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服務環節分散、資源協同效率低是醫療健康行業長期存在的結構性問題 。 AI+供應鏈的探索帶來了重構醫療健康行業的新可能 。
作者 | 李威（北京）
過去幾個月 ， AI技術的加速應用正在為醫療健康領域最重要的變量 。
海外市場 ， OpenAI在積極探索布局AI醫療健康服務 ， 一邊發布ChatGPT健康 ， 一邊收購AI 醫療科技公司 Torch 。 國內市場 ， 螞蟻阿福在支付寶的生態加持與飽和的營銷投入下 ， 實現了用戶體量的快速增長 ， 京東健康、百度、百川智能、科大訊飛等公司也都針對醫療健康領域推出了新產品和新模型 。
但當AI真正開始深度融入醫療健康領域 ， 行業會發現一個非?，F實的問題：做AI健康助手通過對話能力滿足用戶的健康咨詢需求只是開始 。 醫療健康是一個高度復雜的產業體系 ， 從問診到檢查、從診斷到用藥 ， 每一個環節都需要與真實的醫療服務體系和供應鏈體系深度耦合 。
如何為用戶構建一套AI支持下的醫療健康閉環服務才是改變行業、創造商業價值的核心命題 。 這也意味著 ， AI醫療健康的競爭不僅是模型能力的競爭 ， 更是產業能力的競爭 。 也是從這個洞察出發 ， 京東健康選擇用AI+供應鏈的思路來解答AI醫療健康這個產業命題 。
從最新發布的財報中可以看到 ， 京東健康一方面在基本盤零售藥房業務上繼續保持行業領先 ， 實現了同比24.8%的增長 ， 另一方面也在按照供應鏈邏輯 ， 持續完善「醫—檢—診—藥」閉環服務 ， 進行在線專病門診建設、推廣到家健康服務、發力自營體檢業務 ， 進一步促成線上線下服務的一體化融合 。
這個覆蓋醫療服務核心環節的全鏈路體系的基礎上 ， 京東健康也在將AI能力嵌入問診分診、健康咨詢、醫生輔助診療以及藥品匹配等具體場景 ， 依靠AI+供應鏈解決醫療健康服務中的真實痛點 ， 讓這個體系能創造出更多行業價值 。
最終AI醫療健康的參與者都會擁抱AI驅動下的產業變革 ， 但最初大家會從自身優勢出發選擇更適合自己的起跑點 。 京東健康從自身的供應鏈優勢出發 ， 選擇的這條更務實、更貼近產業的路徑 ， 更早接近了這個行業破局點 ， 也使其有可能成為醫療健康行業的新基礎設施 。
持續完善「醫—檢—診—藥」閉環服務
從業務結構上看 ， 京東健康近兩年的一個核心變化 ， 是在繼續鞏固零售藥房業務優勢的同時 ， 加速推動「醫—檢—診—藥」全鏈路服務體系的落地 。 2025年 ， 京東健康總收入為人民幣734億元 ， 同比增長26.3% ， 商品收入和服務收入也分別實現了雙位數增長 。
零售藥房領域 ， 京東健康繼續發揮了「超級醫藥供應鏈」的核心優勢 ， 通過深化上游企業合作豐富供給 ， 并依靠「自營+平臺+即時零售」協同模式提升用戶體驗 。 醫療健康服務領域 ， 京東健康過去幾年一直在進行醫檢診藥的閉環服務能力建設 ， 目前這一系列新業務也開始逐漸成型 ， 并成為公司新的增長來源 。
京東健康持續推進的線上?？漆t院與專病門診在2025年新增了男科與腫瘤專科 ， 以及皮膚、心理方面的專病門診 ， 新增發布了50余種疾病在線標準化診療路徑 。 京東健康的到家服務增速明顯 ， 居家護理服務已經覆蓋了47個城市 ， 到家快檢業務的全年訂單量同比增長81.9% 。 京東健康體檢中心也會在2026年繼續拓展更多門店 。
當這些能力建設被進一步串聯起來 ， 就能為用戶帶來更流暢高效的醫療健康體驗 。 流感高發季的檢測和用藥就有了更好的解決方案 。 在京東健康上 ， 用戶可以通過線上問診進行基礎判斷 ， 然后由醫生建議是否需要預約上門檢測服務 ， 通過檢測明確診斷之后 ， 可以獲取電子處方并從電商或即時零售渠道完成藥品購買 。
在傳統醫療體系中 ， 是人遷就設施 ， 用戶走完這套流程往往需要去到醫院 ， 并在各個科室之間耗費大量時間和精力 。 在京東健康構建的鏈路上 ， 則是設施遷就人 ， 把人的舒適度最大化 ， 升級行業服務、解決行業的長期痛點 ， 并為自身找到新增量 。 財報披露 ， 2025年流感高發季 ， 京東到家快檢服務訂單量同比增長238% 。
每一個依賴「醫—檢—診—藥」閉環得到更高效解決方案的行業痛點 ， 對京東健康而言都是一個高價值的業務突破方向 。 隨著京東健康在這些方向上不斷深耕 ， 醫療健康服務會幫助其擺脫對醫藥電商收入的高度依賴 ， 將更多價值環節納入到京東健康的商業模式中 。
