自2023年大模型技術初步切入醫療賽道，短短兩年時間業內已有超百款醫療大模型相繼落地，從文本、影像到藥物研發，全方位覆蓋診療、科研等醫療相關活動的方方面面。

這是一個技術改變醫療創新的長期過程，隨著大模型技術的迭代與行業趨勢的變換，關于技術如何改變醫療的思考，也出現了更多不同的答案。

騰訊健康給出的解題思路不止大模型。

如果說底層的大模型所代表的是基座，那么想要AI技術真正融入醫療行業，就要在基座之上搭建起堅實的框架，這正是騰訊健康在做的事情。

在不久前舉辦的騰訊云AI產業應用峰會上，騰訊健康發布了兩項新的成果，其一是一款服務于C端客戶的全新AI智能體產品“健康管理助手”，能夠幫助用戶智能識別潛在健康風險，并制定個性化的健康計劃；其二是通過組學平臺全面上線自研AI模型倉庫，為科研機構提供蛋白質、單細胞、DNA等大模型。

“社會對技術的需求是，有更多的應用、更快地落地?！痹贏I產業應用峰會上，騰訊健康總裁吳文達表示，將“保持非常理性的態度，圍繞真實的需求，把真正能夠落地的、有價值的AI做出來”。

（圖為騰訊健康總裁吳文達在峰會現場分享）

醫療大模型的四個加速方向

騰訊健康對AI的布局要追溯到2017年，走到第九個年頭，當前已經建立起覆蓋醫療服務升級、臨床決策支持、重癥醫學、醫學檢驗等諸多領域的龐大生態。

2023年國內大模型行業爆發后，騰訊健康也迅速以通用的混元大模型為底座，打造醫療行業專屬的大模型。

醫療大模型發布之際，吳文達曾表示，騰訊健康“更關注如何在真實世界的醫療場景，用起大模型，用好大模型”。

經過一年多的捶打與優化后，騰訊健康布局早已進入新的階段，吳文達在此次AI產業應用峰會上分享，團隊最近的思考是，如何加速大模型的訪問，深化AI在醫療中的應用。

他提出了四個“加速”的方向。

在大模型的創新上，不僅在通用層面的混元大模型積極擁抱開源，與DeepSeek“雙核組隊”，在醫療垂直方向，騰訊健康也使用了超過1000億個token（模型處理文本或數據的基本單元）對醫療大模型進行訓練，以降低通用大模型生成虛假醫療信息的風險。

在大模型之外，騰訊健康還做了諸多工作。

首先在基礎設施方面，騰訊在算力平臺協同優化方面持續發力，其軟硬一體的框架可提升模型響應速度、延時和性價比。在模型訓練層面，采用訓練和推理一體算力，潮汐調度方案實現算力靈活調度，確保在面對不同規模和復雜度的AI任務時，能夠快速分配和利用計算資源，提高模型訓練和推理的效率，以保障醫療AI應用的穩定運行。

其次則是對知識庫系列產品進行了升級。騰訊推出了企業級AI知識庫和個人知識庫工具，打破組織內部數據庫分離的現狀，實現知識共享。醫療機構可以將自身的專業知識、臨床經驗和數據資料等整合到知識庫中，方便醫生和研究人員隨時查詢和調用，提高醫療決策的科學性和準確性。同時，個人用戶也可以構建自己的知識庫，記錄和管理個人健康信息、疾病史等，為健康管理提供參考依據。

在智能體的搭建上，騰訊健康不僅僅發布了面向C端進行健康管理的AI智能體產品“健康管理助手”，更是將騰訊云智能體開發平臺全面升級，可構建多種模式模型，配套工具更加完善，首次實現了零代碼支持多個轉換系統的方式，進一步降低了智能體開發的門檻。

這使得智能體能夠更廣泛地應用于各行各業，尤其在醫療體系中，為醫生、患者和醫療機構提供了更加便捷、高效的智能服務。例如，醫生可以利用智能體快速獲取患者病歷信息、輔助診斷，患者可以通過智能體進行健康咨詢、預約掛號等操作，醫療機構則可以利用智能體優化管理流程、提高服務效率。

在當下，騰訊健康的AI布局已取得成效。AI導輔診服務已在全國34個省、直轄市、自治區的近10000家各級醫療機構應用；騰訊覓影的醫療影像AI在全國各地超500家醫療機構普及，累計輔助醫護為近1000萬人次患者進行了各類醫學檢查；騰訊云各類“開箱即用”的醫療AI解決方案服務超過1300家機構，涵蓋醫院、藥械企業、科研院校、醫療科技企業等。

