01.

問大家一個問題，迄今為止，DS最大的受益者是誰？

個人的答案是鵝廠，原本慢字跳一步，元寶被豆包死死壓制，一度感覺失去AI主動權。

當DS橫空出世，又全球開源，鵝廠作為一個沒有包袱的巨頭，極其敏捷地Allin布局，微信+元寶+DS=渠道力+產品力+底層力，00700在一個月就徹底逆轉了局勢。

而這證明了一件事：“除了S級基座大模型，擁有用戶和場景更重要。”

02.

全球都沉浸在AI+醫療的宏大敘事里。

女版巴菲特木頭姐，對AI醫療堅定唱多；甲骨文創始人Larry Ellison，認為癌癥專屬疫苗指日可待。

春節期間，港股給予了濃烈的正反饋，數家巨頭漲幅均超過50%。

幾乎所有醫療、醫藥、健康類公司，都在蹭DS概念股。個人視野內，關注這四家（類）公司就夠了。

• 京東健康為代表，互聯網平臺類；
• 東軟集團為代表，醫院信息化類；
• 聯影醫療為代表，醫療器械類；
• 晶泰科技為代表，AI制藥類；

尤其是JD健康，向來是圈子的風向標，它的動作奠定未來行業的半年基調。

03.

就在昨天晚上，京東健康低調地將旗下「京醫千詢」大模型開源，這是國內第一個開源的醫療垂類大模型。

而且誠意滿滿，包括關鍵Paper、全過程核心代碼、所有模型參數、以及獨家的醫療長推理數據。（https://jdh-algo.github.io/Citrus/）

這一小步，來得比預想的更快。

04.

良醫通過特別渠道，得到一份京醫千詢大模型的內部文檔，你們絕對想不到PPT第一P講的是什么。

是具象的需求！！！

主要包括：C（患者）、D（醫生）、H（醫院）、B（企業），多方主體對AI非常樸素的需求，沒有任何高大上的名詞。

具象之下，也暴露出其野心，JD健康要做——AI技術驅動的醫療健康全行業解決方案。

05.

事實上，即使沒有DS出現，AI對醫療健康的滲透，也已全面開花了。

從2019年開始，JD健康就上線了智能分診，從掛號、到咨詢、到購藥、到復診，每一步都有AI的影子，這些都是基于原生業務的需要。

互聯網時代，圍繞醫療服務場景實現線上化改造，效率和體驗有所改進，但是醫生的生產力沒有大變化；

大模型時代，AI技術帶來新的生產力，不僅醫療服務效率大大提升，醫療服務鏈路也將重塑。

06.

但DS的深度推理能力，究竟為醫療行業帶來什么變革？

京醫千詢大模型的負責人Nico認為，這是一場生產力的變革，尤其【推理過程白盒化】，將整個過程完全展現到醫生面前，讓醫生能更高效、更科學地做出判斷。

如此，每一位醫生都將擁有一位學徒助理，AI負責處理最繁瑣、最耗時、最枯燥的工作，人類醫生負責最終的醫療決策，越是High Level的醫生，AI對其賦能價值越大。

這個效能至少是十倍級的，和我國醫療資源缺口恰好是一個量級，所以說，這也是國運級的醫療變革之根本。

AI成就醫生，醫生反向成就AI。

07.

想實現這一步，并非易事。

它需要將五個核心能力，無縫融入到N個醫療場景，包括：① 基于醫生臨床思維鏈路的推理模型；② 包含生理指征采集的多模態感知能力；③ 精準高效全面的深度檢索能力；④ 服務各個醫療場景的智能體；⑤ 提升用戶體驗的數字人。

尤其第一條，是本次京醫千詢大模型開源的關鍵，你可以理解，DS具備通用推理能力，京醫千詢更擅長醫療垂類推理能力。

此外，最豐富的應用場景、最深的醫院共建、最多的合作醫生、以及最廣的消費用戶，這些和一個有效的醫療大模型，是充分必要的互補關系。

08.

回到醫療場景的特殊性。

為什么一定要模擬醫生的思考邏輯，因為和語言、代碼、數學等不同，不一定每個醫療場景都有正確答案，甚至可能有非唯一性的答案。

幻覺是所有大模型繞不開的問題，所以嚴肅醫療的安全圍欄、反復核驗的推理過程，以及12項醫療問題校準、20種主客觀評價標準，這些都是JD健康隱形的壁壘。

良醫財經認為，對于醫療行業，從59%可信度到99%可信度，中間還有四十道鴻溝，但從99%可信度到100%可信度，則是一道難以逾越的深淵。

在AI沒有達到100%閾值之前，沒有任何一家企業有能力承擔醫療事故責任，這些也是行業小心翼翼前行的原因。

09.

Nico本人，還有一個反常識的認知。

他認為，賦能醫生和醫院，依然是短期的價值體現，AI的中長期價值，終究還是回到C端個體，打通完整的用戶健康數據，實現一站式終身服務。

這也是JD健康這些年，在家庭醫生、康康等C端產品持續發力的原因，個體的健康是比醫療更第一性的價值。

10.

特別認同，JD健康對智能醫療分級，以及關鍵行業變革階段的判斷。

• 階段一：改變醫療供給模式，實現醫療資源均衡分配，基層醫療能力顯著提升；
• 階段二：改變醫療服務模式，個人AI醫生成為常態，極大提升患者疾病診療模式，實現全面精準醫療；
• 階段三：改變醫療研究模式，Al支持醫學研究加速，推動精準醫療與新藥研發；

當前正在第二階段的早期，真正的大變革還在后面。

Nico說，這半年，幾乎每一天下班前，都會有新的模型、新的Paper出現，所有人都在取長補短，唯有不斷學習，方能出現在第一梯隊。

真正的行家，忘記AI+醫療的宏大敘事，在一行行代碼、一張張處方、一筆筆交易中，持續微小的迭代。