长寿时代，养老行业正在进入一个更复杂的供给阶段。
民政部、全国老龄办近日发布的《2025 年度国家老龄事业发展公报》显示，截至 2025 年末，我国 60 岁及以上人口达到 3.2338 亿，占总人口的 23%；65 岁及以上人口达到 2.2365 亿，占总人口的 15.9%。
随着身体状况和生活阶段变化，老年人的需求会在居住、社交、健康管理、慢病诊疗、康复护理和专业照护之间不断转换。居住、医疗、康复和护理各有专业分工，长寿时代则要求这些资源围绕人的需求形成更有效的协同。服务周期越长、参与主体越多，对组织能力的要求也越高。
8 月 22 日上午，泰康集团大厦内，六位嘉宾共同按下启动装置，泰康养医大模型 1.0 正式亮相。现场还汇集了来自高校科研、医学影像、智能感知、机器人、医疗信息化和医疗设备等领域的代表。养医大模型的推出，以及多领域合作伙伴的共同参与，正是泰康对上述难题的一次产业回应。
泰康保险集团总裁兼首席执行官刘挺军表示，" 人工智能进入产业实际场景，需要与业务流程、专业人员和组织体系深度融合。"
沿着这一逻辑，大模型被放进养老社区、医疗机构和多学科团队的日常流程，参与信息整理、方案辅助和服务协同。从这个意义上看，养老服务的升级不仅依赖单一机构的能力，也取决于医疗、科技、设备、科研等产业力量能否在真实场景中形成协同。
不止是社区：泰康如何搭建连续照护体系
支撑大模型进入养医业务的，是泰康以 CCRC 养老社区为基础，并连接医疗机构、社区和居家服务所形成的养医服务网络。
一次跌倒之后，住院、康复、生活能力重评和照护方案调整可能持续数月；如果信息不能跟着人走，服务责任也没有明确交接，机构数量再多，体验仍然是割裂的。
CCRC 的价值正在于把这种变化放进同一个服务周期。
身体状况较好时，居民以独立生活为主；日常活动需要帮助后，服务转向协助生活；进入失能或认知障碍阶段，再由专业护理和记忆照护承接。
泰康从 2007 年开始布局养老产业，2015 年首个旗舰养老社区燕园投入运营。此后，泰康之家养老社区全国布局，向纵深发展，并以 " 一个社区、一家医疗机构 " 为养医融合方向。
截至目前，泰康医养已经布局全国 37 个城市、48 个项目，32 家养老社区投入运营，入住居民超过 2.3 万人，服务范围也在从养老机构向社区和居家延伸，逐步形成机构、社区、居家相协调，医疗、养老、护理、康复相融合的多层次养医服务体系。
同时，这套体系还连接了保险支付与长期服务。
保险产品提供一部分远期筹资安排，保险资金的长期属性与养老社区的建设、运营周期相匹配，实体医养服务又增强了保险产品的可感知价值。泰康将其概括为 " 支付、服务、投资 " 三端协同。放在商业层面看，CCRC 由此成为一套跨周期配置资金、医疗和照护资源的基础设施，其价值已经超出物业或床位供给。
不过，基础设施只能把资源放到一起，难以自动带来连续照护。随着居民数量增加、服务网络跨城扩展，谁来持续观察变化，谁来协调医生、护士、康复和照护人员，谁来把一次干预结果带回下一轮评估，开始成为运营效率的核心。泰康原有的 "1+N" 多学科团队承担了这项工作，也构成 AI 进入服务体系的接口。
AI 嵌入 "1+N"：打通健康数据与服务执行
在泰康的服务体系中，"1" 通常是居民的生活管家或个案管理师，负责统筹需求、协调资源；"N" 由家庭医生、护士、康复师、药师、营养师、照护人员、社工和文娱人员等构成。它解决的是组织问题：围绕同一位居民形成一个长期负责的团队，避免各专业只处理自己面前的一小段任务。
这支团队要顺畅运转，前提是及时掌握分散在不同环节的信息。养老场景中的风险多样，睡眠变差、活动量下降、服药不规律或者一次轻微跌倒，单独看都可能不算严重；放在数月甚至数年的健康变化中，含义可能完全不同。居民数量增加后，专业人员仅靠人工翻阅档案，很难持续捕捉这些跨时间、跨专业的弱信号。
