最近，本市多家医院相继推出多款功能各异的AI（人工智能）工具：有的能当全程陪诊员，主动推送 就诊提醒；有的能当感染专科"医生"，实时问诊给出居家护理方案；还有的正攻关中医舌诊黑科技，初 筛肝病风险。这些"智能伙伴"让患者看病更便捷。 地坛医院智能感染科医生"迪迪" 找到诊室读懂术语 贡欣扬介绍，开发团队基于对该院门诊服务场景的分析与建模，系统梳理患者就诊痛点，利用人工智能 大模型技术研发了这款"AI就医助理"。 "健康数智人"全程陪诊 挂号后担心错过叫号？在医院里找不到检查室？看不懂化验单上的专业术语？这些就医常见难题，如今 有"AI就医助理"帮忙应对。中日友好医院新近上线的"健康数智人"服务，可为患者提供从路线指引、就 诊提醒，到用药咨询的全流程陪伴式服务。 在中日友好医院门诊大厅，记者打开这款"AI就医助理"小程序语音提问："呼吸科门诊怎么走？"手机屏 幕随即提示"在门诊楼2层"，并可切换为AR（增强现实）实景导航界面，显示出一个导航箭头指引到呼 吸科门诊。 此外，检查检验报告出具后，"AI就医助理"也会第一时间推送结果。患者如有任何就诊需求，例如询 问"如何代煎中药"，在与"AI就医助理"对话后，页面将 ...

行业核心观点 - 2026年被视为人工通用智能（AGI）元年，AI将成为医疗健康领域的核心创新驱动力，深刻改变行业服务模式与产业格局 [1][2] - AI在医疗健康领域的应用将实现“双轨并行”，即同时赋能日常健康管理/基本疾病诊治与高端个性化治疗研发，成为连接基础研究与临床应用的核心纽带 [2][7] AI在日常健康管理与疾病诊治中的应用 - AI角色已从单一辅助工具转变为体系化赋能的“医生”，能够进行健康宣教、疾病预防、早期筛查及常规诊疗 [3] - 约60%的普通人在身体轻微不适时会先咨询AI，原因包括就医不便及AI医疗能力的提升 [3] - 在特定诊断中，AI系统能力显著提升，例如肺部感染诊断准确率从78%提升至92%，而同期实习医生的独立诊断能力下降了15% [3] - 超过40%的实习医生直接认可并采纳AI提供的异常指标判断，显示AI正成为医生群体的组成部分 [3] - 国内外众多高科技公司正不计成本地投入AI医生和赛博健康管理系统的研发，以提升基本医疗服务与健康管理的效率 [3] 支撑AI医疗体系的硬件与配套建设 - 可穿戴设备（手机、手环、手表等）是无创、动态实时检测血糖、心电等健康指标的主要硬件领域 [4] - 可穿戴设备因体积小、智能集约化管理资源不足，功能受限 [4] - 已有企业推出小型AI健康管理诊疗工作站，具备更强大的检测与AI分析能力，可进行人体生物电、超声影像学、呼出气成分等进阶指标的自助检测与分析 [4] - 这些工作站可实现社区区域性集中自助化健康管理与疾病防控，提升AI健康管家和AI家庭医生的价值 [4] - 配合AI健康专家与社区医生的医药配送物流系统（如京东）已基本成熟，未来需解决配套法规、审核与差错保险等问题 [4] - 研发一套适合AI健康与疾病管理的安全审核及保障保险体系，被认为具有很大的经济与社会价值 [4] AI在高端医疗与前沿研究中的应用 - 医疗健康服务模式正从常规疾病防控转向基因完善优化管理，该过程产生海量数据，远超人类大脑处理极限 [6] - AI研究机器人展现出强大的多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等）整合与分析能力，能结合临床特征与环境因素，精准识别疾病驱动基因、突变位点及治疗靶点 [6] - AI能推动治疗方案的个性化设计、疗效预测与安全性提升，实现精准的私人订制化治疗 [6] - 对于基因缺陷疾病，AI能利用强大算法预测、设计和优化sgRNA，提高基因编辑的特异性和安全性 [6] - 在细胞治疗领域，AI控制的自动化细胞培养与制备系统，可通过计算机视觉和深度学习算法智能控制培养条件，提升产品的标准化和一致性，同时大幅降低治疗与研发成本 [6] - AI驱动的蛋白质空间研究软件、药物作用模拟研发系统及体外类器官培养系统，已获包括美国FDA在内的监管机构认可，可替代实验动物研究，大大加快新药研发与临床应用速度 [6] 行业趋势与展望 - 中国生物医药产业已迎来黄金发展期，AI与生命科学的融合是重要趋势，企业正积极投入相关研发 [1] - 2026年，在从“创新驱动”向“价值驱动”的范式转型中，产业需跨越技术周期与资本周期的双重考验 [1] - 权威专家从免疫学角度呼吁结合AI开发实用检测设备，并提出如智能轮椅等应用构想，以提升就医效率 [1] - AI将在“以人为本”的全生命周期健康管理和推动细胞基因精准个性化高端治疗中扮演越来越重要的角色 [7]

