讯飞医疗，正在解决“连续”问题

对很多患者而言，走出医院大门，院内治疗告一段落，而康复之路才刚刚开启。

手里攥着几页写满专业术语的出院医嘱，对用药、饮食禁忌似懂非懂。回到家，伤口怎么护理、指标怎么监测、哪些症状要警惕；在缺少医生实时指导的情况下，多数人只能依靠自身感受判断。而医学风险，往往潜藏在主观感受之外。

医院的服务边界长期局限于院内，连贯的医疗服务，常在患者离院之后发生断档。

过去几十年，医疗体系解决了缺医少药的问题，用信息化提升效率，又借互联网连接患者和医疗资源。但患者离院之后的健康需求，始终缺少一套系统化、规模化的承接方案。

对此，讯飞医疗总裁陶晓东表示，健康中国建设要求持续强化全民健康管理、疾病防控与连续性医疗服务能力。

连续医疗的发展方向早已明确。但在行业普遍实践中，基层医疗机构与医院并非没有过院外管理的探索，真正卡住整条服务链条的，是人力供给与服务成本的刚性约束。而随着AI医疗逐步走向临床深水区，医护人员的服务半径得以有效延伸，有限的人力也能承接住患者离院后的常态化健康管理需求。

从短缺到连续，医疗服务的四次演进

医院的服务边界，本质上由供给能力决定。技术能做的，是把这条边界一点点向外推。回看过去几十年，每一代技术都解决了诸多难题，但“患者离院之后”这一段，始终比较薄弱。

具体来看，1.0阶段，缺医少药，以治为主。

建国后很长一段时间，医疗资源相对短缺，看病难、缺医少药。医疗体系的第一要务，是建医院、扩床位、培养医生，赤脚医生和三级医疗预防网，把基础医疗铺到村镇。

对医院来说，这一阶段的使命很简单，即把送上门的病人治好。病床、手术台、急诊室，几乎占去医生全部精力。医疗的边界在院内、聚焦急性病、救命；患者大部分时间在家，疾病多靠自愈和经验。

2.0阶段，信息化，使效率提升。

1980年代，大型医院开始探索单机版信息系统；1995年金卫工程启动，中国医院信息系统CHIS上线；此后，电子病历、PACS相继普及，2009年新医改进一步加大投入。

信息化作为医院内部的一场效率革命，将挂号、收费、药房、病历等，先后从纸质搬到电脑。只是，很多时候，相关系统是垂直建起来的，标准不一、接口不通，院内科室之间难以互通，跨院更无从谈起。

3.0阶段，互联网医疗诞生，连接建立。

2010年起，在线挂号、轻问诊率先切入；2014年被视为移动医疗元年，全年相关融资超80起；2015年，平安好医生上线、乌镇互联网医院开出了第一张处方；2018年，“互联网+医疗健康”的方向得到肯定。

（乌镇互联网医院开出的第一张处方）

互联网医疗的到来，释放了“连接”的价值，患者能在线找到医生、药品和服务。只是，“连接”并不等同于“连续”。前者更多是点状连接、问完即走，成本随技术发展快速下降；后者作为持续性的行为，成本会随时间累积。

以医院的执行端为例，随访主要靠护士打电话、拉微信群，医生忙于手术和查房，对院外病人心有余而力不足。

中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）院长田仰华算过一笔账，即患者仅仅为了看一张化验单，也要专程挂号、跑一趟医院；这家医院日门诊峰值达3万人次，若能把其中三分之一的需求分流到线上，就能减少约一万人次到院，再算上陪同家属与停车、交通等，能节约不少社会成本。

问题是，医护人力供给是有限的。以一家年门诊量数百万的龙头三甲为例，全院职工八千余人，临床医生只有2400人，要同时撑起庞大门诊量和精细化服务，压力可想而知。持续服务的规模化，亦无从谈起。

而这个长期卡住行业的矛盾，在大模型走向临床、具备规模化应用的条件之后，渐渐有了被解开的可能。

在陶晓东看来，这一步有其产业必然。原因在于，信息化建设经过十几二十年，院内数据互通、运营效率等已比较成熟，接下来的投入，自然会转向AI与智能化。

事实也是如此。大模型的到来，让连续服务的成本结构发生了根本变化，重复劳动由AI承担、海量信息由AI处理、服务范围则由AI扩大，医护得以专注于专业判断。

山东大学齐鲁医院副院长韩辉把这看作落地“防、诊、治、康”全链条的抓手，把过去侧重治疗的医院，拉回到预防、诊治、院后随访的完整链条上。

只是，技术条件具备，不等于服务落地。连续服务需要一个贯穿诊疗、数据与服务的完整方案，这套方案无法靠单点能力简单拼合。这正是讯飞医疗过去多年的积累所回应的考题。

AI医疗，殊途同归

当“连续”成为各家医院共同的目标，不同禀赋的厂商，从各自擅长之处，给出了自己的答案。

从医院视角看，AI医疗相关探索大致沿着几条路径推进：

有的从大众健康服务入口切入，依托流量与生态能力连接用户，覆盖健康咨询、慢病管理等泛健康需求；有的从院内数字化基建延伸，凭借医院信息系统与数据沉淀向外拓展服务边界；有的从单病种、单环节的AI技术突破起步，聚焦提升特定诊疗场景的效率与精度。

