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年度体检之后没人管的12个月 爱康和华为云接手了

曹倩 2026-09-01 09:01
曹倩 2026/09/01 09:01

邦小白快读

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本文主要介绍了健康管理行业的普遍痛点,以及爱康与华为云联合推出的新型健康管理解决方案,能给普通用户带来切实的健康帮助。

1. 解决了大众年度体检“检完就不管”的老问题,原来大家拿到体检报告看不懂异常、也没人跟进干预的痛点被破解,新方案通过AI智能体加医疗专家的模式,兼顾专业性、个性化和规模化,普通人也能享受到可负担的定制健康管理。

2. 新服务可整合你的历史体检数据、可穿戴设备日常数据,生成动态更新的个人健康档案,能把专业体检报告翻译成普通人能看懂的人话,分层解读异常指标的风险,还能根据你的年龄、工作、生活习惯生成可落地的千人千面健康干预计划,每天提醒打卡跟进,指标异常还会预警。

3. 服务有安全保障,所有AI生成方案都经过医生审核,个人隐私也做了加密保护,截至2026年7月已经累计服务216万名用户,模式已经跑通。

当前健康管理行业呈现明确的新消费趋势,品牌可从中找到产品研发和品牌运营的新方向,具体干货如下:

1. 消费趋势层面,大众健康意识觉醒,体检覆盖率持续提升,但“重检轻管”的行业现状留下了巨大的市场缺口,尤其是职场健康需求爆发,企业对完善的员工健康管理服务需求强烈,市场需求正在快速释放。

2. 产品研发层面,传统健康管理存在医疗专业性、方案个性化、服务规模化的“不可能三角”痛点,新的破局方向是“AI智能体+医疗专家”的人机协同模式,可同时满足三个要求,为产品升级指明了方向。

3. 合作与渠道层面,不同类型品牌可发挥自身优势互补,爱康作为线下体检龙头联合华为云科技龙头,双向赋能实现落地,同时爱康开放自身能力给全行业,中小品牌可依托开放平台补齐数智化短板,降低研发投入。

健康管理行业当前有明确的政策利好和增长机会,也有需要注意的风险,具体干货整理如下:

1. 政策层面,2026年国务院印发的《国民健康“十五五”规划》明确提出要发展防治康管全链条服务,健全早筛早诊早治体系,政策层面支持健康管理行业发展,属于政策鼓励的增长赛道。

2. 市场机会层面,原来体检行业只有单次体检交易,全周期健康管理仍是蓝海,尤其是职场健康领域,绝大多数企业还停留在一年一次体检的初级阶段,企业有升级员工健康福利的需求,但缺乏专业能力,市场缺口很大。

3. 可借鉴经验与风险提示,可学习“AI提效+医生兜底”的模式,用AI降低人力成本,同时明确权责边界,医疗属于强监管领域,必须守住数据安全、隐私保护、医生审核方案三道底线,不能让AI单独做医疗决策,规避责任风险。

健康管理行业的新发展,给相关生产制造工厂带来了新的商业机会,也提供了数字化转型的启示,具体内容如下:

1. 产品需求层面,当前机构推动职场健务室落地,需要大量配套硬件产品,包括AED除颤仪、血压血糖血脂检测设备、可穿戴智能设备、急救物资、线下舒缓空间配套设施等,市场需求正在快速增长,工厂可针对性布局产能。

2. 产品设计要求,新的健康管理模式要求可穿戴设备能够和健康管理智能体联动,实时回传用户日常健康数据,对产品的数据兼容性、实时传输能力提出了新的设计要求。

3. 数字化转型启示,传统工厂做数字化转型,可以参考这种合作模式:依托自身多年积累的行业数据和场景优势,和头部科技公司合作,借对方的算力算法能力落地数字化升级,还可以通过开放能力共享降低全行业成本,拓展新的营收渠道。

对于健康管理相关服务商来说,本文披露了行业痛点、发展趋势和可落地的成熟解决方案,干货如下:

