DeepSeek，为互联网医疗指了条新出路
DeepSeek这波热度还在持续。它的深度推理模型和“深度思考”模式，向外界充分展示了长链条思维在AI问答中的价值——用户得到一个答案，同时也看到了一条完整、清晰的逻辑路径。
恰巧在互联网医疗领域，与C端用户的高频交互本就是常态，AI问答产品早已是标配。为了把回答做得更精准，目前春雨医生、京东健康、平安健康、腾讯健康、微脉、智云健康等多家企业，都已将DeepSeek的能力接入自家产品。
已接入DeepSeek的互联网医疗健康服务产品或平台，资料来源：企业公开信息
说实话，不管接不接入DeepSeek，AI在互联网医疗服务里渗透得已经相当深了。但DeepSeek带来的那股子“创新思维”，确实让行业看到了一个新方向。
01 DeepSeek带来的几点启发
DeepSeek这么一亮相，给行业带来的绝不仅仅是技术层面的升级。它更关键的启发，在于产品和模式本身。
第一，AI没法代替医生本人，但完全可以帮医生造个“数字分身”，把医生的部分服务能力复制出来。
医生资源短缺是老问题，线上线下都一样。只不过在互联网医疗平台上，这个矛盾暴露得更彻底——医生们的主业还在线下的医院，在平台上提供服务，靠的几乎全是碎片时间。过去行业为了盘活这些碎片资源，一边拉医生入驻，一边用“抢单”制来激励接诊，主要面向的还是基层或时间相对宽裕的医生。
可对那些一号难求的名医专家来说，他们的碎片时间比金子还贵。这时候，“数字分身”就派上了大用场。它深度学习专家的知识体系、诊疗风格，然后随时待命，用户发起的问诊需求基本都能立刻响应。
第二，AI能让线上医疗服务“理性”与“温度”共存。
“排队一小时，看病三分钟”，传统医疗体系里这个老毛病被骂了很多年。一大原因是医生接诊量太大，根本没时间多聊。但到了互联网医疗，效率是提上去了，医生“几句话说完”的情况依然存在。背后还藏着另一个原因：不是每位医生都擅长表达，也不是都能把诊断的来龙去脉讲得清清楚楚。
DeepSeek在深度思考模式下给出的回答，包含完整的思考过程和系统化的结论。这个思路完全可以移植到线上医疗服务里——帮医生或其他服务角色，更有逻辑地拆解和解答用户的问题。
同时，平台可以搭建一个可交互、可进化的数字形象。把数据伦理、交互设计、服务模式这些要素融合在一起，在技术的底层逻辑里嵌入对人类情感、尊严、文化差异的理解。它能捕捉到用户情绪，并给出回应。这或许也能很大程度上缓解用户对某些医生“态度不好”的抱怨。
第三，通过对海量数据的深度分析和推理，精准挖掘出用户那些自己都没说出口的需求，然后促成商业转化。
一个综合型互联网医疗平台上，除了咨询问诊，还有搜索浏览、健康监测、用药习惯等等数据。单靠某一维度的数据，根本摸不到用户的真实需求。真正想洞察用户的潜在需求，得靠多维度用户画像，还要能对非结构化的文本进行语义推理。更考验功力的是，还得根据关键数据的变化，追踪用户的需求走向。
好消息是，已经有不少互联网医疗平台在这条路上迭代了。
02 智能体、数字人，革新在线问诊
在线问诊是互联网医疗最核心的服务。为了缓解医生资源紧张的局面，各平台开始打造智能体和数字人，把医生和其他服务角色的能力复制出来，让在线问诊变得更“聪明”。
2024年，支付宝就开始为医生搭建智能体。北大人民医院主任医师张韬，成了首个在支付宝开通智能体助理的医生。这个智能体围绕他的执业需求提供AI工具，相当于给医生建了一个“数字分身”，放大名医的服务效能。
近期，京东健康的AI医生智能体产品完成了内测，首批医生的AI数字分身已经在京东互联网医院上线。这些分身深度学习医生的知识、思维方式和表达习惯，能7×24小时回答患者的咨询；有需要时，还能直接帮患者挂号、预约医生本人的时间，或提供诊后服务。
春雨医生走的路子也差不多——他们基于各科室顶级医生脱敏后的临床数据，结合海量医学知识库，打造了专科数字人医生。
不只是医生，医疗健康服务的其他角色也开始拥有智能体了。京东健康依托“京医千询”大模型，已经推出了AI医生、AI药师、AI营养师、AI心理咨询师等一系列专业服务数字人。支付宝在搭建医生智能体的同时，也和卫健部门、医保部门、医疗机构、专科合作，推出了各类智能体。比如浙江卫健委与支付宝共建的“安诊儿”，2024年12月升级到2.0版，提供名医智能体、智能报告解读、智能健康档案、智能就医陪诊等服务。
更多角色和机构的智能体加入，让线上服务资源更丰富，线上线下服务也结合得更紧密了。从传统的在线问诊到如今的智能体、数字人，AI确实给互联网医疗带来了不少变化。
