新智元报道
编辑：Aeneas KingHZ
【新智元导读】微信搜一搜，免费 AI 家庭医生上线！智诊科技连更 4 天，把顶尖医疗大模型塞进好伴 AI 微信小程序，无需下载注册，子女就可以在群里随时监护父母健康。2026 年，14 亿人的健康意识已经觉醒了。
2026 年开春，资本市场正迎来一场由 AI 驱动的医疗健康产业变革，AI 在医疗领域正式迈入商业爆发期！
截至 2 月 25 日收盘，AI 医疗板块延续了年初以来的强劲态势。Choice 数据显示，中证医药及医疗器械创新指数当日上涨 0.71%，显著跑赢大盘。
这一涨势并非偶然。进入 2026 年仅一个多月，AI 医疗指数累计涨幅已超过 11%，其中不乏翻倍牛股的诞生。
这背后是多重逻辑的共振。
一方面，根据弗若斯特沙利文的最新预测，中国 AI 医疗市场规模正以惊人的 43.1% 的年复合增长率狂飙，预计将从 2023 年的 88 亿元跃升至 2033 年的 3157 亿元。
另一方面，随着 DeepSeek-R1 等开源模型的推出，医疗 AI 的开发门槛被大幅降低，行业龙头纷纷加速布局，驱动了产业从「概念」向「业绩」的切换。
在这波商业化的春天里，在杭州，就有一家专注于将人工智能扎根于医疗健康产业的企业。
智诊科技，将这场资本市场的热浪转化为实实在在的「生产力」。
他们没有沉迷于炫技，而是专注于一件事：让 AI 真正走进普通人的生活，成为「用得上、用得起、用得明白」的健康助手。
接下来，就让我们详细领略一下智诊科技的 4 天发布会内容，感受一下这款 AI 将如何变革我们的智能健康医学新时代。
简短目录如下——
Day 1：Wise MemOS 先给 AI⼀副「记性」—— 能跨时间记住一个人和一个家庭的健康轨迹。
Day 2：WiseDiag V2 再给 AI 一双「眼睛」—— 能同时看懂文字、影像、检验单、皮肤照片。
Day 3：WiseResearch 再给 AI 一套「手脚和⼯作流」—— 像医生一样会追问、会查文献、会串证据。
Day 4：最后是好伴 AI&能力开放，把一整套能力打造成好伴 AI 小程序，装进每个人的手机，并以开放平台的方式服务医院和行业伙伴。
给 AI 一副「记性」
Wise MemOS 2.0 来了
早在去年 2 月，智诊科技就率先提出了健康医学领域的记忆技术，将人类的短、中、长记忆进行了智能化的统一融合，在圈内引起了巨大反响。
就在 2 月 25 日，智诊科技又来了惊喜的一更：这一次，记忆系统进行了全新升级，Wise MemOS 2.0 登场！
从医学和脑科学的角度，人类的记忆是这样形成的：在白天，人类会暂存记忆；在夜晚，会对白天的一些认知事件进行记忆固化。当我们回忆时，大脑是基于节点的重建，进行回忆。
而这套人类记忆的原理，正是智诊科技研发这套系统的初衷。
现在的很多 AI，训练完后就定型了，很难再积累新知识，甚至有严重的健忘症。
为此，行业内有两种解决方法。
其一，就是给 AI 建立外部数据库，让 AI 有库可查。目前常见的 AI 系统，大多属于这一类。
其背后核心技术，就是 RAG 检索增强生成，以及 Embedding 嵌入向量技术。
然而。它们的缺点很明显——太过依赖外部组件，处理流程繁琐。
而智诊科技，则创造性地研究出一种更接近人类大脑的新方法——把记忆直接放到模型中！
如果是外部存储派的方法，需要翻笔记才能想起。但智诊的 Wise MemOS 2.0，则将记忆直接在脑中融会贯通，内化为了自己的专业能力。
只有基于这样的记忆技术，AI 才能在实践中提出假设、求证，做出全新的发展和创造……
智诊让大模型真正拥有属于自己的记忆，不再只是外挂数据库。
由此，Wise MemOS 2.0 诞生，它让 AI 真正拥有跨任务、跨时间的持续学习能力。
可以看到，在业内评估 AI 记忆的权威榜单 Locomo 上，Wise MemOS 2.0 的得分跃升到 95.8%，比去年的外挂数据库记忆版本提升了将近 32 个百分点！这已经达到了国际领先水平。
2020 年，一位 58 岁患者因单侧肢体僵硬、左旋多巴反应良好被诊断为帕金森病。