1. 行业痛点与趋势:当前传统健康管理行业普遍面临“不可能三角”痛点,无法同时兼顾专业性、个性化和规模化,B端企业客户缺乏专业能力搭建完整员工健康管理体系,C端用户检后管理需求得不到满足,行业亟需破局,AI+人机协同是明确的发展趋势。

2. 新技术与客户痛点匹配:AI智能体技术可以将专家能力转化为可复制的算法,解决人力不足的痛点,实现规模化服务,同时保留医生做最终审核,兼顾专业性,还能实现千人千面的个性化方案,破解了行业痛点。

3. 成熟落地方案参考:可借鉴爱康与华为云的方案,整合自身的行业数据、场景认知、线下网络,结合头部科技公司的底层AI技术,搭建覆盖检前检后全流程的闭环服务,同时守住安全底线,该模式已经规模化验证,累计服务超200万用户,可行性得到验证。

对于健康领域相关平台商来说,本文梳理了市场需求、可借鉴的平台运营方法和风险规避要点,具体如下:

1. 市场需求层面,当前市场对全周期健康管理平台需求强烈,C端用户需要持续的检后健康管理服务,B端企业需要完整的职场健康解决方案,大量中小体检医疗机构缺乏数智化能力,需要成熟的平台能力输入,市场缺口明显。

2. 平台运营可借鉴的做法:爱康搭建智汇康云IaaS开放平台,将自身的AI能力、系统能力、数据能力对外开放,联合华为云的底层技术能力,为全行业参与者赋能,既拓展了自身的业务边界,也推动了行业共建,能借助合作伙伴触达更多客户。

3. 风险规避要点:医疗属于强监管高责任领域,平台必须明确AI和医生的权责边界,AI仅做辅助工作,医疗决策必须由医生把控,同时守住数据安全等级保护、用户隐私匿名化、AI方案医生审核三道底线,规避平台责任风险。

对于健康医疗产业研究者来说,本文展现了产业最新动向、创新商业模式和值得研究的新问题,干货如下:

1. 产业新动向:当前国内健康管理产业正处于转型期,从传统的单次售卖体检套餐的交易模式,转向提供全周期健康管理服务的价值模式,政策端《国民健康“十五五”规划》明确支持全链条健康服务发展,AI技术的成熟落地正在破解行业存在几十年的“不可能三角”难题,产业升级加速。

2. 创新商业模式:本次爱康与华为云的合作探索出了可复制的异业合作模式,医疗健康龙头输出行业数据、场景认知、线下服务网络,科技龙头输出底层算力、算法技术能力,构建覆盖C端用户、慢病管理、政企客户的三层联动体系,同时开放能力打造行业公共基础设施,走共建共享路线,模式创新值得研究。

3. 新的研究方向:AI在强监管的医疗领域如何划分权责,本次提出的“AI辅助+医生兜底”模式提供了落地样本,开放生态对中小体检机构的影响、AI健康管理的长期效果等,都是值得深入研究的新问题。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article introduces the common pain points in the health management industry, and the new health management solution co-launched by iKang and Huawei Cloud, which delivers tangible health benefits to general users.\n1. It addresses the long-standing problem of "no follow-up after checkups" that plagues annual physical examinations for the public. The solution eliminates the pain points where patients cannot understand abnormal results on their medical reports and get no follow-up interventions. Through a combined model of AI agents and medical experts, the new solution balances professionalism, personalization and scalability, making affordable customized health management accessible to ordinary people.\n2. The new service integrates users' historical physical examination data and daily data from wearable devices to generate dynamically updated personal health records. It translates professional medical reports into plain language that ordinary people can understand, interprets the risk of abnormal indicators in a tiered manner, and generates actionable personalized health intervention plans based on users' age, work and lifestyle habits, with daily check-in reminders and alerts for abnormal indicators.\n3. The service is secured: all AI-generated plans are reviewed by doctors, and personal privacy is protected with encryption. As of July 2026, the solution has served 2.16 million users cumulatively, proving the business model is viable.

