京医千询通过十门高级卫生专业技术资格考试真题测试
首页 → 财经中心 → 财经频道
分享到：
京医千询通过十门高级卫生专业技术资格考试真题测试
2026-10-10 18:46:11
2026年10月10日 18:46
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披露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。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。