AI嵌入場景實現更深度協同
當醫療健康供應鏈的變化開始與AI技術進一步結合時 ， 醫療健康服務的效率與體驗還有可能被進一步放大 。 AI在效率工具之外 ， 更重要的是扮演好真實醫療健康服務鏈路上的連接器 ， 將單點能力連接起來 ， 完成場景化的AI改造 。
過去幾年京東健康持續完善「醫—檢—診—藥」閉環 ， 正在成為其發揮出AI的場景連接器價值的有力支撐 。 一個很好的案例是 ， 京東健康與魚躍、三諾等醫療器械品牌聯合推出的單定制款動態血糖儀 ， 實現了「硬件+軟件+服務+生態」結合的日常血糖監測場景升級 。
通過京東健康的護士到家服務體系 ， 醫護人員可以攜帶動態血糖儀上門 ， 為用戶完成安裝與使用指導 。 然后動態血糖儀采集的數據與京東健康的「AI小康」連接 ， 利用AI實現對日常監測數據的動態分析 ， 并結合飲食、作息等信息給出更加及時的健康管理建議 。 這樣就將原本分散、難落地的慢病管理 ， 整合成了一種數字化的便捷服務 。
血糖監測的簡單場景之外 ， 京東健康已經將AI化的探索實踐覆蓋了從線上到線下、從院內到院外 ， 包含用戶、醫生及醫院的多個環節 。 底層技術上 ， 京東健康推出了醫療大模型「京醫千詢」 ， 以此作為京東健康服務各類醫療健康場景的AI技術基礎 。 在應用端 ， 京東健康已經推出了AI京醫和京東卓醫等產品 。
AI京醫是一個涵蓋AI醫生、AI藥師、AI營養師等十多類專業智能體 ， 以及超千名三甲醫院專家醫生智能體的產品體系 ， 可以為用戶提供專業的醫療健康咨詢服務 。
【為什么AI+供應鏈是醫療健康的下一個破局點】京東卓醫則針對醫院全場景提供AI服務 。 目前京東卓醫已經升級到2.0版本 ， 是患者的就診搭子 ， 醫生的臨床科研助手和醫院管理的「智慧大腦」 。 利用AI ， 京東卓醫能夠在患者、醫生和醫院之間形成端到端的閉環 。
目前 ， 京東健康依托京東卓醫 ， 與溫州醫科大學附屬第一醫院聯合打造了以人工智能驅動的患者服務體系及「臨床營養+特醫食品」網絡 。
這個網絡已經服務超470萬人次 ， 能夠在患者完成院內診療 ， 出院回家之后實現連續的營養管理和隨訪 ， 并且打通了多家營養保健品牌的產品資源 ， 通過京東健康的供應鏈能力實現對精準營養產品的高效配送 。
這種「AI+專家知識+供應鏈」的深度耦合 ， 讓復雜的臨床營養管理變得標準化且可復制 ， 并且證明了當AI醫療健康脫離「助手、入口」的桎梏 ， 向下扎根 ， 能夠給行業帶來的不僅是咨詢交互體驗的升級 ， 而是整個醫療健康管理鏈路的體驗重構 。
AI+供應鏈帶來產業新基建
這種「AI+供應鏈」的醫療健康探索 ， 不僅是京東健康的業務突破口 ， 更有可能成為整個醫療健康行業進入AI時代的關鍵破局點 。 其背后的思路很明確——為原有的醫療健康體系增加一個能夠持續學習和優化的「智能大腦」 ， 然后根據這個智能大腦的進化水平 ， 改造出與之相適配的產業基礎設施 。
這個邏輯也是一條更符合京東體系特點的進化路徑 。 長期以來 ， 京東在電商之外最核心的競爭力 ， 就是來自其自營模式與供應鏈體系——通過對商品、物流與服務環節的深度控制 ， 在復雜鏈路中建立效率優勢、服務優勢 。
當這種供應鏈能力被引入醫療健康領域 ， 再疊加AI技術 ， 就形成了一種不同于傳統互聯網醫療平臺的競爭邏輯：不是先做一個新的流量入口 ， 而是從真實的行業痛點與服務場景出發 ， 通過供應鏈能力把醫療服務鏈條做深、打通 ， 再利用AI提升這些節點之間的協同效率 。
服務環節分散、資源協同效率低是醫療健康行業長期存在的結構性問題 。 AI+供應鏈的探索帶來了重構醫療健康行業的新可能 。 這一邏輯下 ， 無論是慢病管理中的動態血糖監測 ， 還是醫院端的營養管理體系 ， AI都是與檢測設備、醫療服務和超級醫藥供應鏈一起構成完整的解決方案 。
作為方案的牽頭人和組局方 ， 京東健康利用技術與供應鏈優勢 ， 整合醫院、醫生、藥企、設備廠商的數據與服務 ， 本身是在承擔起醫療健康行業中臺和基礎設施建設者的角色 ， 而不僅僅是一個醫藥電商平臺 。
這種探索對行業和企業而言 ， 都是一場更為長期的布局 。 但在AI醫療健康競爭仍處在早期階段的當下 ， 這種以產業能力為核心、以場景為落點的路徑 ， 或許是醫療健康行業走向規?；瘧玫钠凭贮c 。
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