從 「碎片化接單」 到 「深度經營」：28萬醫生的選擇，這家線上平臺如何重構患者管理模式

撰文 | 文慧

8月27日，方舟健客（06086.HK）發佈2026年中期業績：營業收入18.245億元，同比增長22.2%；經調整淨利潤1870萬元，延續了持續盈利的良好勢頭；月活躍用户1470萬，同比增長23.1%；註冊用户達5980萬。

在這份財報中，一組與醫生相關的數字格外值得關注：截至報告期末，平臺註冊醫生總數超過28.2萬名，較2025年同期的22.9萬名增長約23.1%。其中56.5%來自三級醫院，34.9%擁有副主任醫師及以上職稱。

對互聯網醫療平臺而言，醫生資源始終是核心競爭力。但醫生的線上執業早已不是稀缺選項，行業調研顯示，71.5%的醫生同時入駐1—3個平臺，超過一成的醫生在4個以上平臺執業。

在此行業背景下，互聯網醫療平臺比拼的早已不是簡單的醫生入駐數量，而是能否留住優質醫師資源、沉澱長效執業生態。也正因如此，方舟健客吸納超28萬醫師入駐、實現優質醫生資源穩步增長的亮眼成績，更具行業參考價值。

在眾多平臺的分流競爭中，為何大批醫師始終選擇方舟健客，將其作為線上執業的核心陣地並持續深耕？答案，藏在效率、省心、專業三大核心優勢之中。

效率：把醫生的時間還給臨牀

孫勇是一名三級醫院心內科醫生。對他來説，管理慢病患者最耗精力的，從來不是接診本身，而是接診之后的事。

患者複診完畢、藥方開完，醫生的工作並沒有結束。回家后有沒有按時服藥？血壓控制得怎麼樣？有沒有出現新的不適？這些信息過去很難被持續掌握。

靠打電話、發消息的人工方式管理上百名慢病患者，現實里只能優先照顧病情更重的，其余的只能「放養」。

現在，這部分工作交給了方舟健客平臺的一系列AI工具和隨訪體系。患者可以持續在平臺收錄其用藥情況、身體數據與症狀變化，隨訪系統會根據實際情況，定時向患者發出用藥、複診等提醒，對異常情況還能提前預警。

需要醫生介入時，平臺已經把背景信息梳理完畢，打開對話框即可進入狀態，不必從頭再問一遍病史。每輪隨訪結束，AI醫生助理還會協助醫生完成自動歸集、初篩反饋，生成健康報告等動作。

「省心多了，也不用擔心遺漏了誰。」孫勇説。

隨訪只是其中一環。2025年9月，方舟健客正式發佈杏石大模型。基於這一技術底座，2026年公司全面整合AI預問診、AI輔診、AI學術助理、AI健康管家及AI用藥助手等能力，進一步完善起覆蓋「診前、診中、診后及長期健康管理」的全生命周期AI產品矩陣，實現對醫患雙端的高效協同賦能。

診前，相關工具協助醫生完成病歷整理、醫學信息檢索等工作；諸如「血壓平穩后能不能自行停藥」這類高頻標準化問題，AI可以在醫生的指導下進行即時應答。零散消息也不再不分晝夜地涌向醫生，訴求經過匯總，孫勇得以更聚焦於病情判斷與方案調整。

診后，AI工具同樣協助醫生高效完成文書、電子病歷等整理工作，實現繁瑣案頭工作的減負。

「不是決策類的模板化內容，基本都由AI‘接管’了，我的專注力更聚焦於複覈。」孫勇説。

醫療效率的價值，最終體現在活躍度上。此次中報顯示，截至2026年中期，方舟健客平臺註冊醫生數已達28.2萬名，相比2025年年中的22.9萬名，同比增長約23.1%。並且，活躍醫生也在持續大幅提升，不再是註冊即「沉睡」。

省心：醫患之間不再是「一錘子買賣」

如果説效率決定了醫生願不願意開始，那麼使用時省不省心，決定了醫生是否願意留下。

線上執業長期存在一個隱憂：一次問診結束，醫患關係隨之斷裂，醫生難以對患者形成連續觀察，線上執業淪為碎片化接單，專業積累無從談起。

慢病管理恰恰是最不能「一錘子買賣」的領域，它不僅需要線下面診確定治療方案，更需要后續長期、連續、個體化的管理。

方舟健客的應對方法是「熟人醫患」模式，將原本在線下建立的關係平移至線上，讓同一批醫生長期服務同一批患者。醫生因此得以完整觀察疾病的演進軌跡。

這一模式的效果，在患者側的數據上得到了印證：方舟健客中期業績報告數據顯示，公司旗下平臺月活用户達1470萬，同比增長23.1%；用户復購率89.2%，處方藥GMV佔比達83.1%。另有第三方數據顯示，方舟健客的用户平均留存率高達79%。

