一位慢阻肺合并心梗的高龄老人出院回家，血氧指数在90%，老人行动不便，家属通过京东互联网医院联系到一家三甲医院的呼吸科医生，视频问诊后，医生调整了用药，建议配一台呼吸机。

第二天，呼吸机送到家，跟着设备一起上门的还有护士，护士在线连接医生，医生通过视频指导她调好参数，护士再教家属清洗设备、连接数据、上传到京东健康App。此后呼吸机数据实时回传，超过预警值时AI向医生报警，医生远程调整方案。

北京大学第一医院医院管理研究所副所长张琨在论坛上点评这个案例，整个患者旅程里，没有一个实体场景发生在医院，京东健康用“AI+硬件+服务”把它们接在一次问诊之后。

9月9日，京东健康在JDDiscovery-2026大会发布京医千询3.0、MedWork医生AI工作台和全智能名医智能体，将京东健康App升级定位为“国民首席AI健康管家”，并与多家医疗器械企业签约。

AI能回答问题，不等于能解决病痛，医疗AI最终要由交付来证明。

医疗AI的门槛，被京东抬高了

AI正在离开单一的问答框，进入医生工作流和医疗服务链。这构成了观察京东健康这一轮医疗AI投入的主要线索，它要解决的核心问题，已经从模型能说什么，转向平台能完成什么。

医疗任务很少在一次问答里结束。

患者没有提供完整病史，后面的风险判断就可能失去依据，模型需要连续检索文献、读取检查结果、调用分析工具时，前一步的小误差也可能传到后面。

此次京医千询3.0新版本增加了原生3D影像理解、主动医学查证、指南代码化和长程任务能力。模型调用阅片工具后，可以翻转、缩放和测量三维影像。部分医学指南也能转成可执行、可测试的代码，资料不足或不同证据相互冲突时，系统可以暂停，请求补充信息，或者提醒医生接管。

京医千询3.0保留工具调用和证据引用记录，医生可以检查模型看过哪些影像序列、做过哪些测量、引用了哪些指南，也能找到任务在哪一步中断。

京东健康披露，京医千询3.0在正高级职称理论考试中的平均成绩为72.3分，HealthBenchHard得分50.6，MedBenchv5得分75.2，三维影像任务准确率为82%。

广州医科大学附属第一医院与京东健康共建的呼吸专科大模型已经进入门诊试点。论坛现场介绍，该模型在呼吸内科正高级职称专业理论考试中获得74分，病历辅助生成的幻觉率低于1%，医生对生成内容的直接采纳率为75%，试点覆盖诊前预问诊、诊中病历生成和诊后回访。

MedWork负责把这些能力放到医生每天使用的界面里。

京东健康披露，医生可以在工作台完成文献检索、多学科会诊、医学写作和影像分析，病例资料、检索依据、工具执行记录和生成结果会留在同一项任务中，医生可以修改指令，也可以中途接手。

京东知医此前已经积累医学内容和医生用户。京东健康披露，该产品整合了超过5000万份医学文献、临床指南和权威期刊资源，服务超过100万名医生，累计辅助临床决策超过2000万次。

产品的重点因此落在过程控制上，模型可以执行更多步骤，责任边界仍由医生把握。

全智能名医智能体面向患者，京东健康称其为业内首个全智能名医智能体。京东健康披露，目前已与超过3500名医生合作，覆盖400多家三甲医院，专家智能体好评率超过96%。智能体可以采集结构化信息，完成风险分层、报告解读、就医建议和随访，诊疗意见仍由医生监督，智能体承担重复的信息整理和沟通工作。

北京安定医院专家在论坛上介绍，相关焦虑障碍智能体仍处于研究测试阶段，已有500多名受试者入组，约一半受试者会在随机对照研究中使用智能体。

京东健康AI最难复制的部分，在屏幕外

患者拿到建议以后，常见的下一步包括购药、检查、使用医疗器械、复诊和居家护理。京东健康把这些环节串在一起，构成“医检诊药”闭环——这也是京东健康多年打磨的核心服务能力。现在，AI正在被无缝嵌入这个闭环的每一环。