而行业的共同走向，是把分散的能力，串成一条完整的服务链。

互联网巨头们，依托亿级用户、支付与电商生态，把健康咨询、报告解读、慢病管理装进了超级入口。这一类玩家重点解决的，是服务如何抵达患者、患者如何被组织起来。

长期服务医院的信息系统和数据中台的厂商，作为很多医院数字化的承建者，如今也正顺着数据向院外延伸。

还有一批厂商，则从影像这一最早标准化的单点算法起步，以科室级工具交付，并把服务从影像诊断拓展至更多诊疗场景，解决特定诊疗环节的效率与精度。

各家路径不同，目标一致，都指向让医疗服务真正连续、完整。只是从行业整体来看，几类探索尝试后，专业诊断与患者持续服务之间，仍有一道沟壑。

毕竟，真实医疗天然是连续的，患者在院时，医生虽能看到完整病情；可一旦离院，后续治疗、康复进程便很难采集。而患者再次就诊时，若缺乏患者日常的用药、指标、症状作为上下文，判断只能依赖当下的主诉和检查。

因此，医院需要的，是一套能把患者院外日常信息持续采集、沉淀下来的产品——出院后让医院看得到患者的康复情况，就诊时把完整的患者上下文交到医生手里。

讯飞医疗补上的，正是这道沟壑。

据陶晓东回忆，2016年讯飞医疗成立时，行业目光集中在影像辅助诊断和互联网医疗，其中影像数据量大、标准化程度高，而互联网则在其他行业已验证了效应。

他并不讳言讯飞的路径差异：“我们没有特别强的互联网基因。”在陶晓东看来，相比先圈住流量、再在用户里筛选商业机会，讯飞更愿意从医疗的本质出发，站在临床的角度去发现真正的患者真正的用户，并在这个过程中实现商业的成功。

这十年，讯飞逐步构建起G、B、C一体布局，形成“诊疗产生数据、基座沉淀档案、服务承接患者”的完整链路。

落到患者身上，讯飞承接其离院后时间的，是多套相互衔接的服务。

面向患者管理，跟着患者走完从住院到康复的全程，AI患者管理平台已迭代到3.0，从单科专病扩展为全院分层。

图片来源：讯飞医疗官网

出院前，大模型通读患者在院的术前评估、入院小结、查房记录、检查检验，结合临床指南为患者画像，把“看不懂的病历”变成“能读懂的康复计划”。

回家后，平台按需求分层：低干预需求由AI自动完成电话随访、复诊提醒和健康宣教，免费且随时可咨询；康复黄金窗口期的重点病种，由健康管理师协同主管医生，配备图文咨询、视频问诊和定期评估。

目前平台已沉淀160余条标准化专病路径，覆盖30多个临床科室，由医生、护士、营养师、康复师多师共管；依托智能随访Agent和动态循证推理，方案随康复进度自动调整，风险一旦出现，就触发分级干预。

以一个真实故事为例，一位69岁、有脑梗死和肺栓塞病史的患者，2026年5月做完第一次冠脉介入，6月家属便在平台反馈胸闷，到9月症状频繁发作、伴乏力。对此，AI识别风险线索，经健康管理师核实后，四川省人民医院心血管内科医生作出了需返院的判断，按分阶段方案完成了后续介入。

而这样的个案，正在更多医院被复制。

据悉，AI患者管理平台目前已落地全国300余家医院，累计服务50万出院患者。

讯飞晓医作为AI健康管家，则更多面向更高频、也更分散的日常健康需求。

事实上，一个人一生里绝大多数与健康相关的时刻，都发生在医院之外，比如一阵莫名的腹痛、体检报告上的箭头、拿不准该挂哪个科、想确认某种药有没有副作用。这些细碎的场景，大多够不上一次门诊，却无时不在。

用户身体不适时，讯飞晓医能通过多轮主动问诊连续追问，像医生一样逐层了解症状、持续时间、诱发因素、伴随表现，再判断健康方向、推荐科室。

田仰华曾举例，很多医院设有“变态反应科”，老百姓却不知道它到底看什么病，还常把“神经病”和“精神病”混为一谈；同一种疾病在不同医院可能归属不同科室。而AI时代，这些复杂的医学知识，正通过对话的形式，传递给大多数普通用户。