The health management industry is seeing clear new consumption trends, which open up new directions for product development and brand operation for brands. Key takeaways are as follows:\n1. In terms of consumption trends, public health awareness is rising, and physical examination coverage continues to expand. However, the industry's status quo of "emphasizing screening over management" has left a huge market gap. In particular, workplace health demand is booming, and enterprises have strong demand for comprehensive employee health management services, leading to rapid release of market demand.\n2. In terms of product development, traditional health management is stuck in the "impossible triangle" of balancing medical professionalism, personalized solutions and service scalability. A new path to break this deadlock is the human-machine collaboration model of "AI agents + medical experts", which meets all three requirements and points the direction for product upgrading.\n3. In terms of cooperation and channels, different types of brands can leverage their complementary advantages. As a leading offline physical examination provider, iKang has partnered with Huawei Cloud, a leading cloud technology provider, to achieve implementation through two-way empowerment. Meanwhile, iKang has opened up its capabilities to the entire industry, allowing small and medium-sized brands to make up for their digital intelligence shortcomings and reduce R&D investment by relying on this open platform.

The health management industry currently enjoys clear policy support and growth opportunities, while also carries notable risks to watch for. Key takeaways are summarized below:\n1. On the policy front, the "15th Five-Year Plan for National Health" issued by the State Council in 2026 clearly calls for developing full-chain prevention, treatment and health management services, and improving the early screening, early diagnosis and early treatment system. The policy supports the development of the health management industry, making it a policy-encouraged growth track.\n2. In terms of market opportunities, the original physical examination industry only featured one-time transaction services, making full-cycle health management still a blue ocean. Especially in the workplace health segment, most enterprises only provide the basic service of annual physical examinations. Enterprises have demand to upgrade employee health benefits but lack professional capabilities, leaving a large market gap.\n3. For actionable experience and risk warnings: sellers can learn from the "AI efficiency improvement + doctor oversight" model, which uses AI to reduce labor costs, while clarifying the boundary of rights and responsibilities. Healthcare is a heavily regulated sector, so operators must hold the three bottom lines of data security, privacy protection and doctor review of AI-generated plans. AI should never make medical decisions independently to avoid liability risks.

The new development of the health management industry brings new business opportunities and digital transformation inspiration for related manufacturing factories. Details are as follows:\n1. In terms of product demand, the current push for on-site workplace clinics from institutions has created strong demand for supporting hardware, including AED defibrillators, blood pressure, blood glucose and blood lipid testing equipment, smart wearables, first-aid supplies, and supporting facilities for offline relaxation spaces. This market demand is growing rapidly, so factories can arrange production capacity targeting these segments.\n2. For product design requirements, the new health management model requires wearable devices to connect with health management AI agents and transmit users' daily health data back in real time, which puts forward new design requirements for product data compatibility and real-time transmission capabilities.\n3. For digital transformation inspiration: traditional manufacturers can learn from this cooperation model: leverage their own years of accumulated industry data and scenario advantages, partner with leading technology companies to utilize the latter's computing power and algorithm capabilities to implement digital upgrades, and can also reduce industry-wide costs and expand new revenue channels by opening up capability sharing.

For health management-related service providers, this article discloses industry pain points, development trends and a mature implementable solution. Key takeaways are as follows:\n1. Industry pain points and trends: The traditional health management industry generally faces the "impossible triangle" pain point, and cannot balance professionalism, personalization and scalability at the same time. B-end enterprise clients lack professional capabilities to build a complete employee health management system, while C-end users' post-checkup management needs are unmet. The industry urgently needs a breakthrough, and AI-powered human-machine collaboration is a clear development trend.\n2. Matching new technologies with customer pain points: AI agent technology can convert expert capabilities into replicable algorithms, solve the pain point of insufficient labor to achieve large-scale services, while retaining doctors for final review to ensure professionalism. It also delivers personalized plans for different users, solving core industry pain points.\n3. Reference for a mature implementable solution: Service providers can learn from the iKang and Huawei Cloud solution: integrate your own industry data, scenario knowledge and offline network, combine with underlying AI technology from leading technology companies, build a closed-loop service covering the entire process before and after physical examinations, while maintaining safety bottom lines. This model has been verified at scale, with cumulative service of more than 2 million users, proving its feasibility.

