如果騰訊下場做完整閉環，重資產自建醫院、藥店，會走向全行業伙伴的對立面

文 | 王莉萍

編 | 孫愛民

攝/丁寧

在人工智能（AI）浪潮席卷全球的背景下，AI的落地價值、發展邊界一直是醫療行業熱議的焦點。

國內醫療AI賽道提早進入炎熱夏天。眾多企業扎堆重投入、自建產業閉環，在持續投入與盈利壓力的夾縫中艱難探索，卻始終未能繞開兩大核心爭議：AI 能否真正落地解決臨床痛點？醫療科技發展，究竟該走大而全的產業閉環，還是小而精的垂直深耕路線？

對此，騰訊健康總裁、騰訊生命科學實驗室負責人吳文達提出了一個理性的視角：人工智能的“無限可能”，并非在于取代人類，而在于通過人機協作，厘清技術工具屬性與醫療人本屬性的核心邊界，重構醫療健康服務的底層邏輯。

2026年6月5日，在與《財經》的對話中，作為擁有醫學背景的科技領導者，吳文達強調，醫療AI發展需嚴守醫療本質與執業邊界，在合規穩妥的前提下，充分釋放人工智能在效率、精準度與普惠性上的核心潛力。

No.1

行業的卡點在哪里？

《財經》：你有一線行醫經驗，從醫生的角度看，傳統看病行醫最大的問題是什么？

吳文達：做一線醫生其實挺孤獨的，因為每一個人都對他有非常高的要求，包括患者、家庭、護士和院長，同時他又是龐大復雜體系中承壓最重的一環。所以，有時候無論醫生個人多努力，也難以單憑一己之力打破系統性的效率瓶頸。

醫生的工作非常繁瑣，一邊要專心看病、照顧患者情緒，一邊還要處理各類填報、文書工作，同時對接患者家屬、護理團隊和醫院管理等各項事務。醫生坐診需要一名助手，現在AI可以承接大量工具化、瑣碎的工作，幫醫生單點提效，這也是AI進入診室最簡單的切入點。我也一直在和國內外醫生朋友合作，推動智能醫療朝這個方向發展。

《財經》：大部分醫院已經實現AI進入診室，目前最大的卡點是技術適配、數據合規，還是醫護人員的接受度？

吳文達：我認為目前的醫療AI應用仍處于起步探索階段，距離深度融入核心業務流還有很大的空間。

現有的AI，較好地滿足了管理和行政減負的需求，例如文書總結、檢查報告梳理、語音輸入這些基礎功能。但這只是第一步，尚未完全觸及醫生最核心的臨床診療痛點。這不是技術做不到，不管是AI Agent（智能體）還是以前的很多軟件，技術層面完全可以實現深度賦能。

傳統的醫療信息系統，通常框架較為固定，都是醫生主動去適應系統規則。現在AI醫療最大的改變是不再讓人遷就機器，而是AI主動適配醫生。

想要真正做到機器服務于人，需要持續投入開發，從產品開發階段就需要按照適配醫生的思路去訓練和設計Agent。

《財經》：AI的到來，不僅在改變醫生的診療行為，是否也要考慮改變培訓醫生的模式？

吳文達：是的，這不是簡單的技術升級，而是整體工作方式、管理模式的改變，它影響的不只是醫生個人。

30年前，當時還是以紙質病歷為主的時代，我在海外幫助一個醫院上傳電子病歷系統。老一輩醫生不會打字，適應不了數字化系統，很多人只能口述內容，讓助理幫忙錄入。現在的醫生群體也在經歷一場類似的范式轉型，而且這次AI浪潮對工作習慣的沖擊，可比當年“打字錄入”的跨越要大得多。

未來，醫生不僅要會用AI，還要會調整、設計適配自己工作的Agent，適應全新的人機協同模式。當下整個行業正處于這樣一個關鍵的過渡期，而這次變革觸及的深水區，可能會比之前的互聯網變革更加深遠。

但終究AI 無法替代醫生的人文判斷、臨床決策。醫療本質上是一項以人為核心的服務，醫生寶貴的專業經驗、臨場應變的判斷力以及給予患者的人文關懷，是機器很難實現的。

《財經》：如何讓AI深度融入核心診療流程？

吳文達：每家醫院的氛圍、流程、工作方式都不一樣，標準化產品很難適配所有場景，這也是大多數醫生沒有真正用好AI的主要原因。

有一個我們稱之為標準化流程，問診癥狀、體檢報告這些內容，可以做到標準化梳理，醫生可以依托這些標準化信息，形成自己的初步診斷和診療思路。但臨床判斷沒辦法完全標準化，看病非常需要醫生的專注力和獨立思考。