更多的醫療AI應用、更快的落地

回到騰訊健康最初的愿景，“如何在真實世界的醫療場景，用起大模型，用好大模型”。

吳文達在演講中強調的“理性發展”理念，或將成為破局關鍵——當AI不再追求替代醫生，而是致力于讓人人享有精準可及的醫療服務時，技術才能真正釋放其人文價值。

吳文達在峰會上更加細致地分解了騰訊健康的三個著力點——服務患者、服務醫生、服務產業發展。

在患者端，騰訊致力于優化患者的就醫流程，通過在騰訊健康小程序中集成AI技術，為患者提供包括健康問答、癥狀自查、智能導診等服務，在診中提升醫生問診效率，診后提供病情報告解讀和智能用藥提醒等。

峰會上發布的新智能體“健康管理助手”，以可視化AI智能體的形式，對體檢報告、檢驗報告進行智能解讀，分析健康狀況，發現潛在風險，并給出針對性健康計劃，長期跟蹤健康指標變化，成為用戶生活習慣的“行動教練”。

在騰訊健康與北京協和醫院的合作中，利用AI大模型對醫療服務進行了全面升級。AI智能問答服務接入了電子發票、報告查詢、體檢預約等15個患者便捷服務；同時，還AI通過大模型串聯起了患者全周期管理，在患者入院建檔、術前術后醫患溝通、腫瘤患者全周期診療等場景提升患者就醫體驗。

在醫生端，騰訊推出了AI臨床助手，輔助醫生進行臨床決策，深度思考分析病人病情，列出疑似疾病列表，給出概率和緊急度排序及標簽，為診斷依據和治療方案參考。

醫學影像方面，“小覓AI助手”基于覓影快速分析影像報告，自動檢索歷史報告、比對病情變化，推薦相關檢查、解讀報告疾病含義，并支持報告錯別字檢測與一鍵糾正，提升醫生報告書寫效率。

在上述與北京協和醫院的合作中，騰訊搜狗輸入法成為醫生的輕量化AI應用平臺，接入醫院內用藥助手、醫學綜合智能體、會診建議服務等多種AI大模型智能應用，提升醫生臨床工作效率。

而在羅湖醫療集團，騰訊健康的AI臨床助手能夠為臨床醫生提供決策支持，涵蓋采集病史、疾病預測、推薦診療方案、監控用藥安全等環節，加強臨床診斷風險質控，提升醫療服務質量。

騰訊健康與邁瑞醫療攜手開發的全球首個落地臨床重癥大模型，可在重癥病房基于臨床數據還原患者畫像，快速回溯病情、預測趨勢并提供建議，還能生成病歷檔案及提供高準確率重癥知識查詢結果。

在服務產業發展方面，騰訊健康在此次峰會上發布了新上線的自研AI模型倉庫，為科研機構、基因測序企業提供蛋白質、單細胞、DNA等AI大模型，助力基因組學和生命科學前沿探索等相關研究。

同時，基于DeepSeek和混元雙引擎，騰訊健康研發了生信分析AI助手，深度融合生物信息學分析工作流開發框架及平臺知識庫，提供全流程智能輔助。

在落地上，金域醫學基于騰訊云算力平臺和大模型接入能力，構建和迭代“域見醫言”大模型，開發“小域醫”智能體應用，為基層醫療和醫共體機構提供完善解決方案。

從北京協和醫院的AI全周期患者管理，到深圳市羅湖醫院集團的“AI臨床助手”重塑診療流程，再到金域醫學推動的基層醫療普惠化，騰訊健康以“患者體驗優化、醫生效能提升、產業生態激活”為錨點，正在重塑醫療服務的價值鏈條。

騰訊健康的AI布局，反映了一家科技企業對醫療體系數字化的理解與實踐。從最初的醫學圖像識別，到今天的平臺化布局與生態協同，騰訊正在嘗試用算法與算力參與構建未來健康系統。

這不僅是技術的進展，更是一場關于如何讓AI真正融入醫療本質的深度探索。當技術創新從實驗室走向真實醫療場景，需要的不僅是算法迭代，更是對醫療系統運行規律的深刻敬畏。