2026 Foro Zhongguancun｜Digital China Tang Kai: El punto de ruptura para la implementación profunda de AI+Medicina se encuentra en los eslabones de alto valor

Fuente: Global Times

[Reporte tecnológico de Global Times, corresponsal Lin Mengxue] Desde que en 2022 los modelos de lenguaje a gran escala irrumpieron de manera inesperada, hasta que en 2025 surgieron de forma concentrada todo tipo de agentes inteligentes, la IA + medicina también ha pasado de los primeros usos como el reconocimiento de imágenes médicas, a que hoy los agentes de IA médicos se integren profundamente en el proceso principal de diagnóstico y tratamiento, avanzando hacia un punto clave del cambio de “que funcione” a “que sea fácil de usar”.

En el proceso de integración de la IA + medicina, Tang Kai, vicepresidente y director de ingeniería de Zongzhou Digital, señaló durante la Conferencia Anual del Foro de Zhongguancun 2026 que el verdadero reto de este camino es: “si la IA puede, en el lugar donde los médicos más la necesitan, entregar una respuesta que sea digna de confianza”.

La esencia del “último kilómetro” es un problema de valor

“El último kilómetro de la IA + medicina, en esencia, es un problema de valor. La clave es si la IA puede crear un valor real para los médicos. Si no puede aportar valor, todo termina fácilmente en algo vacío.” Tang Kai dijo: “Los puntos en los que la IA rompe el cerco necesariamente recaen en los segmentos de alto valor. En los escenarios de diagnóstico y tratamiento, el alto valor se refleja especialmente en las dificultades clínicas como ‘urgente, crítico, grave, dudoso, difícil y raro’”.

Tang Kai considera que, este año, la ruta de aplicación de la IA en el ámbito médico ya está cada vez más clara, especialmente acelerando de forma notable el ritmo de implementación tecnológica, sobre todo con los modelos a gran escala como representación. La marca central de esta transformación es que el desarrollo y la aplicación de agentes médicos de IA se han convertido en una ola de fuerte crecimiento en la industria, y el foco del desarrollo se está moviendo desde agentes relativamente independientes hacia la expansión en escenarios de negocio más complejos y de mayor profundidad. “Desde 2025, la IA ha comenzado a crear un valor importante en múltiples nodos clave del proceso médico. Zongzhou Digital y el Hospital Peking Union Medical College, entre otras instituciones, están co-creando en profundidad; planean impulsar conjuntamente sistemas de diagnóstico y tratamiento inteligente basados en MDT (diagnóstico y tratamiento multidisciplinario) con modelos a gran escala para ayudar en decisiones de diagnóstico y tratamiento de enfermedades difíciles y complejas. Esto también demuestra que la tecnología de IA se está introduciendo de manera continua en el corazón del negocio médico.” Dijo.

Profundizando en el campo de la IA + medicina, Zongzhou Digital se adhiere al concepto central de “AI for Process”, es decir, permitir que la inteligencia artificial se integre profundamente en los procesos del negocio para crear valor práctico. Este concepto también se ha convertido en un criterio clave para su implementación tecnológica: “En el ámbito médico, seguimos estrictamente el impulso de los flujos de negocio médicos; actualmente el enfoque principal gira en torno a los procesos centrales de diagnóstico y tratamiento del hospital, cubriendo todo el flujo durante el periodo perioperatorio desde el preoperatorio, el intraoperatorio y el posoperatorio, y con base en ello desarrollamos una serie de aplicaciones inteligentes.” Tang Kai explicó que, por el momento, soluciones como el diagnóstico y tratamiento de complicaciones posoperatorias y la evaluación anestésica preoperatoria ya se han implementado y aplicado en los hospitales; y el aterrizaje de esta serie de aplicaciones es una práctica vívida del concepto “AI for Process”.

Tang Kai explicó: “Zongzhou Digital colabora con el Hospital Peking Union Medical College. Han desarrollado agentes enfocados en las complicaciones posoperatorias del cáncer de páncreas, que pueden identificar rápidamente el riesgo de complicaciones, ahorrándole al médico cerca del 80% de su tiempo; la precisión ya se mantiene estable en más del 94%”.