For health-related platform operators, this article sorts out market demand, referenceable platform operation methods and risk avoidance points. Details are as follows:\n1. In terms of market demand, there is currently strong market demand for full-cycle health management platforms. C-end users need continuous post-checkup health management services, B-end enterprises need complete workplace health solutions, and a large number of small and medium-sized physical examination and medical institutions lack digital intelligence capabilities and need mature platform capability input, leaving a clear market gap.\n2. Referenceable practices for platform operation: iKang built the Zhihuikangyun IaaS open platform, opening its AI, system and data capabilities to the public. Combined with Huawei Cloud's underlying technical capabilities, it empowers all industry participants, expands its own business boundaries, promotes industry co-construction, and reaches more customers through partners.\n3. Key points for risk avoidance: Healthcare is a heavily regulated field with high liability requirements. Platforms must clarify the division of responsibilities between AI and doctors: AI only performs auxiliary work, and all medical decisions must be controlled by doctors. Platforms must also hold three bottom lines: compliance with data security classified protection requirements, anonymization of user privacy, and doctor review of all AI-generated plans, to avoid platform liability risks.

For health care industry researchers, this article presents the latest industry trends, innovative business models and new research questions worth exploring. Key takeaways are as follows:\n1. New industry trends: China's current health management industry is in a transition period, shifting from the traditional transaction model of one-time physical examination package sales to a value model that provides full-cycle health management services. On the policy side, the "15th Five-Year Plan for National Health" clearly supports the development of full-chain health services. The mature implementation of AI technology is solving the decades-old "impossible triangle" problem in the industry, accelerating industrial upgrading.\n2. Innovative business model: The cooperation between iKang and Huawei Cloud has developed a replicable cross-industry cooperation model: the leading healthcare enterprise outputs industry data, scenario knowledge and offline service networks, while the leading technology company outputs underlying computing power and algorithm capabilities, building a three-layer linkage system covering C-end users, chronic disease management and government and enterprise clients. Meanwhile, it opens up capabilities to build public industry infrastructure and adopts a co-construction and sharing route. This model innovation is worthy of in-depth research.\n3. New research directions: This case provides an implementation sample for dividing rights and responsibilities of AI in the heavily regulated medical field through the proposed "AI assistance + doctor oversight" model. Additional topics worthy of in-depth research include the impact of open ecosystems on small and medium-sized physical examination institutions, and the long-term effects of AI-powered health management.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

当行业公共基础设施实现共建共享,整个赛道的迭代升级节奏将进一步加快,这份变革的红利,最终将落到每一位普通用户身上。

拿到年度体检报告的那一刻,很多人的反应如出一辙:快速扫一眼报告,确认没有重大异常,便把“血脂偏高”“尿酸异常”“轻度脂肪肝”这类异常提示抛在脑后,继续熬夜、外卖、久坐的日常……待到次年体检,指标往往又高了一截。

这是健康管理行业普遍面临的困境。大众健康意识在觉醒,体检覆盖率在提升,但“检完即结束”的行为习惯并未真正改变。面向普通大众的服务常常流于模板化,而真正定制化的专业健康管理又成本高昂。想要同时兼顾医疗专业性、方案个性化与服务规模化,几乎是行业长期无解的“不可能三角”。

8月21日,北京首创郎园Station的爱康AI生命展上,答案开始变得清晰。当天举办的“AI时代职工健康高质量发展交流会”上,爱康集团与华为云联合打造的健康管理智能体正式亮相。

