腾讯健康吴文达：从单点应用到场景应用，让医疗AI真正进入工作流

专场简介:

2026年腾讯全球数字生态大会医疗专场在深圳召开,专场聚焦AI与智能体技术在医疗健康领域的深度实践,全方位展示腾讯健康携手行业顶尖伙伴,将前沿技术转化为看得见的生产力的实战成果。

同时全面升级腾讯健康AI助手体验,让医疗服务更懂用户;并重磅发布AI助手体验,全面升级腾讯健康AI助手能力,助力医疗机构提升就医效率和体验;并重磅发布AI原生的医疗健康解决方案,探讨在AI与数字化转型浪潮中,在数据安全、克制开放的前提下,腾讯健康如何携手行业翘楚持续推动行业创新发展,让技术更有温度。腾讯云副总裁、腾讯健康负责人吴文达发表《从单点应用到场景协同,让医疗AI真正进入工作流》主题演讲。

以下为演讲全文实录:

各位嘉宾、各位伙伴、各位媒体朋友们:

大家下午好,我是腾讯健康的吴文达。欢迎大家参加腾讯全球数字生态大会智慧医疗专场!

过去这一年,AI从“能对话”的ChatBot到“会执行”的Agent,发展速度超过了所有人的想象。以WorkBuddy为代表的AI办公智能体,在个人生产力提效方面的价值已经获得充分验证,同时正在加速企业落地,驱动行业变革,医疗健康就是一个典型场景。

比如在药品零售领域,大量重复、规则化的工作正在被AI接管。资深药师的经验沉淀为可复用的skill,店员用于回复客户的咨询时间大大压缩。AI把人从重复劳动中解放出来,回到更有价值的判断和服务上。

在医药合规领域,过去药企的学术推广与医生互动高度依赖人工,合规往往只能事后考虑。如今,我们把合规Agent嵌进访前、访中、访后的每一次互动——访前自动生成医生多维画像与拜访计划、推荐个性化话术,访中访后把语音交流实时转成标准化合规记录。与此同时,整合了腾讯企点营销云的CDP、MA、SCRM等工具矩阵的数字运河项目,为基层诊所、零售药店提供数智化工具,帮助基层医疗服务体系建立自主的患者管理和服务能力。

在医药研发领域,过去科研人员往往需要穿梭于十余个专业系统之间,手动对齐数据、调度资源,“人找数据、人等结果”成为常态。现在,WorkBuddy 将 Agent 能力引入研发工作流,科研人员只需用自然语言描述分析目标,Agent 即可自主拆解任务、算力调度、自动化执行。日常事务耗时从“以天计”压缩到“以分钟计”,让科学家真正回归科学问题本身。

以上这些都是看得见的变化,但这背后,也体现了医疗健康行业对AI态度的改变。

以前大家聊AI,焦点还是哪个模型的参数有多大、智能水平有多高,特定任务识别准不准等,普遍关注的还是AI大模型能力水平的问题。但今天,随着大模型尤其是Agent产业落地进度加速,行业的关注点逐渐回归业务本质,也更加看重实际效果:AI能不能融入业务流程里?能带来多少实质提效和收益?AI的安全和责任谁来负责?

这些问题,也是我过去一年,被问得最多的问题。大家关注这些,归根结底是想算清一笔账:使用AI的成本有多高、风险是否可控。尤其在风险管控方面,医疗行业对AI的容错率极低,追求绝对的安全合规。为什么会这么严苛?因为在这个行业里,每一次判断背后,都关乎生命的重量与医学的严谨。

所以,我们始终坚持以人为本的AI发展理念;尤其在医疗健康行业,我们致力于向客户伙伴提供一套开箱即用的工具箱,不需要让所有医疗健康工作都围绕AI重新设计;让AI主动去适配人的工作流,而不是让人去适应僵化的系统。

