勝負手，只有真正找到驅動互聯網醫療業務的底層增長邏輯，才能迎來持續的增長。

從目前來看，互聯網醫療已經從數字化健康3.0時代，進入到了以生成式AI和大模型為底蘊的AI健康1.0時代，“技術驅動增長”開始進行范式轉換，下一步“向技術要增長”已經帶起了新的節奏。

——筆者按

01

讓醫生的輸出增加100%和分流1.6億次問診

我們先來看看，在互聯網醫療的AI 1.0時代到來之前，京東健康已經做到了什么？

長期以來，用互聯網技術來增進健康服務的絕對增量，似乎始終是這個行業競爭的主旋律。

但事實遠非那么簡單。

武漢大學人民醫院精神衛生中心的王惠玲主任對這一點直言不諱，她說：“很多醫院都有互聯網醫院，但實際運行不像我們想象的那么好。我觀察了一下，認為可能的原因是：醫生本身在線下已經工作比較飽和了，尤其是名醫。他們沒有更充裕的時間、精力在網上給患者提供好的服務。拿我個人來說，只有用晚上的時間為少數患者提供一點增量服務，但是也消耗了我很多的精力，經常如此是不可持續的”。

簡而言之，簡單的“讓醫生上網”、“讓醫院上網”并不能解決增量問題?；ヂ摼W醫療企業的重點，應該在于如何通過各種技術手段，剝離醫生身上承擔的各種非醫時間消耗，把最寶貴的核心能力放大。

利用互聯網的調度和匹配能力來提升醫患需求的匹配，似乎是一個方法。

“在使用京東健康互聯網醫院診后管理平臺的四個月里，我服務了24個省份的96個城市的患者，最遠的患者和我相聚3000公里，算一下細賬，4個月內在線上就額外為1571名患者提供了專業指導，還長期管理了629名患者”，上海市肺科醫院胸外科的楊潔醫生新入駐京東健康以來，4個月來對線上診療帶來的便捷高效充滿了成就感。

根據一份對一線城市的中青年醫生的訪談記錄，一個一線城市三甲醫院的主治醫師，每月大概要看400多個門診病人，4個月則是1600人。而如楊潔醫生所言，他在門診時間外，4個月中還通過京東健康平臺額外服務了1571個病人和長期管理了629個病人。

這通過在線來服務的1500多個病人，和楊潔的線下門診病人是不重合的，也就是通過互聯網能力帶來的扎扎實實的增量，而不是“石頭里擠油”的存量。

當然，這僅僅是京東健康能力的一個小切面。事實上，京東健康互聯網醫院全年診療人次已經超過1.6億，其中，極速問診30秒接診率達到90.4%，累計獲得超過1800萬患者的真實評價，患者好評率高達98.1%。

縱然在目前的條件下，由于各方面條件的限制，這1.6億次的在線診療人次，并不能簡單折算為線下醫院的門急診接診人次。

但這1.6億的數量已經足夠巨大，它相當于幫助線下醫療機構分流了1.6億次本不得不由它們承接的診療需求，而現實中，中國最大的線下醫院的門急診次數也不會超過1000萬次/年。

這不但證明京東健康互聯網醫療第一入口的優勢得到進一步夯實，更是一個用腳投票的結果——互聯網醫療服務初步站穩了腳跟，在網民全人群中的滲透率達到了歷史新高，為迎接下一個技術紅利期做好了需求準備。

京東健康是一個非常龐大的體系，所以，我們今天只聚焦在技術能力將要帶來的互聯網醫療行業的新高潮這個話題中。

02

三次迭代

在互聯網醫療創業中，有一個非常有趣的現象，那就是過去的十多年里，基本是“技術跟不上需求”，但從未來看，將是“技術驅動需求”。

互聯網醫療如果從2010年掛號網創立+2011年春雨醫生創立來算，到目前來講大概迭代了三次。

第一代是春雨醫生、微醫這樣的輕問診、代掛號等平臺，它們對健康市場的供給不均、優勢資源缺乏、看病難看病貴等痛點早有體察，應該說是為了需求而創業的第一代企業。

在高潮時，春雨醫生上的醫生一天解答30萬個以上的問題。

但困難在于，由于沒有系統的技術體系來幫助醫生釋放更多的時間精力，當時也沒有更多的技術加持，輕問診只能解答簡單、淺表的問題，無法定性定量，所以決定了服務范圍有限，盈利能力低下；此后，不少線上平臺試圖轉型線下連鎖診所，但同樣因為無法提供替代性方案，真·醫生很少有意愿去這樣的診所里坐診，所以這個模式也沒有跑通。

