财报里的AI医生「大为」，撬动京东健康价值重估

8月13日，京东健康公布2026年中期业绩：总收入409亿元，同比增长15.9%；Non-IFRS经营利润35亿元，同比增长40.3%。在业绩电话会上，管理层多次提及AI医生「大为」，将其视为AI全场景落地的核心产品。

「大为」已覆盖超过1000种中西医病症，618期间服务用户数同比增长近4倍，满意率保持在98%以上。这些数字背后，是医疗AI从单纯问答向实际服务深水区的跨越。

以「8岁孩子突然高烧，38度」为例，「大为」没有直接给出答案，而是逐步追问发热持续时间、咳嗽、流涕等症状，并利用可视化选项降低描述门槛。经过三四轮对话，它给出「急性上呼吸道感染」的提示，并附上14篇参考文献。

在治疗建议上，「大为」区分对因治疗和对症治疗，例如对乙酰氨基酚用于缓解发热和头痛。它还将建议拆解为具体药品、问诊开方流程，并结合用户地址匹配附近药房库存和配送时效，最快24分钟内送达。

这种「管到底」的设计，源于对用户「解决感」的重视。据京东健康医疗AI产品总监刘慧介绍，约七成用户在普通医疗问答产品完成首次咨询后不再回来，因为缺乏明确的解决感。

「大为」的可靠性在于知道何时停止在线处理。一位用户因左腿肿胀咨询，随着问询深入出现麻木、刺痛、乏力等症状，且患有高血压。「大为」没有给出确定诊断，而是提示需排查腰椎神经受压和下肢静脉血栓，建议尽快前往骨科、血管外科或神经内科面诊。

相反，一位偏远地区用户因脚趾硬块咨询，「大为」结合照片和问询判断为角质增厚，给出居家处理建议，仅在疼痛加重或感染时才需就医。这种差异化决策体现了临床逻辑和风险控制。

「大为」的底层能力来自京东健康积累的千万级高质量医患对话数据，这些数据记录了医生如何逐步澄清模糊症状，是学习临床思维的关键。团队还联合全职医生和专家，将专业逻辑整理用于模型训练。

为确保判断在临床轨道内，「大为」调用医学指南和文献，并建立了300多条标准诊疗路径，覆盖线上超九成高频疾病。同时，结构化医学规则作为「护栏」，在诊断、风险识别和用药环节降低大模型幻觉风险，例如触发禁忌条件时不再推荐相应药品。

整个服务流程设有109项质检标准，模型上线前需离线评测，上线后由质检模型持续筛查真实问诊，并由全职医生复核，形成不间断的巡检机制。

「大为」的独特之处在于将医学判断与处方审核、药品库存、配送时效等现实条件结合。系统不仅知道医学上该怎么做，还知道用户所在地能否买到药、哪些药需处方、是否急需配送。

例如，若三种药物医学上均适用，但用户附近只有两种能快速配送，系统会在现实可选项中权衡安全性、时效与成本。这种规划与调度能力，依赖药房网络、医生资源、上门检测和即时配送等基础设施，难以在短期内复制。

刘慧表示，模型能力可快速迭代，但物理世界的履约能力不是三个月、半年就能追上的。这正是「大为」最难被复制的部分。