一方是深耕预防医疗22年、沉淀8000万合规体检数据的线下体检龙头,一方是拥有顶尖云算力与AI技术底座的科技巨头。两者联手,试图用“AI智能体+医疗专家”的人机协同模式,破解那个困扰行业多年的“不可能三角”难题。

困在“不可能三角”里的健康管理

健康管理的需求从来没有像今天这般迫切。

国家层面的数据已敲响警钟,我国慢性病、心脑血管疾病、癌症与慢性呼吸系统疾病合计占总死亡人数的80.7%;世界卫生组织研究则显示,全球约37%的新发癌症与可预防因素相关。以结直肠癌为例,规范筛查能让新发病例减少21%、死亡减少26%。

换句话说,大多数高发疾病,都能够通过早筛查、早干预得到延缓甚至规避。但现实的供给端,却没能跟上快速增长的需求。

很长一段时间里,国内健康管理的核心载体就是年度体检。企业把体检当作员工福利,个人把体检当作健康打卡,一年一次,查完即止。报告上的异常指标无人追踪,慢病风险无人干预,生活方式也缺少科学引导,本该是“防病第一道闸”的体检,最终沦为走形式的年度任务。

“重检轻管”的背后,是行业绕不开的人力瓶颈。

爱康集团创始人、首席执行官张黎刚在主题演讲中提到:“传统模式下的健康管理,一名医生能管理好客户的数量是有限的,且高度依赖人工操作。”

要解读一个人的体检报告、结合生活习惯给出方案、定期追踪指标变化、随时解答健康疑问,每一步都需要专业医疗人员投入时间。现实中并不存在通晓所有病种的全能型医生,绝大多数医生都是专科专精,即便他们满负荷投入,能够持续服务的客户数量依旧十分有限。

若想服务成千上万的用户,就只能输出模板化的通用建议,给出“少熬夜、多运动”这类宽泛提示,专业性和个性化双双打折;如果坚持一人一策的精细化定制服务,成本便会居高不下,只能服务少数高付费人群,难以实现规模化普惠。

医疗专业性、方案个性化、服务规模化,三者如同坐上了跷跷板,按下一头,另一头就会翘起,构成了健康管理行业的“不可能三角”。

破局的契机来自两方面。一是政策端的明确转向,2026年7月国务院印发《国民健康“十五五”规划》,提出“加强慢性病及其危险因素监测,发展防治康管全链条服务,健全早筛早诊早治体系”。二是AI技术走向成熟,尤其是行业大模型与智能体落地应用,AI的出现,可以让专家级医生的能力转化为可复制的算法,让更多的人享受优质的医疗资源。

正是看到行业现存痛点,爱康选择依托自身多年医疗积淀,携手华为云寻求解法。在爱康AI生命展的重磅论坛上,双方联合发布专属健康管理智能体与全流程联合解决方案,正式向这道行业难题发起挑战。

为什么是爱康,为什么是华为云?

“AI+健康管理”并不是新概念。市面上打着AI健康顾问旗号的产品层出不穷,但不少仅停留在通用大模型简单套壳,输出内容泛泛,只能充当健康版聊天机器人。

真正能够落地的行业级AI,需要两大核心底座:一是懂医疗、懂业务场景、手握真实行业数据的医疗积淀;二是具备算法、算力以及工程化落地的技术实力。

爱康与华为云的联手,正是这两大能力的双向奔赴。

作为国内预防医疗领域的头部机构,爱康布局健康管理数智化已有近十年。

2017年,爱康率先提出有人“管”的体检战略,推出iKangCare+和iKangPartners+计划,将服务边界从“检”延伸至“管”;此后相继落地iKangAI+、医疗云平台;2023年爱康自主研发的健康管理智能体“爱康iKKie”正式亮相,实现报告解读、健康咨询、个性化体检定制等能力;后续又上线智汇康云IaaS开放平台,把自身AI、系统、数据能力对外开放,完成从业务自用走向行业共建的转变。