本报讯（记者 柴嵘）日前，北京地坛医院推出一款感染性疾病医疗人工智能体，可初步评估患者相关 症状，提供居家护理建议与就医指导。预计2月中旬，它将在该院微信小程序、App等渠道免费出诊。 这款"AI医生"由该院近60名感染科专家团队参与研发，能针对流感、新冠、呼吸道感染等常见病症，结 合患者的症状、体温、基础疾病等信息，给出健康指导。该院感染性疾病智能诊疗研究北京市重点实验 室主任孙亚民介绍，它的定位是健康助手，患者不舒服时可以先咨询它，进行风险初步评估，就医后还 可以获得用药与康复指导，帮助理解病情。 从今年开始至2028年，该院还将陆续推出21个智能体，计划覆盖感染性疾病诊前、诊中、诊后及随访全 流程。 "AI医生"还整合了多种形式的健康科普内容，可根据患者咨询内容，主动推荐相关科普知识。孙亚民介 绍，"AI医生"设有安全控制机制。患者每次使用时，它会提示"本服务不能代替线下就医"，必要时会引 导患者尽快就诊。 ...

公司战略聚焦 - 百川智能将全面收缩战线，未来战略核心聚焦于医疗AI赛道，公司创始人王小川表示从第一天起就想做医疗，现在将确保新员工都认同此方向 [1] - 公司判断医疗是大模型“皇冠上的明珠”，并已进入应用范畴，因此选择集中资源只做医疗这一件事 [1] 行业痛点与市场机会 - 医疗行业的核心问题被归结为“供给不足”和“结构失衡”，具体表现为好医生长期短缺以及医患权力不对等 [2] - AI的价值在于填补医患信息鸿沟，推动决策权向患者让渡，从而改变医疗关系结构，而非简单取代或辅助医生 [2][3] - 中外医疗体系存在关键差异，中国患者倾向于直接选择三甲医院，未来趋势是医疗场景向居家转移，提升居家诊疗能力 [3][4] - 行业风向变化，OpenAI、Claude等国内外头部模型公司正密集进入医疗场景 [1] 技术路线与研发理念 - 公司不认同“多模态是主战场”的主流观点，认为符号与语言才是中轴，智力（将具体问题抽象化的能力）是核心 [5] - 在医疗领域，大量问题本质是决策问题，未来影像解读可能由专门小模型完成，其结果符号化后再交由语言模型推理，感知模型与认知模型需结合 [6] - 公司认为数据并非决定模型上限的唯一关键，智力是本质问题，核心在于评测体系和训练方法，以及从论文中萃取知识体系 [6] - 公司创始人批评市面上有500多个垂直医疗模型，但认为他们“都不知道什么叫做模型” [6] 产品场景与商业化路径 - 公司判断未来医疗大模型的巨大增量在院外而非院内，院内空间有限，过去以医生为中心的AI服务模式是“隔山打牛” [7] - 百川智能选择明确的To C路径，计划直接帮助患者，将于今年上半年推出两款产品 [7] - 商业化上，只要能为患者提供辅助决策价值就可以收费，模式包括直接向患者收费或通过服务包整合医疗资源和药械 [7] - 在监管边界上，公司定位为帮助患者理解信息、权衡方案、参与决策的辅助角色，不会进行诊断或开具处方 [7] 公司竞争优势与未来规划 - 公司的护城河总结为三点：模型领先一代、切入高价值严肃场景、坚持与大厂不同的创新节奏 [8] - 公司明确表示未来一定会出海，认为“不能出海的医疗公司不是好公司” [9] - 公司未来计划上市，但时间上会晚于近期已上市的同行，希望用一两年时间准备以优化商业模型，包括收入与成本结构 [9]

