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京医千询通过十门高级卫生专业技术资格考试真题测试
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中国新闻网2 hours agoTech10 min readChinaView translation

京医千询通过十门高级卫生专业技术资格考试真题测试

国内医疗大模型首次公开通过高级职称考试多门科目,标志着医疗AI能力从执业医师及格线向高级职称评审线迈进

Quick Look

京东健康自研医疗大模型京医千询在线下闭环测试中,以真人考生真题成功通过高级职称考试十门科目,展示了其在复杂病例处置与长链临床推理方面的能力。

AI-generated summary

Why It Matters

京东健康自研医疗大模型京医千询在线下参与2026年高级卫生专业技术资格考试真题测试,十门科目全部达到合格线。

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一个AI医生,去参加主任医师的职称考试,结果会怎样?

近期,京东健康自研医疗大模型京医千询以线下方式参与2026年高级卫生专业技术资格考试真题测试(以下简称“高级职称考试”),十门科目全部达到合格线。这是国内医疗大模型首次公开通过高级职称考试多门科目。医疗AI的能力标尺,正在从“执业医师及格线”向“高级职称评审线”上移,即把国家级卫生专业技术资格考试的严格标准,引入到医疗AI能力的评测中。

线下真题测试十门全过

和执业医师考试不同,高级职称考试考的不是基础记忆,而是复杂病例处置、循证决策和临床综合判断。一个医生从副高晋升正高,要证明的不只是“知识够用”,而是“能独立应对复杂临床局面”。对AI而言,能在这一层级多科过线,意味着它的临床认知水平已经逼近副主任/主任医师的知识边界。

此次京医千询不是在实验室中做模拟题,而是在考试组织机构的授权和监督下,于封闭的场景中使用高级职称真题进行测试。参加的科目包括放射医学技术、呼吸内科、精神病、临床营养、皮肤与性病学、消化内科、心电图技术、心血管内科、肿瘤内科、肿瘤外科。京医千询使用当年真人考生考试真题,按同一卷面与评分口径判定,全部达到合格线。高级职称评审分为笔试和评价两个环节,京医千询本次仅参加了笔试环节,不涉及后续评价环节。

为什么能过:不是猜答案,是执行决策路径

能在十个专科的正高真题中稳定过线,靠的不是对某一类题型的记忆,而是医学知识广度、临床推理深度和安全边界的共同作用。京医千询的循证底座纳入近1T健康知识、数千万级权威文献与临床指南共识,并结合京东互联网医院真实问诊数据,让模型既有医学知识的“广度”,也理解真实诊疗过程中问题是如何展开的。

在推理方式上,京医千询不停留在“哪个答案更像标准答案”的概率判断,而是完成从症状和病史,到检验、影像、鉴别诊断,再到处置结论的长链路推理。高级职称考试中的多选题、病例分析题和伦理安全题,往往要求答题者同时处理多个条件与风险因素。这种长链推理能力,能减少“看起来合理、但临床逻辑不完整”的回答。

支撑这套过程的,是代码化可信推理引擎。它将NCCN、CSCO等权威指南和诊疗路径编译为可执行的决策代码:指南中的诊疗分支对应代码的逻辑分支,每条结论都能回溯到指南的具体章节,并像软件单元测试一样进行批量校验。简单说,AI给出的不只是一个答案,还有一条可追溯、可验证的决策路径,从机制上降低在复杂病例中“幻答”的风险。

同时,像素级影像理解、140余科室角色数据,以及肿瘤、慢病等专病模型,共同支撑模型处理跨系统、跨科室的综合问题。这些能力此前已在全球医疗AI权威评测集HealthBench中得到验证:京医千询在HealthBench评测中Total得分69.3、Hard难度子集50.6,排名第一。此外,模型还通过持续回归评测和指南版本迭代,检查能力是否稳定、知识是否及时更新。此次线下正高真题测试十门过线,则让“循证知识—多模态专科能力—长链推理—代码校验”在中国医生最熟悉的评价体系中完成了一次闭环验证。

考得过,更要用得上

高级职称考试是验证,不是终点。对京东健康来说,正高十门过线的价值,在于把“专家级临床认知”拆解成真实场景里能用、好用、用得顺的能力。这种能力,已经沿着“医—检—诊—药”服务闭环,落进了每一个真实的服务环节。

面向用户,AI医生大为全新升级,新增长期健康档案记忆功能,可为用户提供主动、连贯的健康管理服务。截至目前,大为服务用户数同比增长5倍,满意度98%,正在引导用户从单次消费逐步转向长期健康管理。

面向医生,京东知医已全面接入京东互联网医院,为执业医生提供全流程AI诊疗辅助,深度融入医生的线上诊疗工作流。目前,京东知医已面向全国服务超百万医生,辅助诊疗决策超2000万次,并向全国300万基层医生免费开放。

面向医院,京东卓医已在温医大附一院、珠海市人民医院等多家三甲医院落地,重点覆盖临床营养、药事管理和体重管理场景,为患者提供连续的院外健康管理服务。

在专病纵深上,京东健康联合广州医科大学附属第一医院、北京大学肿瘤医院、首都医科大学附属北京友谊医院等多家头部医院,共建呼吸、消化、肿瘤、精神心理等AI专病模型,并探索在临床场景的应用,助力优质专科诊疗服务触达更广泛用户群体。

此外,京东健康旗下医生AI工作台Medwork,定位于“医疗场景的 OpenClaw”,将AI能力深入医生日常工作的真实场景,帮助医生处理复杂的医疗及科研任务。当前产品已覆盖3D影像分析、MDT会诊、全流程科研等任务场景,让AI不只是回答医生的问题,更能够理解医疗任务、提高工作处理效率。

与此同时,京东健康也在和行业一起,把医疗AI的评价标准立起来。此前,京东健康还与上海人工智能实验室联合共建MedBench v5.0行业评测基准,将统一、可复现、可横向对比的评测标准向全行业开放;还携手国家健康医疗大数据中心(北方),在医疗AI的数据治理、模型评测和场景验证等方面展开合作。

可以看到,从国际榜单,到国家级考试,再到行业共建评测,京东健康不仅让自己的AI能力有据可依,也在推动医疗AI行业从“各自为战”走向“行业共评”。

需要明确的是,高级职称考试真题测试通过不等于取得医师执业资格,也不等于独立行医。京医千询的定位始终是临床决策支持和医生辅助工具,所有输出均需由持证医师把关。考试验证的是知识和推理能力,真实临床中的床边判断、医患沟通和诊疗责任,仍是医生不可替代的部分。

从HealthBench排名第一,到正高十门过线,京医千询的路径越来越清晰:不只做“能说会道”的陪聊,更要做“能交付结果”的医疗级AI。考卷上的分数是一时的,真正重要的,是这些能力正在被用到每一个真实的医疗场景里去。

Open Questions

  • 未来该模型是否会参与高级职称评审的评价环节?
  • 技术在真实临床应用中的长期效果如何衡量?

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This article was originally published by 中国新闻网.

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