簡單說，第一代互聯網醫療企業更多的是發現了問題、暴露了問題，但沒有辦法解決問題。

第二代互聯網醫療企業的業務發展，主要是從2015年到現今。這個階段開局很好，重點是巨頭紛紛下場，包括BAT等巨頭都重度投入互聯網醫療賽道，很大程度上提升了競爭水平，也提升了競爭維度。

但這一階段最核心的進步，還是主要體現在能力建設和服務模式的創新上，在技術上有進展、底座有更新，為即將到來了AI+健康時代做好了準備。

以京東健康為例，過去幾年，在技術研發、質量建設、運營管理等領域的投入已累計超20億元，獲得超過800項優質專利，覆蓋健康大模型、數字療法、醫學科研、疾病預測等諸多前沿課題領域。

這就屬于典型的真·互聯網醫療玩家應該有的態度和投入度，能夠做到的企業寥寥無幾。

第二階段的主導技術仍然是移動互聯網技術，但在業務創新上已經是花樣百出。

例如，今年上呼吸道感染高發，但很多患者特別是高齡患者對去醫院檢查有顧慮，擔心發生疊加式感染。京東健康就上線了呼吸道病毒細菌12聯病原（核酸）上門檢測，基本涵蓋了當下所有較為活躍的呼吸道病原體，這里更為關鍵的是，有需要的用戶能完成線上開檢驗單、上門檢測、線上報告查詢、在線問診開藥等線上全流程體驗，尤其是對居家檢測后服務鏈路的拓展，相當于進一步擴大了互聯網醫療服務能力的邊界，讓患者更方便。

如果拆解開來看，這個服務其實沒有技術維度的提升，重點是抓住了需求、痛點，結合了自己的核心能力，是非常典型的“需求推動創新”，而這個創新主要是模式之創，而非技術之創。

再比如，在元宇宙、增強現實等技術全面到來之前，我們必須承認——線上問診還是不能完全去解決部分疾病的在線定性、定量、確診的問題……但有所不同的是，京東健康總是在考慮在現有條件允許的維度內最大程度的提升健康增量和解決問題，所以，它選擇了皮膚科、精神心理科兩個公認最適合線上診療的門類，進行了大量的能力建設，一方面開始解決存量醫療資源的線上化問題，另一方面為AI技術在這兩個領域的進一步普及和應用，做好了技術積累。其中，對于皮膚病圖片的AI輔助診斷技術等，已經非常實用。

簡單說，從技術角度，京東健康在互聯網醫療的第二個階段，完成了大量的互聯網醫院、健康機構和京東健康自身的數字化底座建設，為迎接下一個技術高潮期做好了準備；從商業維度，它把患者的、醫生的、醫院的需求，都搞得明明白白，并利用自己的能力做到了最佳匹配并產品化，也就是在方法論沒有創新、但解決問題的能力創新上，進行了創造性的建設，這是最大的務實，也是它成功的最大秘訣。

03

新高潮到來了

前面的例子說明，通過京東健康互聯網醫院的系統性加持，一個醫生的服務能力可以提升100%以上，而這種體系性能力，絕不是簡單的“讓醫生上網”就能做到的。

所謂的體系性加持，AI技術在其中扮演著非常重要的角色，這也就是筆者說的，由AI、大模型驅動的底層技術變革，才將是京東健康的AI能力的未來增長邏輯，我們分幾層來說。

第一個階段，是AI幫醫生做”本不該醫生做的工作“。

比如王惠玲主任就認為，要增加醫生服務能力、節省精力，就要剝離非醫性勞動，AI是一個非常好的加持工具，她說：“醫生的大量的事務性工作，逐漸會被AI替代。例如，門診的初篩和調查、患者基本情況的初診搜集整理、病歷的寫作輔助、病案的后期研究等等，這會解放醫生和大量釋放醫生的核心能力?！?/p>

第二個層面，是AI輔助醫生“把工作做的更好”。

皮膚科疾病有很多種，大概超過2500種 ，但是有很多皮膚科疾病有著非常典型的皮膚表現和病理表現，這是極好的AI訓練數據。

中國醫科大學第一附屬醫院皮膚科副主任醫師郭昊就分享說——“一個患者在京東健康的平臺給我發了幾張很模糊的照片，很像是一個色素痣。當我正準備給患者按色素痣進行指導和講解的時候，我看到我的對話框最下層有一個智能醫助，它給我推送了——第一可疑診斷是扁平疣，第二可疑診斷才是色素痣……我當時拿不準，所以就跟患者要了更多的照片，結果發現還真是扁平疣，我從此邁過了對AI輔助診斷從不信任到信任的門檻?！?/p>

