每經記者:陳星 每經編輯:杜宇
3月27日,在2026騰訊云城市峰會·上海站智慧醫療專場,騰訊健康開放平臺正式發布,面向醫院等產業伙伴開放六大AI(人工智能)能力,旨在通過深度融入微信生態,重構患者就醫服務體驗,推動醫療模式從“人找服務”轉向“服務找人”。
現場,騰訊健康用戶平臺總經理吳志剛表示:“目前全國幾乎所有三級醫院都已通過微信生態(公眾號、小程序)建立線上服務,三甲醫院的公眾號粉絲量可達百萬級,成為醫院觸達、互動和運營用戶的主要渠道。”
會后,吳志剛接受了《每日經濟新聞》記者采訪,圍繞騰訊健康的定位、AI應用形態、商業模式以及行業挑戰等話題展開交流。
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騰訊健康用戶平臺總經理吳志剛 (受訪者供圖)
定位“連接者”:做底層能力輸出
面對醫療AI賽道的競爭態勢,吳志剛在采訪中多次強調騰訊健康的清晰定位——做整個開放生態的“連接者”。他表示,騰訊健康希望以合規、安全的方式,幫助醫療機構和合作伙伴快速落地智能服務,服務更多患者和用戶。
此次發布的開放平臺,正是這一理念的落地。騰訊健康將自身的AI能力封裝成標準化的“零件”和“原子化”能力模塊,開放給醫院的信息化合作伙伴。吳志剛解釋,這些合作伙伴更了解醫院的業務流程,可以利用這些能力整合到醫院的公眾號和小程序中,從而提升從線上到線下、再到診后全鏈路的服務效率。
在吳志剛看來,這是一種“三方共贏”的模式:騰訊輸出底層專業能力,合作伙伴發揮貼近醫院的優勢,醫院則能提升運營效率。
針對市場上部分醫療信息化廠商自建AI部門的趨勢,吳志剛認為雙方并非競爭關系,而是優勢互補。“如果一個合作伙伴自己搭建一套AI服務,不僅要考慮初期的工作量,更要承擔后續長期的迭代、優化以及投入產出比的挑戰。而騰訊聚焦做大家都不好做的系統性、底層專業能力支持。我們有自己的短板,無法像合作伙伴那樣深入了解每家醫院的個性化流程。”
AI應用形態:嵌入微信生態,不對標友商
在AI應用的具體形態上,騰訊健康選擇了與市場上部分獨立醫療App不同的路徑。當被問及是否對標友商推出的獨立醫療健康App時,吳志剛明確表示,騰訊健康的核心優勢在于微信生態和天然的社交關系。
“我們沒有考慮或者一定要對標友商做什么事情,”吳志剛說,“騰訊健康核心的優勢還是兩塊:其一是微信生態里有眾多的服務和機構;第二是微信里天然的家庭關系。”
基于此,騰訊健康的AI應用并非一個需要用戶額外下載的獨立App,而是深度嵌入微信生態的“助手”。其AI能力主要以兩種形式存在:一是面向醫院與合作伙伴的開放平臺能力,可直接嵌入醫院的公眾號和小程序中;二是面向普通用戶的騰訊健康小程序,定位為“用戶的隨身醫療健康助手”。用戶可以在其中存儲個人及家人的健康檔案、進行報告分析、獲得健康管理建議。
吳志剛特別提到,騰訊健康正在結合家庭群、家人關系等場景,探索由子女幫助老人設置健康管理任務的功能。在他看來,這一場景進一步放大了微信生態的獨特優勢。
商業模式:不以盈利為首要目標,成本導向為主
在商業化路徑上,騰訊健康展現出較為審慎的態度。吳志剛多次強調,商業化并非當前階段的第一要務。
“我們當前的階段,第一要務不是商業化或者商業模式,”他坦言,“所有的業務端里,商業模式是立足你的價值資產、用戶價值和客戶價值。目前公司并沒有以商業為導向去定位我們的業務”。
從實際操作來看,騰訊健康的商業模式目前更多體現為“成本導向”。對B端,騰訊健康的核心是賦能,通過向合作伙伴開放能力,讓整個微信生態更加活躍。對于大模型調用等產生的成本,騰訊會收取部分費用以確保模式健康運轉,但并非以盈利為目的。對C端,騰訊健康小程序目前完全免費,專注于滿足用戶在健康管理方面的需求。
“我們可能優先考慮的是,怎么在微信這么大的用戶群體和生態里,滿足醫療健康的需求,”吳志剛說。在他看來,只要提供了足夠的價值,未來的商業模式自然會逐漸形成。
從“人找服務”到“服務找人”:AI重構醫療連接
此次發布的六大AI能力,其核心邏輯是實現醫療服務模式的轉變。吳志剛用診后召回功能解釋這一轉變:“以前患者開完藥就走了,后續的用藥效果、副作用、是否需要復查,醫院一概不知。現在,AI可以在合適的時間點,主動通知患者‘你需要做一個對應的復查,看看你的肝功能情況有沒有影響’。”
這一轉變背后,是對醫療行業痛點的回應。醫院與患者的連接往往存在斷裂,尤其是在輕癥、中癥患者群體中,診后依從性差是普遍現象。通過AI驅動的主動提醒,醫院可以將一次性的診療行為,轉化為持續的、閉環的健康管理服務。
吳志剛介紹,目前使用效率較高的模塊主要集中在導診和智能問答客服,它們能幫助醫療機構識別用戶意圖,匹配服務,緩解人工壓力。而報告解讀功能的使用頻次也在快速增長,該功能不僅能支持單份報告分析,還能綜合多份報告給出潛在風險分析。
作為深耕微信生態的平臺,騰訊健康還需要面對如何在提供標準化AI能力的同時,滿足醫院端個性化需求的問題。
吳志剛坦言這是“關鍵點”之一。對此,騰訊健康的解決方案是“分層”策略:將最通用的能力封裝成標準組件,降低對接門檻,同時開放部分能力,讓合作伙伴可以根據醫院的具體需求,在上層進行二次開發和流程串聯。這種模式既保證了核心能力的高效迭代和穩定性,也為合作伙伴留出了創新空間。
針對醫療AI普遍存在的“幻覺”問題,吳志剛認為,首先需要明確AI的定位是“工具”而非“決策者”,通過限制其應用范圍來規避錯誤。其次,在技術層面,騰訊健康通過構建醫學知識圖譜、增強檢索、模型微調等手段,不斷降低幻覺率。他以導診為例,目前通過意圖識別和服務匹配,部分醫院導診的準確率已達到96%至98%,較早期有明顯提升。
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