行业核心观点 - 一项全国性调研显示，超七成受访医生愿意推荐大众使用AI医生解决日常健康疑问，表明医疗行业对AI辅助诊疗的接受度与推荐意愿很高 [1] - 高达62%的受访医生已经在使用AI医生辅助工作，显示AI工具在医疗实践中的渗透率已达到显著水平 [1] - 超九成（90%）受访医生看好AI医生的未来发展，显示行业内部对AI医疗的前景持高度乐观态度 [1] 行业应用现状 - 在国内，真人医生开设“AI分身”以扩大服务范围已成为一种新兴趋势 [1] - 在健康AI蚂蚁阿福平台上，已有超过500位三甲医院医生开设了自己的“AI分身” [1] - 这些“AI分身”能够提供7*24小时在线服务，解答用户咨询，突破了传统医疗服务的时间限制 [1]

AI医疗应用的发展现状 - 2025年，AI健康应用已集成到豆包、元宝deepseek等通用大模型中，用户习惯使用其进行症状自查与诊断[1] - 国内已有101个医疗AI模型完成备案，与昂贵的专业设备不同，这些AI医生接触门槛低、无需预约、7×24小时在线且基本免费[3] - AI尤其擅长处理感冒、胃痛等数据丰富、症状典型的常见病，能快速匹配指南推荐的非处方药或生活干预方案[3] AI医疗应用的优势与市场接受度 - AI医生的便捷专业特性帮助了作息不规律的年轻人、上班族及基层医疗资源薄弱地区的居民，填补了初级医疗咨询的空白[3] - 许多网友使用后发现诊断准确，逐渐减少了去医院的次数，信任在一次次“说中症状”中累积[1][3] AI医疗应用存在的风险与挑战 - 存在AI乱开药方导致健康风险的情况，例如有海外用户根据ChatGPT建议长期用含溴化合物替代食盐，导致体内溴含量达1700mg/L，超过正常人两百倍，最终确诊慢性溴中毒[3][5][8] - 国内有用户因持续干咳，反复使用AI问诊平台自我诊断并自行购药，延误治疗八个月，最终医院检查高度怀疑为活动期继发性肺结核[8] - AI仅具备简单的图片识别和文字推理能力，依赖用户主观、碎片化甚至错误的自我描述，无法进行全面的“望闻问切”，关键信息出错易导致误判[9] - 大模型主要基于高频数据训练，对早期症状与常见病相似的疑难杂症（如肺结核、红斑狼疮）识别能力不足，易延误黄金治疗期[11] - 大语言模型存在技术固有的“幻觉”，可能编造不存在的药物或虚构临床指南[11] - 因AI建议导致误诊、误治后，责任归属不清，平台用户协议通常注明建议仅供参考，不构成医疗行为[11] 行业解决方案与发展趋势 - 源头上，训练材料被严格限定于高置信度数据库，如仅使用权威医学期刊和临床指南作为数据源[14] - 产品定位发生转变，AI不再直接面向患者输出诊断结论，而是转向后台支持角色，例如帮助整理症状描述成结构化病历[14] - 发展领域从全科转向专科务实，开发者选择深耕垂直领域（如皮肤病图像识别、糖尿病管理、眼科筛查），通过积累高质量数据提升特定任务表现[14] - 现阶段有效的AI医疗应用必须锚定于人类医生的判断框架之内，服务于专业诊疗[14] - 全球监管态度转向审慎，OpenAI已明确限制ChatGPT不得提供具体疾病诊断或用药建议[15] AI医疗应用的适用场景 - 在健康监测、用药提醒、复诊随访等长期、高频、低风险的场景中，AI能发挥独特优势，例如提醒高血压患者服药、记录术后康复情况[17] - 在已有明确诊断的康复或慢病管理阶段，适度借助AI进行日常跟踪和提醒是相对安全且有益的[19] - 在面对新发症状、不明原因不适、急重症筛查或需要个体化判断的场景时，AI的风险急剧上升，其便捷性可能掩盖病情，延误治疗[19] - 当前市面上的通用大模型所提供的健康建议，本质是对互联网公开文本进行统计关联后的概率推测，没有临床训练，未经医学验证，不具备执业资质[16]