过去，在线问诊的形式无非图文、语音、视频、电话这些，各有各的优势和局限，用户按需选择。智能体则把这些交互形式整合在一起，把各种优势发挥到了极致。
智能体还实现了从“被动答问”到“主动发问”的进化。传统问诊流程里，用户发起问诊时需要提出核心问题并描述病情，平台再给一些提示让用户补充资料，最后医生解答。而智能体和用户交流时，能主动干预，尤其是进行深度推理，模拟医生的追问逻辑。
别忘了，智能体现在大多以“人”的形象出现，拉近了和用户的心理距离。数字分身通常会采集医生自己的形象、声音、语调、表达习惯，力求最接近真人；机构类智能体则用有亲和力的虚拟形象，形态也很多样。无论哪种，都能和用户建立起更真实的情感连接。
03 不只是问答，更是服务
写文案、做计划、制表格……DeepSeek的深度思考在很多领域都能给人启发，帮人提效。但医疗健康服务有点特殊——平台可以为用户提供健康建议、报告解读、营养方案，但说到底，这些还都是“信息”层面的事，很难彻底解决用户的实际问题。于是，“会话即服务”就成了一个值得探索的方向。
据了解，微医控股正在面向C端研发新的AI产品，目前处于内测阶段，很快会上线。这款产品整合了多个先进大模型的能力，试图在安全、合规、有效的基础上，为用户提供更个性化的服务。
京东健康的AI健康智能体“康康”2024年7月上线后，到今天已经整合了5.2万多家医疗机构的挂号资源和190多项健康服务。这里面不仅有京东买药、京东互联网医院、京东到家快检、京东护士到家等自有服务，还接入了大量第三方健康服务。
2024年9月，支付宝发布“AI健康管家”，提供找医生、读报告、陪看诊、问医保、管健康等一系列AI健康服务。比如用户问医保相关问题，有需要时可以直接通过AI推荐的入口办理业务。这背后同样是对内外部资源的深度连接和整合，包括前面提到的各种智能体。支付宝也明确表示，将面向医疗和泛健康行业开放智能体协作，吸纳更多合作资源。
2025年2月，微脉的健康管理智能应用CareAI接入DeepSeek V3和R1模型后，把它用在了预问诊、医生推荐、服务推荐、个案管理等多个场景。除了微脉自营的服务资源，CareAI还连接了签约合作医院的线上线下资源，以及保险、陪诊、护理上门、家庭康养、远程监测等第三方生态伙伴。
腾讯健康则通过腾讯云接入了DeepSeek大模型，与腾讯混元形成了“双模”组合。同时，他们正在加速打造大模型医疗服务应用平台，为全国超1000家医院提供大模型医疗服务和智能应用。医院可以自由选择DeepSeek或腾讯混元，通过AI助手来提供各类医疗服务和健康知识，为患者制定更人性化的就医计划和健康管理方案。
说白了，除了输出信息，AI必须能通过服务帮用户解决问题。而精准推荐，不光是在解决问题，也是平台商业化的路径之一。
一方面，随着时间推移，互联网医疗平台承载的服务越来越丰富。但很多用户未必有专业能力或耐心自己去搜索、筛选。前文已经提到，AI可以根据多维度数据进行深度推理，捕捉用户的真实需求，甚至比用户自己更清楚他需要什么。在这种洞察基础上推荐的产品或服务，才能实现更高的转化。
另一方面，互联网医疗平台在院外市场扮演着连接医、护、药、险的角色。平台要和这些参与方一起，探索个性化的用户服务模式。在这个过程中，提高资源与用户的匹配度，让医、护、药、险高效地找到目标用户，也使用户精准地获取所需服务——这才是AI真正的价值所在。
04 新路径上，仍需注意AI应用边界
总的来说，以DeepSeek为代表的深度推理模型，不只是一个技术工具。它为互联网医疗指出了一条新路：从简单的“在线问诊”升级为“智能医疗大脑”，让每个用户都能获取自己所需的医疗资源，真正实现个性化的全生命周期健康服务。从各平台当前的产品状态来看，离这个目标还有一定距离，但至少，从零到一的关键一步，已经迈出去了。
放眼整个行业，对DeepSeek变革医疗服务模式的热情确实很高。但越是这个时候，越需要保持冷静。对互联网医疗来说，AI的应用底线不能碰。
《互联网诊疗监管细则（试行）》早就明确规定：其他人、人工智能软件不得冒用或替代医生本人提供诊疗服务；严禁使用人工智能自动生成处方。在实际操作里，AI开方这件事相对容易界定和避免。但AI替代医生提供诊疗服务这条红线，就得格外警惕了。医生智能体、数字分身提供的服务里，健康建议和诊疗行为之间可能存在模糊地带，尤其涉及疾病诊断、用药建议的时候。行业需要保持敬畏，在法律法规和伦理框架内创新，才能走得更远。