但 2022 年患者出现尿失禁、体位性低血压等自主神经症状，这是多系统萎缩症（MSA）的早期信号；2024 年又出现构音障碍、吞咽困难，最终，他被确诊为多系统萎缩症（MSA）。
这中间的 5 年，错过了最佳干预窗口。问题出在哪里？
其实，5 年的延误，并非医生不专业，而是传统诊断方式缺乏「时间维度」的连续推理。
在传统架构下，系统本质是基于相似度的信息检索。它看到的是孤立标签，而非疾病演进轨迹。每次查询都是重新开始，无法跨时间建立因果链。
而 Wise MemOS 2.0 则引入「记忆模型」，实现了跨时间关联推理。
如果当时用的是 Wise MemOS 2.0，会发生什么？让我们把时间回拨。
2022 年，AI 会识别「单侧起病却早期出现自主神经症状」的异常组合，自动降低帕金森概率、提升 MSA-C 型可能，并提示重新评估。
到了 2024 年，更关键的一步发生了——Wise MemOS 2.0 不只是诊断「现在」，它回溯重新理解了 2020 年的数据。
当年「左旋多巴反应良好」这一条，被重新解释为：MSA 早期可有一过性反应，不代表排除诊断。
这，就是 Wise Mem OS 2.0 记忆模型对临床专家「专业直觉」的复现。
一个有经验的神经科专家，价值不只是于记住多少病例，还在于大脑里的连接已经进化。见到新的早期患者时，他会对「不完全典型」的信号产生警觉。
Wise MemOS 2.0 做的，是把这种「直觉」工程化。在 2026 年之前，大多数 AI 像快马，有速度却没记忆，关键时刻可能掉链子；而 Wise MemOS 2.0，老马识途，在关键时刻拉你一把。
再给 AI 一双「眼睛」
WiseDiag 升级
解决了记忆的问题，接下来就是要给 AI 一双眼睛。
第二天，全学科医学基座大模型 WiseDiag V2 全新亮相，正式升级为多模态大模型——既能看懂片子，又能读懂病理。
它支持千亿级参数，是能实现端到端多模态理解的医疗专用大模型底座。
医学训练数据从 450 亿 Token 跃升至800 亿 Token，覆盖更完整的疾病谱。
联合 50 余位三甲医院专家，对 3 万余例真实病历进行深度拆解——标注的不只是「是什么病」，而是「为什么是这个病」的完整循证推理路径。
这是智诊责任的积累：每一步升级，都经临床专家把关，避免「黑箱」风险。
如一位从学徒成长为大师的医生，AI 不仅学会了记忆，还学会了「同时看见、同时思考」。
自古以来，「看病」字如其意，天生就是「多模态」的，不只是对话等交流，关键还要医生「看」！
如果说 WiseDiag V1 还只停留在问的阶段，那这次 V2 迈向了「望闻问切」的下一步。
WiseDiagV2 彻底告别了「先识图转文字、再理解文字」的低效管道，而是实现底层图文同构：
视觉特征直接对齐医学知识，每一张影像、化验单、体征照片，都瞬间映射为大脑中的医学概念向量。
这意味着：告别信息孤岛，AI 像资深医生一样「看病」。
在权威榜单上，它刷新多项纪录——
在权威的中文医疗大模型评测MedBench 中，WiseDiag 得分为 69.8，独占鳌头。
在 MedQA 基准上，斩获 93.6 分，逼近人类执业医师。
在医疗推理生成数据集 VL-health 影像专项上，得分 69.2，多模态能力得到验证。
而在 OpenAI 的 HealthBench 基准真实临床模拟中全球领先，67.2 分。
对比 OpenAI 的 HealthBench（前沿模型仅约 60%），智诊的多模态推理已在某些极端场景展现出领先稳定性。
这不是炫技，而是可信可靠的临床证据。
这是一个刚满月的宝宝，摆在医生面前的就这三样东西：一张胸部X光片、一张足部外观照、还有一张血常规化验单。
症状很明显但很分散，就像几个不相干的毛病，这就很考验模型捕捉碎片信息和综合分析的能力。
但 WiseDiag V2 并没有盲人摸象，而是整体思考：
在胸部X光片，锁定了食管闭锁和半椎体发育异常；
在足部外观照中精准识别了足部的马蹄内翻；
通过化验单的数值和胸部X光片读出了吸入性肺炎的风险。
综合所有信息给出正确的诊断结果——VACTERL 联合征。
VACTERL 联合征是一种罕见的非随机先天性多系统发育畸形组合，通常由至少三种特定器官缺陷组成：脊柱畸形（V）、肛门闭锁（A）、心脏缺陷（C）、气管食管瘘/食管闭锁（TE）、肾脏畸形（R）和肢体异常（L）