一步一个脚印走到2026年,爱康手里已经握了三张行业稀缺的王牌。

第一是数据资产。22年深耕预防医疗,沉淀8000万份合规体检数据,覆盖全年龄段、多地域真实体检样本,这是训练医疗AI的核心“燃料”,也是通用大模型难以企及的行业壁垒。

第二是场景认知。覆盖检前、检中、检后全流程,兼顾个人与企业职场需求,清晰划分AI增效环节与医生必须把控的专业边界,深谙真实医疗服务的痛点与规范。

第三是线下服务网络。在全国52座城市布局168家体检、齿科与医疗中心,33座城市落地172个职场健康促进中心,年服务近千万人次——AI输出的方案,终究需要线下实体完成落地验证,这又是纯互联网企业难以补齐的短板。

如果说爱康的优势是更懂医疗,华为云的长板则在于底层技术实力。

本次合作中,华为云输出一整套全栈AI能力:底层依托ModelArts模型训推平台,提供稳定的大模型训练、推理算力;中间依靠企业级Agentic AI创新的“硅基黑土地”以及Agentic Infra新范式,支撑智能体多步推理、工具调用与动态迭代;上层联动华为可穿戴设备生态,实现用户日常健康数据实时采集同步。

华为云做行业AI,并不是拿通用大模型直接套场景,而是深入行业流程,把技术嵌入真实服务环节。在医疗健康这个强专业、强监管的领域,华为云懂得如何在保障数据安全、医疗严谨的前提下,让AI发挥最大价值。

华为云伙伴与生态部总裁康晓宇在发布会上表示:“面向央国企及广大企业客户,华为云与爱康联合共建企业健康管理方案,通过健康管理应用与AI智能体能力,帮助专业健康管理团队提升服务效率,为员工提供健康咨询、个性化干预等服务。我们希望通过‘AI智能体+医疗专家’的人机协同模式,让健康管理服务更加高效、精准。”

此次合作中,爱康与华为云双方共同搭建起“三层联动”合作体系。上层面向C端用户,以“爱康iKKie”作为服务入口,拓展AI健康服务边界;中间层聚焦慢病管理,搭建智能化全链路闭环,动态优化用户健康方案;底层面向政企客户输出联合解决方案,探索可复制的企业服务模式。

一个具备深厚行业积淀,一个手握硬核工程技术;一个理解用户真实诉求,一个擅长技术落地实现。

从读报告到全周期守护,AI到底怎么管健康

听起来抽象的健康管理智能体,落到用户真实体验中,是一套覆盖“筛查-评估-干预-随访”全流程的闭环服务。它不只会聊天,还是集建档、分析、方案生成、提醒预警于一体的7×24小时健康管家。

传统健康管理往往以一份静态体检报告作为起点,但人体健康处于动态变化中,饮食、作息、运动、情绪都会影响身体指标,仅依靠一年一次的体检,很难实现精准管理。

健康管理智能体做的第一件事,就是打破数据孤岛。它可以整合用户历史体检记录、可穿戴设备采集的血压、心率、睡眠数据,以及用户自主填报的生活习惯、家族病史,打通多源信息,自动生成动态个人健康档案,实现“一人一档,动态更新”。

很多人看不懂体检报告,面对指标箭头常常充满困惑,诸如“尿酸偏高要不要紧”“颈动脉斑块有什么风险”这类问题是咨询高频。

依托健康管理图检索增强技术、KARMA强化方法以及健康管理智能体研究引擎,智能体可秒级解析异常指标。它不会甩给用户一堆看不懂的医学术语,而是结合医学文献和临床数据,将指标诱因、短期影响以及长期潜在风险,按严重程度分层排序,翻译成能听懂的“人话”,让用户一眼就知道哪些问题要重视、哪些可以先观察。

更能体现智能体价值的,是干预方案的生成。传统健康管理大多输出模板化建议,对三高人群统一提倡“低盐低脂多运动”,减重人群就建议“管住嘴迈开腿”。道理虽然正确,落实到每个人身上,可行性却不强——加班族与作息规律的退休人群,显然无法套用同一套改善方案。