这正是养医大模型 1.0 的切入口。现阶段，它主要面向泰康这支专业的 "1+N" 团队，协助完成健康信息整理、风险提示、方案初拟和任务协同。
放在完整的服务体系中，CCRC、AI 与 "1+N" 分别承担不同功能。
CCRC 提供覆盖生活、健康管理、医疗和康复的真实服务场景，以及承接干预措施的线下能力；AI 协助汇集不同环节的信息，形成风险提示和管理建议；"1+N" 团队负责专业审核、资源协调、服务执行和人际沟通。泰康将其中的人机协作机制概括为 "AI 出方案—家医把关—专家组兜底 "。
这种分工进一步落实到 " 评估—方案—干预—验证 " 的服务链中。评估阶段，模型汇总长期档案和实时数据；方案阶段，AI 形成管理建议，由家医审核，必要时提交专家；干预阶段，个案管理师协调医疗、康复、营养和照护资源；验证阶段，团队继续观察体征、行为与功能状态变化，并将结果带回下一轮评估。AI 负责连接信息和提示任务，"1+N" 团队对专业判断和服务结果负责。
发布会现场展示了慢病管理的应用案例。一位 92 岁的糖尿病高风险居民经过一个月管理后，糖化血红蛋白指标得到改善；另一位 83 岁的高血压高风险居民经过两个月管理，个性化血压达标率达到 90%。
对于一线人员而言，养医大模型可以减少资料整理、报告解读和方案初拟等重复工作，把更多时间留给临床判断、照护执行和面对面的沟通。对于居民而言，科技的价值体现在更及时的提醒、更顺畅的转诊、更协调的康复护理，以及更安心、更有尊严的日常生活。
在内部场景完成初步落地之后，泰康为养医大模型规划了更大的服务半径。
按照发布会披露，未来养医大模型将逐步延伸至居民和家庭，并通过数字管家、数字医生等服务入口，连接健康管理、风险预警、日常养老和智慧照护等需求。
从业务角度看，这意味着泰康在养老社区中形成的专业服务能力，有机会覆盖更广泛的人群。居民获得的是更便捷的健康咨询、服务协调和专业支持，泰康则可以把家庭医生、康复护理和医疗资源进一步连接起来，使养医服务从机构向社区和居家延伸。
医院是这条服务链上的重要延伸场景。发布会现场，泰康仙林鼓楼医院介绍了医疗文书、远程协同、体检早筛和智能随访等应用方向。通过 AI 辅助处理事务性工作，医生可以将更多精力投入诊疗和患者服务；同时，远程医疗平台能够连接旗下医院的专家资源，为社区和家庭端提供进一步的专业支持。
由此形成的机构、社区和居家服务体系，也拓展了养医大模型的商业边界。
养老社区提供稳定的服务场景，医院提供专业医疗支撑，线上入口连接居民和家庭。当不同场景采用相互衔接的服务流程，成熟的专业能力便可以在更多机构和地区落地，扩大高品质养医服务的覆盖范围。
更大的增量来自产业协同。此次发布会汇集了高校科研、智能感知、医学影像、机器人、医疗信息化和医疗设备等领域的合作伙伴。不同企业分别提供感知设备、诊疗工具、康复产品和信息化能力，泰康则提供养老、医疗和居家服务场景，专业团队负责应用与服务承接。各方围绕真实需求开展合作，有助于推动新技术和新产品进入实际养医流程。
从商业逻辑看，内部提效、服务延伸和生态协同形成了相互支撑的路径。专业人员效率提升，有助于扩大高品质服务的覆盖面；机构、社区和居家服务相互连接，可以回应不同人群、不同阶段的健康养老需求；产业伙伴共同参与，则有机会加快新设备、新产品和新服务进入真实场景。
从目前来看，泰康的养医大模型 1.0 仍是一个起点，其呈现出一条具有泰康特色的应用路径，从养老社区出发，以专业团队为主体，以真实服务流程承接 AI 能力，再把服务经验和产业资源向医院、社区、居家及生态伙伴延伸。对于拥有 3.23 亿老年人口的中国而言，这场试验最终指向一个朴素的目标，让更多人享有更及时、更专业、更有温度的健康养老服务，也为积极应对人口老龄化和健康中国建设提供来自产业一线的实践样本。