而检查检验单、体检报告上传后，AI亦能逐项解读异常指标、提示复查。讯飞晓医进一步升级了多医学报告综合解读，把不同时间的多份报告关联起来，串联指标、对比趋势，而非仅仅读懂单张报告上的几个箭头。

在此基础上，讯飞晓医还新增健康风险洞察和综合健管计划，基于动态健康档案识别风险，生成覆盖用药、复查、饮食、运动的完整计划，并随指标变化动态调整。针对偏好中医的用户，还上线了舌面体质辨识，并据此推荐饮食、功法和茶饮等养生方案。

而沿着这些能力往下走，健康服务的形态正在发生变化——从一次咨询，拉长到人的一生。

BG十年积累，C端价值的兑现与重估

连续服务能否夯实，取决于医院与产业伙伴的共建深度。

表面看，竞争发生在C端产品和流量层面，底层考验的却是对医院场景的理解、数据积累和信任厚度。医院要做好连续服务，需要一个能长期同行的产业伙伴。

在此方面，讯飞医疗过往多年在B端、G端的积累，恰好构成了连续服务最需要的底座。

首先是数据，要服务好一个患者，前提是得真正了解他。在此之前，患者在院的完整诊疗数据，分散在不同系统，打通依赖B端对接。

以影像为例。一个患者辗转几家医院，过去能依靠的，往往是一袋随身携带的影像胶片和纸质报告。胶片带没带齐、报告有没有遗失，直接决定下一家医院的医生能看到什么；资料一旦不全，便只能重复检查、重复花钱。

这些资料的携带与保管，过去都压在患者自己身上，医生真正需要的原始影像，反而锁在各家医院的系统里。

广西医保影像云要解开的，正是这个结。其由讯飞医疗参与建设，把分散在各家医疗机构的影像，在患者授权的前提下汇聚到同一平台，成为跟随患者的连续记录。

这意味着，患者在一家医院拍的CT、磁共振，到另一家医院复诊或转诊时，接诊医生可以直接调取原始影像，逐层查看、对照分析。

截至2026年9月，广西医保影像云已接入469家医疗机构、归集影像超1200万例、跨院调阅220万余次。而把视野放宽，讯飞影像云整体服务了超2.6亿人次，并在安徽、广西等省份实现了全覆盖。

而模型专业性，与数据连续性同等重要。

2023年，讯飞星火医疗大模型发布，彼时这也是业内唯一基于全国产算力训练的医疗大模型；2025年3月，行业首个医疗深度推理大模型星火医疗大模型X1落地，引入循证推理与知识反思，明显压低了医疗幻觉。

此后，基于近10亿量级医学知识底座，还有医患两端日均超220万次的真实服务数据，星火医疗大模型持续迭代。

据陶晓东透露，实际应用中，AI推荐与医生判断不一致、医生也未修改的病例，会被挑出来，交给专家团队复核。若AI正确，便会强化这条判断；若AI出错，则会成为新的数据点，反哺AI。

这套“使用—反馈—裁决—再训练”的循环，亦推着模型一路向前。在2026科大讯飞全球1024开发者节上，星火医疗大模型迭代到V3.7版本，实现了语义、影像、语音的多模态融合，并在上海人工智能实验室最新发布的MedBench 5.0智能体评测中，以99.6分位列行业第一。

图片出处：MedBench官网

此外，对医疗这一强监管行业，信任与合规亦不容忽视。而在此方面，讯飞多年的B端、G端底色，成为了其一大背书。

最终，数据、模型、信任等融合在一起，构成了讯飞与医院的长期同行。

判断医院端的需求是不是真需求，最直接的证据，是患者和医院是否愿意为之持续付费。而讯飞医疗的财报，恰好为此提供了证明。

2025，讯飞医疗患者管理服务收入2.73亿元、增长29.3%；2026年上半年，讯飞医疗营收4.46亿元、增长49.4%，其中AI健康助手收入1.82亿元、增长74.9%，成为增长最快的业务板块之一。

以讯飞医疗与山东大学齐鲁医院共建的“齐鲁·星火”全病程管理大模型为例，累计管理患者超27万人次，减轻医护90%的随访工作量，患者满意度超98%；与中国科大附一院共建“智医随行”大模型已覆盖超100个病种，约半数出院患者纳入管理。

透过这些数字，讯飞医疗的角色逐渐清晰。它既走在技术前沿，亦与医生的同行，把AI嵌入诊疗与康复的原有链条，让有限的专业能力，延伸到过去无人承接的院外时间——无论身处医院内外，每一个人都能被持续地关心、照护。

归根结底，连续医疗的故事才刚刚开始。而讯飞医疗交出的这份AI答卷，正让优质医疗真正可及、可续、可托付。