Agent的價值，就是幫醫生提前預判流程、規劃下一步方案。醫生不用被動等著CT、采血等檢查結果，可以把Agent當成身邊的醫學生，提前預判患者需要做哪些檢查、不同結果對應什么樣的處理方式，包括緊急手術時間、術前準備、用藥安排等。醫生可以結合AI的預判和自己的經驗提前梳理思路、做好預案，等檢查結果出來再做最終決策，整體工作節奏會更從容。

騰訊的思路很務實，一方面用好現有的Agent能力，另一方面從醫生日常最瑣碎的工作入手，通過插件工具做單點提效，改善AI時代醫生的臨床工作體驗。

《財經》：在醫療行業，垂直的醫療大模型比通用大模型更實用嗎？誰的產品最好？

吳文達：目前全球都沒有完美的通用醫療大模型，這不是某一家企業的技術問題，是整個行業的共性難題。

垂直模型確實有它的專業優勢，但通用大模型的能力一直在快速進步。兩三年前行業普遍更看好垂直醫療大模型，但經過持續迭代優化，現在通用大模型的幻覺率低了很多，整體智能程度提升明顯，在醫療場景的實用性越來越強。通用大模型夠用，但前沿深耕仍需醫療專屬模型。

醫療與生命科學數據迭代節奏偏慢，同時醫療屬于超高復雜度的多模態場景，涵蓋文本、語音、影像、基因、多組學、蛋白結構、病理切片等多元數據，復雜程度遠高于普通行業。也正因醫療場景門檻極高、落地要求嚴苛，目前市面上多數醫療大模型，主要側重于在通用大模型基礎上進行應用層的適配，并不是真正從醫療場景的底層做重構與專屬訓練。

如果不考慮成本、著眼于前沿探索，醫療行業確實需要一套從底層自研、專門適配醫療場景的多模態基礎大模型。

No.2

對微信的依賴有多大？

《財經》：騰訊的智慧醫療規劃非常宏大，包含了每個環節，醫藥和醫療機構、付費系統，還有個人，看上去像要做一個閉環？

吳文達：打通所有醫療系統、實現全面互聯互通，不是騰訊的核心方向，醫療行業需要很多生態伙伴一起共建。很多廠商專門解決醫院的個性化需求，都是我們的合作伙伴。

我們的定位是，不自己下場包攬所有業務，不跟醫院、藥企、服務商競爭，只專注幫整個行業升級，全場景賦能。

如果騰訊自己下場做完整閉環，重資產自建醫院、藥店、互聯網醫院，看似形成了業務閉環，實則會走向全行業伙伴的對立面，違背了我們共建開放醫療生態的初衷。

我一直認為醫療行業很難由單一企業實現完全閉環。我們走的是開放連接、輕量化賦能的路線，核心是幫各類醫療醫藥機構做好數字化連接、提升工作效率。只有合作的伙伴效率真正提上來了，患者才能真正得到好處。

《財經》：騰訊健康更像一個依托在微信上的中間體，很大程度上是依賴于微信，你們有其他計劃嗎？

吳文達：依托微信是我們一直以來的入口定位，也是我們最大的優勢。

微信對接了衛健委、醫保局等官方機構，還有大量行業合作伙伴。微信有15億活躍用戶、9億醫保用戶，全國絕大多數三甲、三級醫院都已經入駐，大家早就習慣在微信上掛號、查報告、辦醫保業務。對普通用戶來說，只要服務體驗便捷流暢，這套模式就有長期存在的價值。

其實，有微信做接口，也大幅降低了醫院獨立開發App和復雜定制的門檻與成本，依托公眾號、小程序就可以做到。

除了前端的輕量連接，在產業深層賦能上，我們也有自研的NGES平臺，幫助藥企做合規內容質檢，通過大數據分析給出精準運營建議。

《財經》：現在每家醫院都安裝了很多系統，騰訊的 AI產品名聲卻不顯，發力是否有些晚？

吳文達：如果單純的聲量放大能夠切實幫助到更多患者，我們愿意去做。但如果不能實質性地推動業務發展或優化用戶體驗，那就失去了意義。騰訊內部的一貫思維是，把核心精力放在打磨產品和服務上，用實際的落地效果來證明價值。

現在的普遍痛點是，醫院的系統如果缺乏底層打通，反而容易造成效率的損耗。比如中國香港醫管局在30年前就統一了公立醫院的系統，所有公立醫院共用一套體系，就很好地規避了這類信息孤島問題。所以，做醫療AI不在于發力早晚，而在于是否找準了真問題。