首先,面向医疗机构与产业伙伴,我们打造了深入门诊服务、医药流通、重症临床等核心业务场景的 AI 解决方案,让智能体真正长在业务流里,让交付效果可被量化。

在医院服务领域,我们与广州市妇女儿童医疗中心联合打造的医院专属智能体,患者不用跳转App,在熟悉的公众号里就能得到一整套服务:微信官方的公众号AI分身,基于医院知识库,7×24小时解答日常院务问题;腾讯健康就医Agent,则承接导诊、预问诊、报告解读、用药和复诊计划这些更专业的就医需求,并直通后续就医流程。挂号更准了、问诊更顺了,医生也能从重复问答里抽身。

与此同时,我们把医院Agent能力通过开放平台开放出来,已经与1000多家优质医院、1000多家服务商及伙伴合作,也邀请更多的伙伴加入。

在医药合规领域,我们与多家top MNC合作,把 NGES 合规质检 Agent 以轻量插拔的方式接入现有业务系统——不用推翻重建,但拜访、内容、会议的全流程都有了合规检查。通用规则是内置好的,开箱即用,企业自己的 SOP 和禁用词也能配置成专属规则,识别到违规话术直接给出合规改写建议。整条业务流程跑完,合规也就跟着跑完了。

在医药流通领域,我们与1药网合作,把WorkBuddy企业版嵌入药品对码、首营审核、智能选品等业务流程,让AI成为承担具体岗位职责的“数字员工”,药品对码时间从原来数天压缩到现在的小时级,效率提升了10倍。

过去这些环节高度依赖人工盯盘,现在AI真正进入了临床和产业的核心业务流,从不同维度激发了行业的生产力。

面向患者和普通用户,我们构建了零门槛的 AI 服务通路——依托微信 14.39 亿用户的超级生态,将 Agent 能力原生嵌入会话、搜索与小程序等高频场景,让专业健康服务自然融入用户已有的数字生活,而非要求用户适应一个新工具。

看不懂体检报告、不知挂什么科?用户不再需要单独下载一个APP,打开微信即可通过腾讯健康找到精准答案。目前腾讯健康小程序累计用户规模已近9亿。

面向全民医保办事需求,我们打造了医保Agent,涵盖参保登录、余额查询等400余项“边问边办”服务,用户进入当地医保局公众号或小程序即可体验。目前已在湖北、深圳、青岛、镇江等30多个城市落地。大会之后,我们还将和湖北“鄂医保”推出国内首个异地就医备案AI服务,问一句就能办。

基于国家药监局数据,我们还推出了药箱Agent,覆盖95%市面药械,承载近亿次扫码。用户只需要通过微信扫一扫,扫描药盒上的码,就能快速了解用药说明,还能为全家人制定用药档案,用药提醒和复诊续方。

在医疗知识领域,知识更迭速度非常快,专业知识也有保质期,网上知识可信度极低。我们基于医典2000多份权威指南,打造了医典Agent,用AI实时纠正过时信息,确保随问随答的都是最权威的解答。同时,我们将医典专业知识库能力开放给WorkBuddy、元宝、ima等各类智能体产品,为用户提供了更多元、更便捷的专业知识获取渠道。

从查报告、办医保,到寻医问药,我们希望为用户提供触手可得的专业AI服务能力,不再被各种不靠谱的信息困扰,也不需要一个问题下载一个APP。

无论医疗服务还是企业提效,本质上都是“把已知的事情做得更好”。但在生命科学领域,AI真正令人激动的地方,是“帮人类去探索未知”。

过去,药物研发和基础研究高度依赖“试错”,靠做大量的物理实验去筛,周期极长、成本极高。而AI for Science带来的,是一次底层研究范式的转移:从“实验试错驱动”,走向“数据和计算驱动”。

比如,我们和英矽智能、德睿智药、分子之心等客户达成战略合作,打通了从底层算力、大模型底座到生物分子推理的全链路,这是为了把新药研发的门槛降下来。再比如,今年7月,腾讯生命科学实验室与中南大学联合研发的AI虚拟细胞算法登上了《Cell》杂志,直面“同药不同效”这个全球难题。

