3月6日，京东健康发布2024年全年业绩公告，为中国互联网医疗产业标注了新的价值刻度。

公告显示，2024年京东健康总收入为人民币582亿元，非国际财务报告准则指标下（Non-IFRS）净利润达47.9亿元，收入和净利润双双超过市场预期。

这份亮眼的成绩单，不仅再次印证了“健康中国”战略下新型健康消费的澎湃动能，更揭示了数字技术重塑的互联网医疗的新商业范式，也映射出互联网医疗正在迈向价值创造的全新战场。

重塑渠道效率

近些年，健康消费已然成为新型消费的重要趋势。在刚刚发布的两会政府工作报告中强调，要从增加优质供给、创新和丰富消费场景等方面入手，扩大健康、养老、托幼、家政等多元化服务供给；加快数字、绿色、智能等新型消费发展。健康消费成为当前经济环境下，极具确定性的消费需求。

作为“线上健康消费第一入口”的新型医疗健康服务企业，京东健康通过“自营+平台+即时零售”三轮驱动，实现了供应链渠道效率的重塑，还以“线上+线下”的融合模式全面升级健康消费场景，持续拓展服务半径，实现全人群、全周期的健康覆盖，将政策蓝图转化为切实落地的服务能力，同时也成为自身坚实的竞争壁垒。

首先是线上购药的用户心智渐趋成熟，电商渠道正成为院外药品零售市场核心的增长驱动。根据中康CMH数据，2024年中国医药零售市场的药品销售规模达到5019亿元，其中，电商渠道药品销售645亿元，同比增速为4.6%，增长领先实体药店的0.3%。

在此背景下，2024年京东健康持续强化自营优势，与全球药企的合作黏性进一步加强，通过成熟的首发上市解决方案，帮助药企加速新药的全渠道拓展。2024年，包括礼来的双靶向创新药穆峰达®在内的近30款新特药在京东健康实现线上首发。默克、欧加隆、默沙东、赫力昂、辉瑞等全球顶尖药企，都已在供应链服务、患者服务、数字营销服务等方面与京东健康开展全方位深度合作。

而在品类突破方面，京东健康持续强化智能监测、呼吸制氧等医疗器械品类优势，并以居家养老场景为突破口，进一步巩固行业领先地位。2024年，京东健康已成为四川省、广东省、河南省等19个地区的适老消费券承接平台，为超过3亿的银发人群提供多元化丰富的健康产品与服务。

2024年，京东健康也在持续发力即时零售，尤其是在“网上买药医保个账支付”服务方面的突破，更是让其在商家与用户两端拥有更多的“不可替代性”。目前，“京东买药秒送”已在上海、北京、广州等近20个城市开通“网上买药医保个账支付”功能，共接入全国超3000家医保定点药房，覆盖人口超1亿人。

医疗大模型加速落地

AI正成为医疗行业变革的核心驱动力。事实上，我国正从顶层设计上推动“AI+”的发展。继去年政府工作报告首提“人工智能+”之后，今年政府工作报告再次指出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用......”

2024年11月，国家卫健委等部门发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，列出4大类，共计84种具体场景，加速AI在医疗领域的应用落地。

作为互联网医疗领域布局AI最早的企业之一，京东健康始终重视数智技术创新的巨大价值，将人工智能、数字化技术等前沿科技应用于医疗健康领域，驱动普惠医疗加速落地。

京东健康自研的医疗大模型“京医千询”已成为业内应用场景最丰富、与医院共建最深、合作医生最多、参与用户最广泛的垂类大模型之一，并已全面开源，进一步降低医疗AI应用的开发门槛，让更多医疗机构、开发者可以基于“京医千询”快速开发出适合自身需求的医疗AI应用。

不仅如此，京东健康也在借助AI继续强化其互联网医疗领域的能力建设。例如问病史、开化验单、写病历等过往由医生亲自完成的工作，在京东互联网医院则可以交由AI来完成，医生可以把更多时间交给患者，分配在病情分析、治疗方案解释等更有价值的诊疗环节。

而在精神心理、皮肤等更为细分的专科领域，京东健康不仅已与武汉大学人民医院启动“基于多模态大模型等AI技术的自动辅助病历生成系统”项目，以技术创新提升精神科门诊服务效率和准确性；还在皮肤专科实现AI规模化应用落地，AI多模态诊断准确率已超95%。

从技术突破、规模化落地、再到生态共建，医疗AI，如今已不再只是京东健康提升自身服务效率的工具，更是成为重塑整个医疗行业的新质生产力，在推动医疗资源供给方面发挥着巨大价值。

更深层的价值在于，当偏远山区的患者通过互联网医院与远在几千公里外的专家进行在线复诊，当患者足不出户就能通过到家快检快速明确病因并及时用药时，京东健康正在逐步超越一家健康企业的服务边界，成为“健康中国2030”愿景的践行者与引领者。

未来，京东健康将以数智化创新为矛、以效率变革为盾，为行业树立“效率与温度并存”的范本，同时也将在商业价值与社会价值的共振中，为中国互联网医疗产业的变革提供全新路径。

本文仅供参考，不构成投资建议，投资者据此作出决策需自甘风险