从单纯的“辅助工具”向“系统重塑者”转型，从B端到C端，AI+医疗离普通人越来越近
当前，中国医疗体系面临的结构性问题清晰可见。优质医疗资源分布不均问题较为突出，基层医生的诊疗能力有待提升，用户健康管理多处于“被动化”状态，缺乏实时、个性化的干预手段。
今年8月21日，国务院正式印发《国务院关于深入实施人工智能+行动的意见》，明确将医疗健康列为核心领域，要求在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景普及AI应用，推广人人可享的居民健康AI助手。
政策风向与行业需求形成共振，为腾讯全面开放AI+医疗这一布局提供了绝佳窗口期。
人工智能，正从根本上改变人们管理和维护健康的方式，推动健康管理从“标准化”转向“个性化”，从“疾病治疗”转向“风险预防”。
从产业周期看，AI医疗已告别概念验证阶段，正从工具辅助向决策参与演进，形成数据-算法-场景-商业闭环，进入实效比拼期。
腾讯此次全面开放，正是要用全栈技术+生态整合模式，破解行业落地难、成本高、体验差的共性难题。
医疗大模型开发上，采用“知识-模型-应用”的全栈模式，为医疗机构提供大模型开发工具链。
一方面，依托混元大模型、DeepSeek大模型及自研医疗模型，构建起“双核+定制”的模型体系。
另一方面，通过腾讯云智能体开发平台与医疗知识图谱，协助机构搭建专业的RAG（检索增强生成）知识体系，将复杂医学概念、病例数据转化为结构化信息，形成完整的“医疗知识网络”。
截至目前，该计划已帮助近千家医疗机构快速开发专属智能体，这些机构无需从零搭建技术团队，大幅降低了大模型的应用门槛。
腾讯生命科学实验室建立从分子、细胞到系统的全栈研究体系，以“数据-算法-平台”为主轴，覆盖基础研究、技术工具、应用落地全流程。
“云深智药”平台则利用AI预测蛋白质三维结构，生成新的小分子或抗体分子，全面加速药物的筛选和优化。
目前，腾讯与迈瑞医疗联合研发的全球首个临床级重症大模型“启元”，已在浙江大学医学院附属第一医院、北京大学深圳医院落地使用。
另外，腾讯还为生命科学行业提供“数智化解决方案”，覆盖存储、算力、AI开发全环节，解决了科研机构“数据处理难、算力成本高”的难题。
用户健康管理升级维度，腾讯直击“医疗服务触达难”的行业痛点，推出了“健康管理助手”与“AI问问”两款轻量化AI智能体，且均嵌入微信生态。
健康管理助手以混元大模型为底座，定位“健康哨兵”，能智能解读体检报告、检验检查数据，动态分析健康状况并发现潜在风险，同时生成个性化健康计划，长期跟踪健康指标变化，成为用户的“生活习惯教练”。
AI问问则聚焦“就医决策辅助”，覆盖诊前分诊、症状自查、医保政策查询等场景，目前日均服务量已达数十万次。
腾讯还向近万家各级医疗机构开放了AI工具箱，覆盖医院、体检中心的诊前预问诊、诊中辅助决策、诊后随访全链路，形成了“C端服务-B端赋能”的双向闭环。
前期落地数据证明，腾讯AI+医疗已形成规模化效应，在B端医疗机构降本提效、C端用户普惠触达上实现双重突破。
大模型驱动的AI导辅诊服务已覆盖全国34个省（自治区、直辖市）的近万家医疗机构，成了基层医生的“实时知识助手”。
腾讯觅影医疗影像AI，已在超500家机构普及，累计辅助医护完成近千万人次的医学检查，其中对肺结节、眼底病变等常见病症的检出准确率超90%，减少了漏诊、误诊的可能。
各类“开箱即用”的医疗AI解决方案，已服务超1300家机构，涵盖医院、药械企业、科研院校等，大幅降低了行业应用AI的技术门槛。
不同于传统健康APP需要下载、注册的复杂流程，腾讯健康智能体依托微信10亿级的用户基数，实现了“需求-服务”的即时匹配，有效解决了此前健康管理工具“下载率高、使用率低”的行业问题。
AI医疗虽发展迅速，但生成虚假医疗信息“幻觉问题”“伦理风险”“资源分配不均”等仍制约行业发展。
对此，腾讯提出“AI+医疗健康”可持续发展的七大关键路标，其中“构建可信AI”被列为首要任务。构建可信AI的核心，是杜绝“致命幻觉”，腾讯通过多个措施解决这一问题。
在AI医疗领域，腾讯的优势在于，既拥有微信生态的“流量入口”，又具备全栈AI技术的“硬实力”，更有开放合作的“生态思维”。
随着可信AI技术迭代、基层医疗深度渗透、数字疗法落地，腾讯或将重新定义“健康服务”标准。
在医疗健康这一万亿级市场，医疗服务的特殊性决定了技术突破必须与应用场景深度融合，而腾讯的生态化布局有望促进这一融合。
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