由此可见，WiseDiag V2 是一个医疗 AI 强大的多模态认知底座。
给 AI 一套「手脚和工作流」
WiseResearch
在第三天，WiseResearch 上线了。
它是一个会停下来查证、反复补全证据的医疗智能体。
可以说，这是一个 AI 医疗版的哆啦A梦，如果遇到复杂问题，它会去「口袋」里拿工具、查文献、核对数据。
WiseResearch 的口袋里，有以下三个最核心的工具。
第一个，就是医学信息抽取智能体 MedOCR，它能抽取复杂的医学信息，还能实现对结构化数据的零失误还原。
比如，看一个实际的例子：
可以看到，面对这张生化报告中代表指标异常的上下箭头，主流 OCR 模型几乎都识别错了，体检问卷的识别结果就更严重了，直接颠倒了「有」和「无」。
只有 MedOCR，对测试样本做到了全部正确识别，完美还原了数值、单位、上下箭头在内的所有细节！
而且，WiseOCR（MedOCR）已经作为一个 Skill 集成在 OpenClaw 中，可以说是目前全球效果最好的 OCR 工具之一。它将医疗级别的识别能力应用到日常文本识别场景中，效果非常炸裂。
同时，它还深度结合了 OpenClaw 的各项功能，让整体识别体验更加强大、高效。
第二个工具，是智诊医学知识库 MedDB。
不同于传统知识库「量大而杂乱」的数据堆砌，MedDB 收录了超过 40 万条经过专家审核的条目，覆盖 1.2 万种疾病，给模型提供了一个绝对可信的校验基准。
由此，可以确保模型说的每一句话，都没有偏离医学共识。
第三个工具，是智诊的专业医学搜索引擎 MedSearch。
它拥有严格的权威优先、时效优先策略，让知识库补充每天涌现的新药和新共识。
比如，在搜索多发性骨髓瘤最新指南时，几款友商搜索引擎中虽然也能搜到相关信息，但时效性滞后，来源不确定。
而 MedSearch 不仅检索到了 NCCN 2006 年最新版临床指南，还检索到了国内最新发布的权威指南。
也就是说，模型给出的建议，将和全球最顶尖的医疗指南、共识保持同步。
有了这三大法宝，WiseResearch 面对患者抛出的复杂临床问题时，会进行多轮拆解与规划，然后根据路径去调用工具。
比如，上传一张含多项指标的混合化验单，要求分析图片，给出初步诊断。
可以看出，这个案例数据多、跨度大，排版复杂，关键信息全藏在细节里，难度极大。
模型收到图片后，经过快速判断，调用了专业度极高的 MedOCR，发现甲状腺球蛋白抗体指标异常偏高，血清轻链比值偏低。
随后，它针对性地多次调用 MedDB 和 MedSearch 循序渐进检索、反复校验，最终给出完整的诊断报告。
最终，它明确诊断为「自身免疫性甲状腺炎」，指出轻链良性的可能性大。
AI 给出的每一条建议，背后都有据可查，这就是 WiseResearch 区别于普通聊天机器人的核心底色。
榜单结果也充分证明，WiseResearch 在临床上的应用可行且有效。
在临床 Agent 测试榜单 AgentClinic-MedQA 上，WiseResearch 拿到 64.8 分，整体比人类医生高出 10 分
在医学专家问答推理的 MedXpertQA 榜单上，WiseResearch 也超过了 GPT-5-high，Deepseek 等
三甲医生，进家族群了
过去三天，聊的都是「硬核技术」：医疗记忆系统 Wise MemOS、多模态医疗大模型 WiseDiag V2 、AI 医疗的哆啦A梦 WiseResearch。
但医疗到底是如何落地的？健康类 App 众多，他们如何让人人受益？
很多时候，健康管理的阻碍不是技术，而是「麻烦」：下载 APP 是门槛，注册是门槛，数据分散是门槛，怎么用更是门槛。
所以，这次智诊直接把顶尖的医疗 AI，放进大家最熟悉常用的微信中——
好伴 AI 微信小程序，已经正式上线！
不需要下载，不需要注册，微信里搜一下就能用。
小程序不仅门槛低，APP 上的核心功能一个不少——报告解读、拍照识热量、专家问答、健康档案，全部免费开放。
当好伴 AI 进入家庭微信群，子女远程也能参与父母的健康管理，专属 AI 家庭医生时刻待命。