Y que los médicos quieran usar activamente este agente inteligente se debe principalmente a dos valores prácticos: “uno es ayudar a los médicos a validar de manera cruzada los resultados de sus juicios de diagnóstico y tratamiento, reduciendo la tasa de diagnósticos erróneos; el otro es mejorar significativamente la eficiencia del trabajo”. Tang Kai añadió además que, aterrizar la IA en la medicina no está restringido por problemas técnicos, sino más bien por si se puede lograr “interfaces pequeñas, efectos grandes”, es decir, mediante un punto de entrada tecnológico ligero, producir una efectividad clínica notable. Con base en ello, resumió tres niveles de menor a mayor de valor que la IA crea para la medicina: “El primero es el valor de eficiencia, que consiste en mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo de los médicos mediante agentes inteligentes de IA. El segundo es el valor decisorio, que es una dirección importante en el futuro: la decisión es el núcleo del trabajo diario de los médicos, y el gran reto es si el agente puede convertirse en un papel confiable de apoyo a la decisión. El tercero es el valor de descubrimiento, es decir, explorar áreas más vanguardistas como el diagnóstico y tratamiento de enfermedades difíciles, mediante una cooperación profunda con los hospitales. Solo creando valor de manera real en el proceso de diagnóstico y tratamiento, se puede desbloquear de forma más completa el ‘último kilómetro’”.

Los datos son la gran montaña que necesariamente hay que cruzar

“Conforme las aplicaciones se adentran, descubrimos que las dificultades clave no son la IA o la tecnología de modelos a gran escala, sino los datos.” Tang Kai lo admitió: “El nivel de calidad de los datos y la mejora de los procesos de procesamiento determinarán directamente la profundidad y la sostenibilidad de las aplicaciones de IA”.

Para ello, este año Zongzhou Digital empezó a colaborar activamente con hospitales para construir conjuntamente conjuntos de datos médicos de alta calidad: “Estamos realizando exploraciones de construcción de conjuntos de datos de alta calidad para enfermedades específicas, centrados en todo tipo de enfermedades”.

En el plan de Tang Kai, Zongzhou Digital mantendrá un avance en dos líneas para su estrategia de “IA + medicina”: “una es seguir profundizando en la capa de aplicación, impulsando que la IA desempeñe un papel mayor en los eslabones centrales del diagnóstico y tratamiento; la otra es fortalecer la base en la capa de datos, apoyando ‘AI for Process’ con ‘Data for Process’. Es un camino que requiere inversión a largo plazo; seguiremos avanzando en esta dirección”. Y este planteamiento también se alinea de manera profunda con los conceptos tecnológicos actuales y populares de “gemelos de servicios” y “coordinación de múltiples agentes”.

Sobre las etapas de desarrollo de la tecnología de “gemelos de servicios”, Tang Kai mantiene una actitud positiva y optimista, considerando que actualmente ya se ha entrado en la fase de práctica de ingeniería.

Pero al mismo tiempo señaló que el desarrollo de los gemelos de servicios debe superar “la gran montaña” de los datos: “El desarrollo de los gemelos de servicios, o el avance de ‘AI for Process’, en esencia es un problema de datos. En la actualidad, en la calidad de los datos de muchos sectores aún es insuficiente para respaldar la implementación en profundidad de este tipo de aplicaciones”.

Tang Kai puso como ejemplo el “ingeniería digital” de la industria manufacturera: “En la manufactura, estamos impulsando la ‘ingeniería digital’. Lo central es construir gemelos digitales en la capa de datos, formando modelos de retratos digitales finos de los equipos. Solo si se logra la interconexión en ese nivel, se pueden llevar a cabo más diseños en la capa de gemelos de servicios”. En el ámbito médico, la dirección de exploración de Zongzhou Digital es muy clara: “Centrados en enfermedades específicas, construiremos una ingeniería fundamental del proceso de diagnóstico y tratamiento, y empujaremos el ‘AI for Process’ hacia su madurez mediante ‘Data for Process’”. Añadió además: “Esperamos que en el futuro podamos lograr escenarios de trabajo altamente coordinados entre ‘persona digital, robots y humano biológico (médico)’”.

“Desde la perspectiva de los médicos, en 2026 se empezará a percibir gradualmente que la IA entra de verdad en las tareas de trabajo, y habrá cada vez más este tipo de agentes inteligentes. Sin embargo, desde el lado del paciente, en el proceso de atención médica la experiencia de IA que se puede percibir de manera clara todavía es limitada, y esta será también la dirección clave para profundizar la aplicación en la siguiente etapa.” Dijo Tang Kai.

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