健康管理智能体可以实现真正的千人千面方案生成。它综合用户年龄、性别、身体指标、工作性质、生活习惯,输出涵盖饮食、运动、作息、心理调节的全维度干预计划,产出可落地、支持打卡执行的健康行动指引。方案底层依托4000万+专业医学文献与海量临床数据,恪守循证医学逻辑;同时全部AI生成内容都交由医生审核修正,规避大模型信息幻觉问题。

后续跟踪是传统健康管理普遍缺失的一环。方案交付之后,用户执行情况、指标变化、突发异常往往缺少跟进,而这套智能体可以实现全周期陪伴管理。

系统把干预计划拆解为每日任务,以打卡、消息提醒的轻量形式融入日常生活;用户回传指标数据后,系统自动评估改善效果,动态调整干预策略;一旦监测到指标异常波动,即刻触发风险预警并推送就医提示,完整落地从干预、监测到预警的健康管理全流程。

AI能力再强,也不能取代医生的最终决策——这是爱康明确划定的业务边界。

张黎刚对此有个形象比喻:“AI跟医生的关系,就像飞行员和飞机上的智能化导航系统。导航可以记录航线、计算数据、提前预警,但最终拍板的永远是机长。没有飞行员的飞机再智能,也没人敢坐。”

爱康确立了三条不可动摇的安全底线:全部核心系统私有云部署,取得公安部信息安全等级保护三级认证;除非国家明令要求使用真实姓名的检测项目,第三方检测样本采用编码送检,隐匿个人真实姓名,保护用户隐私;所有AI产出方案均需医生审核签发,为报告加上“双保险”。

医疗属于强监管、高责任领域,技术用于效率提升,但权责边界不容模糊。AI承担辅助工作,医生把控医疗决策,人机协同才是健康智能化的正确路径。

截至2026年7月,爱康iKKie智能健康管家累计服务216万名用户,完成超过867万次健康咨询问答、解读超826万份健康报告。规模化落地的背后,正是“AI提效+医生兜底”模式的跑通。

落地职场:AI健康管理的第一个主战场

技术只有扎根真实业务场景,才能释放实际价值。爱康与华为云联合打造的健康管理智能体,首个规模化落地场景便是职场健康。

职场已经成为各类健康问题的高发地。久坐熬夜、精神高压、饮食失衡,推动高血压、高血脂、高尿酸、肥胖等慢病持续年轻化;心源性猝死、心理情绪危机等极端风险,也不断为企业敲响警钟。但绝大多数企业的员工健康管理,依旧停留在一年一次体检的初级阶段。

负责员工健康事务的HR、工会负责人大多并非医学专业出身,并不清楚完整的健康管理体系该如何搭建。采购体检套餐相对简单,体检之后的工作却往往处于空白——异常指标如何跟进、慢病员工怎样管理、突发健康风险如何处置、员工心理压力如何疏导?不少企业有心升级员工福利,受限于专业能力就只能简单叠加体检项目,投入成本高,实际收效却十分有限。

爱康AI生命展开展四天,职场健康解决方案展区始终人头攒动,前来咨询的企业HR、工会负责人络绎不绝。爱康给出的落地路径,是将线下“职场健务室”实体空间,与健康管理智能体线上数字化能力相结合,构建起“筛查-评估-干预-跟踪”完整服务闭环。

职场健务室相当于一座搬进企业内部的微型健康中心,员工无需前往外部体检机构,在企业内即可完成血压、血糖、血脂等重点指标检测。健务室常态化开展高发病风险筛查与慢病监测评价,将风险识别前置,实现早发现、早干预。