现在，医生的大脑真的被塞进 AI 里，这不是错觉。
过去一年，好伴 AI 和全国 2000 多位真实医生一起，构建了「AI 专家分身」。
他们把自己的临床经验、科普文章、授课内容都沉淀进来了，还能记住你的健康状况、时时提醒你。
不仅如此，好伴 AI 还「会追问」。比如说，你问「肚子疼」，好伴 AI 会问你：「上腹还是下腹？饭前疼还是饭后疼？」
这就是好伴 AI 的循证追问系统——AI 不是在猜，而是在收集证据。
以前，患者和家属自己操心如何描述病情，现在好伴 AI 帮你兜底。
不止是问诊，多模态大模型 WiseDiagV2 让好伴 AI「随心拍」。
比如说常见的拍食物，一般的健康管理 App 只是预估一下热量，但好伴 AI 会结合体重等数据，真正和疾病管理挂钩。
比如说，慢性肾病患者拍了「香蕉+红烧肉」的照片。
好伴 AI 会说：「红烧肉钠含量超标，对你的肾脏负担太重，建议过水去盐后再吃」。
它的独特之处，就是做的事非常有医生思维。
然后，它还能拍医学报告和影像。
病例、检查报告、影像等医学相关材料都可以给好伴 AI 看，不止是识别文字和图片，更是语义理解+风险分层。
它会结合你的熬夜习惯、既往病史等个体化差异，告诉你哪些是「真健康风险」。
此外，好伴还有一个独特能力——多年报告联合深度分析。
体检年年正常，但这不等于安全，一些指标的趋势才决定命运。如果能更早的关注到指标趋势，很多病，其实早有预兆。
普通的体检告诉你「有没有病」，好伴AI却告诉你「离病还有多远」。
比如张先生连续 5 年的体检中，PSA 数值分别是 1.2、1.8、2.5、3.1、3.8，每年结论都正常，然而好伴 AI 计算增长速率后，却发出预警：PSA 上升趋势已经超过了年龄增长，需要尽快做前列腺穿刺。最终，张先生果然发现了早期病变。
但好伴 AI，其实只是冰山露出水面的一角，智诊已打磨出一整套能力底座。
第一层是 Model as a Service——模型 API，有研发能力的厂商和科研机构通过 API 打造自己的服务。
第二层是 Agent as a Service——智能体开放。互联网医院、体检中心、健康管理公司接入以后，可直接上线一套「可运行的医疗 Agent」。
第三层是 Solution as a Service——场景化解决方案。比如为医院快速克隆本院专家的数字分身，接入在医院公众号上。
智诊，打破医疗不可能三角
优质的医疗资源总是稀缺的，甚至出现了「医疗不可能三角定律」——
医疗体系的便宜、高效和服务好，不可兼得。
在 1994 年，宾夕法尼亚大学教授、美国联邦医疗保险（Medicare）早期政策的奠基人 William Kissick 在著作《Medicine’s Dilemmas》「医疗的困境」中提出了「医疗领域的铁三角」：成本（Cost）、质量（Quality）与可及性（Access）。他指出，所有医疗体系都绕不开三大核心议题，而且三者之间存在着动态而复杂的相互牵制关系。
而智诊科技向全民健康负责，用精准、便捷、普惠突破了这种「医疗不可能三角定律」。
现在，智诊已累计服务用户超 1000 万人次，入选国家重点研发计划；获多位国家级专家高度肯定；被央视与浙江卫视专题报道，成为「AI+ 医疗」示范样板；
已服务 300+ 家三甲及省级重点医院，汇聚 2000+ 位专家分身，覆盖全国多专科及基层家庭医生网络。
从公共卫生到私人医生，智诊科技覆盖政府、医院、健康机构、医疗科技企业、患者等多种用户场景。
如今，行业趋势已经愈发明显：通用大模型的红利正在收窄，而真正掌握医疗数据壁垒、拥有深厚临床 Know-how 的垂直领域企业，将在这个领域脱颖而出。
而智诊科技所代表的正是这样一种务实的方向——
其他大厂的 AI 医疗模型在卷流量的时候，他们更专注的是创新，致力打造更专业、更可靠、更负责、更可信的 AI 医疗健康助手。
站在 2026 年的春天回望，这不仅是 AI 医疗的商业化元年，更是一场关乎 14 亿人健康福祉的产业觉醒。
以智诊科技为代表的创新力量，正在医学疆域上雕刻出最激动人心的未来模样——诊疗更精准、资源更普惠、生命更有尊严。
这，或许正是「AI+ 医疗」这轮资本热浪之下，最值得我们期待的时代回响。