这些探索,往往不是一方就能闭环完成的。生命科学的深水区,需要一种不一样的合作模式——我们与科研机构共创,把我们的算力、模型与工程能力,和伙伴的临床积累、行业洞察结合起来,打破既有的模式盲点。向深水区蹚路,不仅是技术的广度,更是对生命科学的敬畏。

探索未知,从来不是一朝一夕走完的路,明天的生命科学专场,我们会沿着AI for Science的主线继续往下聊聊,也欢迎各位明天莅临。

现在,AI在具体场景的价值已经获得充分显现;下一个阶段,A I要在医疗健康领域发挥更大价值,仍然需要从单点工具到全领域系统协同发展的能力升级。

一个影像科医生可能每天用AI辅助看片子,但这只是他工作流的一环。他还要写病历、查文献、管随访。如果每个环节都要切一个系统、学一套新工具,切换成本直接把效率给抵消了。

药企也是一样。研发端要查文献做分析,营销端要过合规、做拜访。如果AI只是散落在不同部门、不同流程里的孤立工具,数据和经验是断开的,难以形成合力。

药店店员每天面临大量用药咨询,很难随时给出最专业的指导;更可惜的是,这些些高频的真实用药反馈,往往很难沉淀下来,助力药企研发和药店健康管理。

如果每进入一个新场景,都要重新搭建、单独集成,那这种“单点突破”是无法规模化的。这不仅成本高,而且效率低。面对这些真实的行业诉求,我们正在尝试把已经跑通的场景整合起来,为行业提供更低门槛的全域服务。

我们今天将正式发布腾讯健康“医疗AI Agent工具箱”。我们把分散在各个业务和服务场景的AI能力,升级为开箱即用、灵活组合的工具箱,从解决一个具体问题,到支持更多场景协同。

最底层是AI Infra,提供算力和安全底座;中间是模型Skill层,沉淀了医疗行业的专业能力;最上面是应用层,面向用户、医疗机构、医药企业和药店,以及科研机构等不同角色,我们全面开放腾讯医疗健康的Agent能力,这个工具箱有两个特性:

第一,是群智协同。过去,临床的经验、药企的知识、终端的反馈往往散落在各个孤岛。现在,工具箱把各方的专业能力整合、复用,目的是打破数据孤岛,让全医疗健康行业的智慧可以协同共享。

是数动飞轮。过去,单点工具用完,价值就断流了。现在,大家在平台上跑的每一次真实业务,都会沉淀为高质量的专业语料。业务跑得越深,模型就越懂这个行业,从而形成一个持续进化的正循环。

各位嘉宾、各位伙伴,我本人是医生背景、现在身处AI科技最前线。对于医疗和 AI科技融合的边界,我始终认为,应该坚持人文底色、坚守责任底线。AI科技能做什么取决于技术发展的上限,应用在医疗领域不应该做什么,是我们需要坚守的责任底线。

医学的本质是人学。 技术可以帮我们看清病理,但最终面对生老病死、做出临床决断的,依然是人。所以,无论AI多聪明,在专业判断上,它永远只能做辅助。重要结果需要医生核验,不替医生做决定。

医疗数据也是一样。它不是冷冰冰的代码,它背后是一个个鲜活的人,所以我们始终坚持“克制开放”,有所为有所不为,坚持数据合规与管理边界。

从解决一个具体问题,到支持更多场景协同;从一次性的项目交付,到开箱即用、可灵活组合的Agent工具箱。一套工具的价值,不由制造它的人定义,而由使用它的人定义。

所以,我们希望与医疗机构和产业伙伴一起,让AI更自然地进入医疗健康工作的每一个环节。把重复、琐碎的工作交给AI,把更多时间、更多精力,留给真正需要专业判断和人文关怀的事情。

今天的分享就到这里,

感谢大家!