目前行業里廠商很多，看似競爭激烈，但各家定位不同，其實并不沖突。業內有些企業傾向于通過重資產布局打通全產業鏈，但這往往容易走向相對封閉的模式。

醫療具有公共普惠屬性，更需要一個開放的生態。比如賣藥這件事，騰訊在流量和場景上完全有能力做閉環，為什么不自己下場去做？因為我們想得很清楚，我們要堅守“數字化助手”的邊界，這不是騰訊應該去做的事情。

我們發力點是幫助機構提升運轉效率。以藥企的合規系統為例，隨著監管日益嚴格，大家愈發看清了前置合規的價值。藥企每年舉辦成千上萬場學術會議，單靠傳統的人工事后抽檢根本無法全面覆蓋。而借助 AI 能力，我們可以實現事前、事中、事后的全流程智能管控，這種全流程合規的優勢是非常明顯的。

《財經》：騰訊投資了數十家醫療健康公司，在這個板塊是一體化，還是各自為戰？

吳文達：競爭和合作都有，但我們會盡量避開直接、激烈的競爭，優先和伙伴實現雙贏。

騰訊整體架構比較扁平，不是那種從上到下強管控的模式，跨部門、跨事業群基本都是橫向溝通、主動對接合作。作為員工，我希望架構更扁平。通過AI的幫助，只會越來越扁平。

No.3

未來的趨勢

《財經》：2026年是醫療AI的關鍵年，從“燒錢試驗”變成可盈利的基礎設施，資本邏輯變了，你的壓力大嗎？

吳文達：壓力在第一天已經存在。無論是壓力還是目標，我們不會因為它變得極端。醫療行業或許有一些短期變現的方式，但大多會透支行業未來、破壞行業秩序。

我加入騰訊，是非常喜歡這個企業的文化，它始終以價值觀為導向，有些違背長期價值的事，即使能短期內完成KPI（關鍵績效指標）也絕不會去做。比如互聯網醫院，我們是第一批獲得國家支持的企業，在早期做了大量探索性的工作。當看到這個行業逐漸成熟，很多企業都投入進來時，我們選擇了投資相關企業，并主動將重心從自建互聯網醫院中抽離。我們想得很清楚：做這件事情對行業一定有幫助，否則痛點就不會存在，但是否都必須由騰訊親自下場包攬？這是我們需要克制和思考的。

判斷一件事能不能做，核心看能不能提升整個行業、整個社會的效率，確保我們的行為、行動和決策是朝生態良好發展的方向邁進，這個理念才是我們最大的商業壁壘。

《財經》：你怎么看持續投入的價值？何時能夠打平或者盈利？

吳文達：我們不會單看盈利來定義這項業務的價值，盈利只是一個參考目標，不是核心目標。

騰訊云去年已經整體盈利，現階段重點是服務好客戶。我們之前在上海發布的醫療AI開放平臺，大幅降低了醫院用AI的門檻，依托微信的公眾號、小程序、掛號、復診這些場景，提前把AI能力部署進去，降低了很多醫院使用AI服務的壁壘，讓醫院做智能化落地更簡單。

《財經》：在全球醫療變化的進程中，科技公司扮演什么角色？

吳文達：醫院需要根據患者的需求購買服務，最終的責任主體仍然是醫院和醫生。

正因如此，在時間、精力和創新資源都有限的情況下，科技公司自然更傾向于將力量投入到那些能落地的場景中。

不可否認，當前AI仍存在黑箱問題，很多決策沒辦法完整解釋、溯源，這與醫療行業嚴謹、穩妥的要求確實存在需要持續攻克的挑戰。另外，想要做好優質的AI醫療，需要海量、均衡、高質量的數據，覆蓋不同年齡、性別、人群和地域，底層數據整理和治理的難度非常大。而科技公司的角色，正是依托底層技術去承接好這些臟活累活。

《財經》：騰訊健康未來三到五年需要完成的任務是什么？

吳文達：規劃很難跟上科技迭代的速度，更何況醫療體系對安全性要求極高，系統演進有其固有的穩健節奏。在這個大背景下，單純依靠盲目追趕技術更新是遠遠不夠的。因此，這已經超越了單純的技術命題，演變成了一個涉及教育普及、人才就業，以及整個社會的邏輯和結構性適應的系統工程。我們要做的，就是在這個長線進程中，扎扎實實做好全行業的數字化助手。

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