2025年年报显示，京东健康年度活跃用户达到2.177亿。截至当年末，到家快检覆盖27个城市，提供超过160种检测服务，全年订单量同比增长81.9%；平台注册护士超过2.1万名，服务覆盖47个以上城市。

到2026年6月底，京东健康的线下自营药房超过450家，覆盖10个城市，在线医保支付服务扩展至40个城市，京东卓医已经在多家医院部署。药房负责备货和交付，互联网医院提供在线问诊，护士完成部分上门服务，患者在App里获得建议后，可以继续预约或购买相应服务。AI不是独立于这些环节之外的工具，而是嵌入其中，让每个环节的衔接更顺畅。

Apple Watch、动态血糖仪和呼吸机等设备已经接入京东健康App，AI助手可以解释设备记录，用户还能连接健康管理师和在线医生。

低频购药和长期健康管理，对平台提出的要求不同，前者从明确需求开始，完成交易后服务通常结束。慢病患者每天都可能产生血糖、血氧、体重和用药记录，医生无法依靠几个月一次的门诊持续读取这些数据。论坛现场介绍的做法是由设备采集，系统筛选异常，再把需要处理的情况交给医生或健康管理师。

慢阻肺患者和上述体重管理项目，都把医院的诊疗方案延伸到了患者家中，硬件在其中既是监测入口，也是持续服务的载体。

这次论坛上，鱼跃、欧姆龙、瑞思迈、可孚、硅基动感、新华医疗六家企业与京东健康完成AI+医疗器械战略签约。京东健康披露，2026年上半年公司首发医疗器械重磅新品超过300款，同比增长600%，其中百余款新品成交额突破百万元。

政策也在推动医疗服务向院前和院后延伸。国家卫健委2025年发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》提出，发展智能慢病管理、个人健康画像、智能随访、院后管理，以及诊前、诊中、诊后连续服务。文件提出，到2027年，临床专病辅助决策和患者智能服务要在医疗机构广泛应用。

AI越深入医疗，京东供应链越值钱

本次发布会详细展示了AI如何进入京东的现有业务。就在上个月，京东健康管理层在中期业绩电话会上曾指出，“AI+供应链”是京东健康连续成为国内最大医药零售平台的核心支撑。而JDD大会进一步展示了这一战略的落地路径：AI与供应链深度协同，正在形成京东健康独有的全场景AI+能力，也为公司创造着实实在在的增量价值。

全场景AI+的核心，在于场景的完整性和独有性。从用户端的AI医生大为，到医生端的知医和MedWork，到医院端的京东卓医，再到基层的云鹊医和知医，京东健康是业内唯一覆盖C端、D端、H端、B端的全场景AI平台。这种场景宽度，意味着AI的能力可以在不同角色之间流转、复用和协同，而不是被限定在单一环节——这正是增量价值的来源：每一次能力的复用，都在创造新的服务场景和商业机会。

用户端已经开始显现这种增量。JDD大会最新披露，AI医生大为使用用户数同比增长5倍。其中，16.77%的咨询发生在凌晨，55.69%的用户来自三线及以下城市——AI正在填补传统医疗服务最难覆盖的两个空白：时间和地域。

医生端和医院端也有明确对象。AI助手用于支持基层医疗决策，医院产品则开拓院外增量市场，MedWork服务医生，京东卓医和专科模型进入医院，名医智能体及药械到家服务覆盖院外。

京东健康做AI，是从场景里长技术——从互联网医院里长出问诊能力，从三甲医院共建里长出专科模型，从基层需求里长出普惠工具。这种从场景中生长的路径，正是全场景AI+区别于单点AI能力的关键所在，也是增量价值持续释放的底层逻辑。

AI负责看得准、管得住，供应链负责送得到、跟得上，医疗AI的价值最终由交付来证明，增量也在交付中自然发生。

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