郭昊意味深長的說：“我的導師是一個非常著名的皮膚病專家，他總是教育我們，面對一個疾病，盡可能多的去想、去問詢一些可能性……但在實踐中，我們并不是總有那么充分的時間去貫徹這個想法，而京東健康的智能醫助根據患者的臨床表現，會給我們推送大概4-6個可疑的鑒別診斷，給年輕醫生提供了更好的思路，也給大家提供一個非常好的查缺補漏的機會，它真正體現了AI也可以實現我的老師教給我的‘仁心仁術’。

第三個層面，是AI賦能醫者、研究者”做以前人做不到的事情“。

“更重要的還有一些長期性的、具有很高價值但人力根本無法承擔的工作，AI也可以幫上忙”，王惠玲說：“以我院為例，每年都新增22萬左右的患者，由此產生的新增病歷是海量的、存量則是驚人的……但我們基本沒有能力利用這些寶貴的大數據，一份份的看是看不過來的……我們希望AIGC能力能夠幫助我們閱讀、理解、提取海量健康數據中的要素，最終把‘干貨’留給醫生做研究，這個工作我們已經在做了，但我們希望和京東健康有更多的合作。”

王惠玲對AI的期待還遠遠不止這些，她說：“由于大模型處理異構數據的能力不斷增強，我們希望和京東健康合作，把我們采集的臨床異構數據——包括問診數據、影像學數據、基因組學數據、診療過程和診后管理的數據，都基于多維度、多類型的聯合，建立相應的知識圖譜，最終成為可以直接賦能、為精神心理疾病提供診療服務的生成式模型，也就是PsyGPT。

第四個層面，就是像京東健康技術產品部總經理李欣說的那樣，一邊結合現有業務最大程度發揮AI的價值，另一方面持續夯實AI的底層能力，成為健康領域AI和大模型技術的引領者和策源地。

李欣所說的，就是今年發布的“京醫千詢”的醫療大模型，這是一個是基于大量的醫生知識和京東健康業務中積累的上億醫患問答的數據訓練出來的產業級大模型，目前已經泛化出醫師助手、智能診斷輔助和復雜醫療資料的理解和提煉等能力模型，在這些領域已經以實實在在的產品形態在賦能醫療、科研等場景。

所以，筆者所說的“新高潮就要到來”的前提條件已經基本具備，在過去的一兩年之內，整個京東健康的互聯網醫院已經實現了全科的智能輔診，包含了上面提到的三個具體能力，并且在建立全周期健康檔案的智能管理和診后科研等方面收獲斐然，這都說明“產業級大模型”其名不虛，的確在推動互聯網醫療產業升級方面起到了巨大作用。

最后，筆者談談為什么要說“互聯網醫療的新高潮來了”。

首先，移動互聯網的紅利結束了，網民數量、智能手機保有量和用戶時長都已經見頂，再依靠網絡效應拉動增長的階段已經結束了，行業的底層發展邏輯要變了。而這就是所謂“范式轉換”，是一個科學體系向另一個科學體系的躍遷，它注定艱難、漫長，但尤其適合京東健康這種注重底層建設、有長期主義價值觀的企業；

其次，人們已經在AI和健康服務間找到了不少結合點，toB、toG、toH和toC方面都有真實落地案例，這說明AI能力驅動健康服務能力發展和業務發展的時代已經到來。如果這一領域也遵循廣義摩爾定律，即每18個月能力提升一倍而成本下降一般，那筆者可以粗估，3-5年內AI能力將極大改善京東健康的服務能力，5-10年間將不只是互聯網醫療的第一入口，可能也將成為互聯網AI研發的第一策源地；

最后，務實地說，人們期待著互聯網醫療服務無限接近甚至可以替代部分線下醫療的夢想已經不是那么的遙遠，除了京醫千詢這樣的產業級大模型正在不斷迭代，以及至關重要的虛擬現實、增強現實和元宇宙數字孿生技術也都在突破，真實-虛擬-真實的閉環終將出現，而此時最得益的就是京東健康這樣有足夠的滲透率、有足夠多的場景、有足夠強的創新機制的頭部企業。

在過去10年里，移動互聯網的上半場和下半場，都沒有徹底解決互聯網醫療這個賽道的發展問題，因為這個問題太復雜了，很難歸因。但現在AI的到來，它具有的生成式能力，幾乎有無窮的升級空間，它是目前我們看到最有可能接近解決痛點的路徑，京東健康應該勇敢地抓住這個千載難逢的機會，實現自我轉型，這將是一個惠及14億人的大產業機會。