核心观点 - 公司通过“一院三区”格局成型、核心技术攻坚与智慧服务革新，重塑妇幼健康服务新生态，巩固并提升了其在区域内的行业标杆地位 [2][4][10] 一院三区格局与能级跃升 - 公司“一院三区”格局于2025年全面成型，包括总院区、东院区及原有院区，实现差异化布局与同质化管理 [2][4] - 总院区于2025年1月22日运营，建筑面积14.5万平方米，重点升级辅助生殖、LDRP一体化产房，并发展国际医学部与普惠托育 [4] - 东院区于2023年12月开诊，开诊一年分娩量即跻身全市46家分娩机构第11位，精准对接东部区域需求 [4] - 总院区定位为综合性医疗中心，聚焦高技术含量服务；分院区发展特色专科，实现优质医疗资源扩容与均衡布局 [4] 核心技术攻坚与学科建设 - 2025年，公司在辅助生殖领域正式获得试管婴儿技术(IVF/ICSI)运行资质 [6] - 公司在胎儿医学领域集齐复杂双胎诊疗全套技术，并开展全市首例胎儿镜下胎盘吻合支激光凝固术 [6] - 公司在妇科领域国内率先开展“免麻醉即诊即治”电子宫腔镜技术，并成熟开展多项高难度肿瘤及盆底手术 [6] - 公司获批国家卫健委高危孕产妇门诊MDT，形成6大产科亚专科和3大妇女保健特色门诊的顶级专科集群 [7] - 公司获评“山东省公共卫生重点专科”(妇女儿童卫生)与“山东省危重新生儿救治中心”，并获批多项市级重点学科及实验室 [7] - 公司建立起女性0-100岁全生命周期服务体系和0-3岁儿童健康照护体系，打造“婚孕育教一体化，筛诊治康一条龙”的守护闭环 [7] - 公司科研实力增强，2025年立项纵向课题34项、横向课题37项，获山东省自然科学基金项目4项，制定行业标准与专家共识9项 [8] 智慧服务与流程革新 - 公司2025年创新打造以早孕关爱为起点的“两友好一关爱”服务模式，运用胚胎模型、VR/AR等技术提升宣教效果 [10] - 公司打造“生育友好百步圈”，推行集“医疗、营养、心理、运动、中医”于一体的“一保健五处方”服务模式 [10] - 公司构建“智慧门诊管家化、智慧病房智能化、线上线下连续化、5G远程医疗便捷化”的四维服务体系 [10] - 公司通过“潮汐式开诊”机制，使门诊预约率达92.42%；“无感预约”系统将特检患者候诊时间压缩至15.15分钟 [10] - 公司为全省首个实现“手机一键入出院”的医疗机构 [10] - 2025年4月，公司AI医生基于知识增强版DeepSeek平台上线，能提供智能问诊、健康预警及生成个性化健康方案 [11] - 公司妇幼信息平台实现与全市健康信息平台等多系统实时互联，形成“一次录入、全域共享”的数据贯通模式 [11] 市场地位与行业影响 - 公司分娩量持续保持全市首位，2025年在全市分娩占比再创历史新高 [11] - 公司牵头成立的“济南妇幼联盟”成员单位已拓展至127家，区域协同网络紧密 [11] - 公司作为国家住院医师规范化培训基地，理论结业考核通过率连续八年保持100%，稳居全省第一梯队 [9] - 公司连续三年蝉联国家妇幼保健机构绩效考核A+等级 [7] - 公司积极履行社会责任，完成对口支援任务，其“艾梅乙”防治“济南经验”吸引多省份调研，并通过推动基层标准化建设增强公益辐射力 [11]

智慧消费的本质与市场趋势 - 行业正经历从“消费升级”到“消费逻辑换代”的转变 过去由商家主导 现在由消费者的点击、停留和吐槽等行为直接反向指挥生产线[4] - 智慧消费的核心目标在于减少资源错配和压缩浪费成本 而非单纯讨好消费者 例如直播间AI导购和智能家电自动维护[4] - 智慧消费的终点并非追求机器更聪明 而是旨在让人生活得更安心[5] 技术融合与消费场景变革 - 技术正在消融传统边界 将线上、线下、娱乐、医疗、服务融合为一个整体[4] - 消费行为本身发生根本变化 从“付钱买货”转变为“进入一个场景” 交易成为在场景中顺手完成的动作 不再是主剧情[4] - 具体应用场景包括刷脸买菜、AI问诊、VR游览（如逛圆明园）以及AI诊断后无缝挂号等[4] 行业面临的挑战与风险 - 个性化服务越精准 对数据的“贪吃”式索取就越严重[4] - 算法越聪明 “杀熟”和歧视的风险就越高[4] - 技术若只追求效率而忽视伦理 将从“懂你”演变为“算计你” 这本质上是规则与底线问题 而非单纯技术问题[4] 行业可持续发展的关键 - 真正的分水岭在于技术能否“向善”[4] - 智慧消费不能仅服务于一二线城市 需普惠至更广泛人群 例如让县城老人用得起智能设备[4] - 行业发展的前提是认真保护普通人的数据隐私 唯有如此 聪明技术才能配得上用户的信任[4]