为防范猝死风险,健务室除定期培训入驻企业的员工学习心肺复苏(CRP)外,还配备AED除颤仪、呼吸器、急救药箱等全套急救物资,张黎刚还特地介绍了他们服务的一家科技巨头一直实施的“13520”应急机制——“1分钟报警、3分钟安保到场、5分钟医护携设备施救、20分钟救护车抵达”,定期急救复训持续打磨整套流程,筑牢员工生命安全防线。

针对职场普遍存在的心理压力,健务室搭建心理舒缓空间,采用“线上智能工具+线下实体空间+专业咨询服务”三维模式疏导情绪,同时配套肩颈理疗、中医调理等服务,缓解职场人群常见肌肉劳损问题。

线上健康管理智能体,则把服务从“有事才前往健务室”延伸至员工的日常工作当中。职场人群各项检测数据会实时同步至个人健康档案,依托华为可穿戴设备回传的数据,智能体输出定制化慢病管理方案,动态追踪健康改善效果。员工仅需每日花费少量时间完成任务打卡,就可以把健康管理融入工作节奏。

面向企业管理者,系统还提供企业端健康数据看板,能直观看到全员整体健康状况、高风险人群占比、干预改善效果,推动企业健康管理由经验判断转向数据驱动

越来越多实践证明,员工健康是回报可观的长期投资。员工身心健康状态向好,能够有效降低缺勤率、提升工作效率、强化人才留存;完善的健康福利也是雇主品牌的加分项,帮助企业在人才竞争中建立差异化优势;与此同时,早筛查早干预也能降低重疾、突发疾病发生概率,防范潜在用工风险。

张黎刚与媒体交流时反复强调:“企业的长期竞争力最终来自人,员工身体好、状态稳,企业的创新力、执行力和凝聚力才有根基。”

展会现场,不少体验过健务室与AI管理系统的企业负责人当场咨询定制方案,足以印证市场真实需求正在加速释放。

爱康与华为云的这次合作,更像是一个行业信号,标志着国内健康管理行业正在从售卖体检套餐的单次交易模式,迈向“提供全周期健康服务”的价值解决方案。

更重要的是,爱康并未将这套技术能力封闭自用。依托智汇康云IaaS开放平台,爱康把AI能力、基因与特色检测、体检、报告、健康管理等整套系统能力向第三方体检机构、医疗机构开放。这能够帮助大量中小医疗体检机构补齐数智化短板,不必从零投入搭建系统、训练模型;而华为云的底层技术能力,也借由爱康的行业场景触达更多医疗服务主体。

当行业公共基础设施实现共建共享,整个赛道的迭代升级节奏将进一步加快,这份变革的红利,最终将落到每一位普通用户身上。

注:文/曹倩,文章来源:钛媒体(公众号ID:taimeiti),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:钛媒体

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FAQ回顾

健康管理行业的不可能三角指什么?

健康管理行业的不可能三角指医疗专业性、方案个性化、服务规模化三者难以同时兼顾。传统模式下,输出通用模板化建议会导致专业性和个性化不足,定制化精细化服务成本高,难以实现规模化普惠,三者此消彼长。

爱康和华为云联合推出的健康管理智能体有哪些功能?

该智能体采用“AI智能体+医疗专家”人机协同模式,可整合多源健康数据生成动态个人健康档案,秒级解析异常指标并翻译成通俗表述,输出千人千面的可落地干预方案,提供全周期陪伴管理,所有AI内容均由医生审核修正。

企业搭建员工健康管理体系有什么价值?

员工身心健康状态向好可有效降低缺勤率、提升工作效率、强化人才留存;完善的健康福利是雇主品牌加分项,能帮助企业在人才竞争中建立差异化优势;早筛查早干预还能降低重疾、突发疾病发生概率,防范潜在用工风险。

爱康与华为云的健康管理智能体首个落地场景是什么?

首个规模化落地场景是职场健康,爱康将线下“职场健务室”实体空间与健康管理智能体线上数字化能力结合,构建“筛查-评估-干预-跟踪”完整服务闭环,覆盖慢病监测、急救保障、心理疏导等多元需求。

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