復購率衡量的其實是信任的深度。李莉是這套體系里的典型用户。她患糖尿病十年，對各種專業名詞和藥物並不陌生，更瞭解用藥背后的考量：降糖藥物種類繁多，適用人群、服用要求各有區別，還要隨血糖變化調整方案。

「這些年下來，我已經習慣了在一個地方把這些事都解決，而不是每次都重新找醫生、重新解釋病情。」她説，自己選擇在方舟健客旗下平臺長期複診續方，「醫生定期根據我的情況複診續方，藥品直接配送到家，還能隨時記錄血糖數據，方便醫生跟蹤調整方案。」

對醫生而言，患者留下來了，醫生的投入纔有了持續經營的意義。

專業：讓線上成為醫生能力的延伸

熟人醫患模式帶來的不僅是省心，還有專業深度的沉澱。

當醫生長期跟蹤同一批患者，積累的不是零散問診記錄，而是連續性的疾病演進圖譜。血糖波動、用藥反應、併發症徵兆都被連續記錄，醫生得以觀察個體化的治療反應規律，調整方案時有了更紮實的依據。

這種連續觀察的能力，被方舟健客杏石大模型的知識智能體進一步放大。系統整合患者歷史數據與臨牀知識庫，在醫生面對複雜病例時提供多維度的決策參考。

它不替醫生做決定，而是把「記憶」和「檢索」的工作接過去，讓臨牀判斷建立在更完整的信息基礎之上。

診室之外，AI學術助理還能高效協助醫生完成文獻資料的檢索，遇到疑難問題時，醫生不必在多個數據庫之間切換檢索，適配臨牀醫生碎片化的時間場景。

加上面向患者的AI用藥助手、AI健康管家，方舟健客已形成覆蓋全生命周期服務鏈條的AI產品矩陣。

換言之，醫生在這里得到的不只是一個接診入口，還有一套支撐其專業判斷、學術更新與臨牀洞察的工具。線上不再是線下問診的廉價搬運工，而是醫生專業能力延伸和沉澱的場所。

為什麼是方舟健客？

高效、省心、專業，三者疊加，推動方舟健客的運轉始終保持正向循環：

AI提質增效，使高質量的慢病服務具備規模化複製的可能；平臺由此沉澱高黏性的慢病患者，醫生更願意投入精力做全周期管理；患者獲得專業且連貫的健康照護，活躍度進一步提升；而龐大且真實的患者群體，又持續吸引更多臨牀醫生加入。

這正是28.2萬註冊醫生與1470萬月活用户能夠同步增長約23%的深層次原因。兩個數字並非彼此獨立，而是同一個生態的兩端。

值得注意的是，這一循環的價值，還需要放在更大的行業背景下衡量。

2022年，國家衞健委等15部門聯合印發的《「十四五」健康老齡化規劃》指出，我國78%以上的老年人患有一種以上慢性病。

而慢病早已不是老年人的「專利」：《中國居民營養與慢性病狀況報告（2025年）》顯示，我國18歲及以上居民高血壓患病率達27.9%，高血糖患病率約35.2%，高血脂患病率為34.7%，三者合併患病比例逐年上升，年輕化趨勢明顯。

政策方向亦早已明確。《「健康中國2030」規劃綱要》提出推動醫療衞生服務延伸至社區、家庭；《中國防治慢性病中長期規劃（2017—2025年）》進一步明確「由疾病治療向健康管理轉變」。

需求在擴容，政策在鋪路，但真正跑通「長期陪伴式」服務的平臺並不多。原因不難理解：陪伴意味着高昂的時間成本，而規模化的陪伴意味着必須解決效率問題。這恰恰是AI介入的價值所在。

方舟健客方面透露，下半年將在AI技術持續深化的基礎上，把「個人全生命周期健康服務夥伴」這一戰略定位進一步落地，拓寬服務覆蓋面、迭代升級大模型與AI智能體能力，加快推進AI能力的產品化及規模化運用，同時積極探索多元商業化路徑。

對醫生來説，這意味着線上管理有望變得更高效、更輕松；對行業來説，這或許標誌着互聯網醫療的競爭重心，正從流量之爭真正轉向服務價值之爭。

注：孫勇、李莉為化名

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