银行社交媒体指数（SMI）总览 - 2025年11月银行SMI总榜整体维持小幅波动，但榜单尾部经历显著洗牌 [1] - 中信银行（10月Top10）、天津银行（10月Top10）、长沙银行（10月Top16）、江西银行（10月Top19）跌出总榜 [1] - 兴业银行（Top2）、重庆银行（Top16）、浙商银行（Top17）、郑州银行（Top20）新晋入榜 [1] - 兴业银行近三个月排名呈现较大波幅，主要归因于其旗下抖音号“钱大掌柜”更新频率不稳定，导致分项指数跳动明显，进而拖累SMI总指数 [1] 高赞视频内容策略分析 - 网商银行系列作品《画100家小店》继续霸榜高赞榜 [2] - “创意剧情”成为新的流量密码，平安银行通过“职场社畜”题材悬念剧情，自然引出平安口袋银行App中的“AI医生”功能 [2] - 吉林银行通过展示00后运营小组策划消费贷产品的幕后故事，以有趣过程带出产品卖点 [2] - “场景化营销”成为本月亮点，银行网点成为展示地域文化的窗口 [2] - 中国邮政储蓄银行《网点奇遇记》系列将镜头对准西藏分行，藏式装修与温馨服务打破刻板印象，该系列11月有3个作品点赞超1.5万 [2] - 交通银行与新网银行均锁定“川渝”地区进行营销，交通银行通过“双城记”植入旅游优惠，新网银行展现成都多彩之美，两个作品点赞均超5千 [2] - 黄金仍是用户关注重点，兴业银行“钱大掌柜”推出《黄金的前世今生》系列，其中3期黄金相关视频平均点赞均超1.6万 [3] 高赞视频榜单（TOP10）详情 - 网商银行凭借《画100家小店》系列位列榜首 [6] - 兴业银行“钱大掌柜”凭借黄金主题内容位列第二 [6] - 中国邮政储蓄银行凭借《网点奇遇记》藏式主题内容位列第三 [6] - 平安银行凭借职场悬念剧情内容位列第四 [6] - 交通银行凭借成渝“双城记”文旅内容位列第五 [6] - 新网银行凭借展现成都多彩之美的内容位列第六 [7] - 吉林银行凭借“吉吉成长记”第5期内容位列第七 [7] - 恒丰银行、广发银行、微众银行企业+分别凭借节气、情感陪伴、创业故事等内容位列第八至第十 [7] 银行公众号高阅读榜（TOP10）详情 - 邮储银行+凭借《财富的答案II》纪录片相关内容，获得10万+阅读和1526在看，位列第一 [10][15] - 中国银行微银行凭借2026中国丙午（马）年贵金属纪念币预约主题，获得10万+阅读和1222在看，位列第二 [15] - 中国建设银行凭借缴费立减金活动内容，获得10万+阅读和724在看，位列第三 [15] - 中国农业银行微银行凭借马年贵金属纪念币销售内容，获得10万+阅读和469在看，位列第四 [15] - 平安银行凭借核心业务系统升级公告，获得10万+阅读和404在看，位列第五 [15] - 哈尔滨银行、招商银行、华夏银行、宁波银行、广发银行的服务号凭借医保缴费、申卡邀请、活动宣传、立减金、剧集推广等内容，阅读量均达10万+，位列第六至第十 [15][16]

公司与机构合作 - 北京大学人民医院与蚂蚁健康联合组建“医学人工智能创新联合研究中心”正式揭牌成立 [1][3][5] - 该研究中心旨在共同推动人工智能技术在医疗健康领域的前沿研究和应用落地 [1][3][5] 行业标准制定 - 由北大人民医院牵头，联合中国信通院、蚂蚁健康及多家顶尖医院共同编制了全国首个外科领域“AI医生”标准 [3][5] - 该标准在医学AI的技术应用标准、规范上迈出了系统化的关键一步 [3][5] 研究方向与目标 - 研究中心将聚焦临床真实痛点，重点探索AI在专病智能诊疗、临床决策支持及健康管理模型等方向的创新应用 [3][5] - 目标是全力推动将科研成果转化为更普惠、更可及的医疗健康服务 [3][5]