2026中关村论坛｜神州数码汤凯：AI+医疗深度落地のブレークスルーポイントは高付加価値の段階に

出典：グローバル・タイムズ（Global Times）

【グローバル・タイムズ（Global Times）テクノロジー報道 記者 リン・モンシュエ（林梦雪）】2022年に大規模モデルの技術が突如として登場してから、2025年には各種のエージェントが集中的に出現するようになり、AI＋医療も当初の医療画像認識から、いまや医療の診療プロセスに深く組み込まれた医療エージェントへと進化し、「使える」から「使いやすい」へ向かう重要な節目を迎えています。

AI＋医療の融合プロセスの中で、神州数碼（シュンジョウ・シューマ）副総裁兼チーフエンジニアのタン・カイ（汤凯）は2026年の中関村フォーラム年会期間中に、この道の真の試練は「AIが、医師が最もそれを必要とする場所で、信頼できる回答を出せるかどうか」にあります、と述べました。

「ラストワンマイル」の本質は価値の問題

「AI＋医療のラストワンマイルの本質は、価値の問題です。ポイントは、AIが医師のために実際の価値を生み出せるかどうか。価値を提供できないなら、すべてが結局は空虚なものになりやすいです。」タン・カイはこう語りました。「AIのブレイクポイントは、必ず高価値の領域に落ちます。診療の場面では、高価値はとりわけ『急・危・重・疑・難・罕』（急性、危機的、重症、疑わしい、難治、希少）といった臨床上の難所において顕著に表れます。」

タン・カイは今年、医療分野におけるAIの活用ルートはますます明確になってきており、とりわけ大規模モデルを代表とする技術の実装ペースが大幅に加速していると考えています。この転換の中核的な目印は、医療エージェントの研究開発と活用が業界の強い発展の波となり、かつ開発の重点が、比較的独立したエージェントから、より複雑でより深い業務シーンへと拡張している点です。「2025年以降、AIは医療プロセスの複数の重要な節目で重要な価値を生み始めており、神州数碼や北京協和医院などの機関が深く共同創造を進めています。計画としては、大規模モデルに基づくMDT（多学科診療）などの知的診療システムを共同で推進し、難治性の疾患の診療意思決定を支援するもので、これもまたAI技術が医療の核心的な業務プロセスに向けて絶えず深く浸透していることを示しています。」と彼は述べました。

AI＋医療分野を深く掘り下げる中で、神州数碼は「AI for Process（プロセスのためのAI）」を中核理念として堅持しており、人工知能を業務プロセスに深く統合し、実際の価値を生み出すことを目指しています。この理念もまた、技術を実装するうえでの重要な準則となっており、「医療分野では、医療業務のプロセス推進に関して厳格に従います。現在の重点は、病院の中核となる診療プロセスにあり、術前、術中、術後の周術期の全プロセスを含みます。そしてそれに基づいて、一連の知的アプリケーションを開発しています。」とタン・カイは説明しました。現時点では、術後の併発症診療や術前の麻酔評価などの解決策が病院に導入・活用されており、これら一連のアプリケーションの実装こそが「AI for Process」理念の生きた実践だとしています。

タン・カイは次のように述べました。「神州数碼は北京協和医院と協力し、膵臓がんの術後併発症をめぐって開発したエージェントを提供しています。併発症のリスクを迅速に識別でき、医師の時間を約80%節約でき、正確性は94%以上で安定しています。」

そして、医師がこの知的エージェントを自発的に使いたいと思う核心的な理由は、2つの具体的価値にあります。「1つ目は、診療判断結果の相互検証を助け、誤診率を下げること。2つ目は、業務効率を大幅に向上させることです。」タン・カイはさらに、AIが医療に実装されることは技術上の難題に制約されるのではなく、より重要なのは「小さなインターフェースで、大きな効果を出せるか」、つまり軽量な技術の切り口を通じて、顕著な臨床的実効を生み出せるかどうかだと指摘しました。これに基づき、彼はAIが医療にもたらす価値には、浅いところから深いところへ向かう3つの層があるとまとめました。「第1層は効能的価値で、AIエージェントによって医師の効率と仕事の質を高めることです。第2層は決定性の価値で、これは将来の重要な方向性です。医師の日常の中核は意思決定であり、エージェントが信頼できる補助的意思決定の役割になれるかどうかが大きな課題です。第3層は発見的価値で、病院と深く協力する中で、難治病の診療などより最先端の領域を探求することです。実際に診療プロセスで価値を生み出してこそ、「ラストワンマイル」をより徹底的に切り開けます。」

データこそが、必ず越えなければならないあの大きな山

「アプリケーションがより深く進むにつれて、重要な難点がAIや大規模モデル技術ではなく、データであることが分かりました。」タン・カイは率直にこう語りました。「データの品質と処理プロセスの完成度が、AI活用の深さと持続可能性を直接左右します。」

そのため、神州数碼は今年から積極的に病院と協力し、高品質な医療データセットの構築を共同で進めています。「私たちはあらゆる疾患を中心に据え、専門疾患に関する高品質データセットの構築に関する探索を行っています。」

タン・カイの計画では、神州数碼はAI＋医療の布陣を「二本立て」で推進し続けます。「1つ目は、アプリケーション層で不断に掘り下げ、診療の中核的な局面でAIがより大きな役割を発揮できるようにすること。2つ目は、データ層で基盤を固め、『Data for Process』で『AI for Process』を支えることです。これは長期的な投入が必要な道筋であり、私たちはこの方向に沿って前進し続けます。」そしてこの布陣は、現在のホットトピックである「サービス・デジタルツイン」「マルチエージェント協調」という技術コンセプトとも、深く合致しています。

「サービス・デジタルツイン」の技術発展段階について、タン・カイは前向きで楽観的な態度を示し、現状はすでにエンジニアリング実践段階に入っていると考えています。

しかし彼は同時に、サービス・デジタルツインの発展はデータという大きな山を越えなければならない、とも指摘しました。「サービス・デジタルツインの発展、あるいは『AI for Process』の推進の本質は、データの問題です。現在、各業界のデータ品質の多くは、この種のアプリケーションの深い実装を支えるにはまだ十分ではありません。」

タン・カイは製造業の「デジタルエンジニアリング」を例えに挙げ、「製造業では、私たちは『デジタルエンジニアリング』を推進しています。核心はデータ層でデジタルツインを構築し、設備のデジタルに関する精緻なイメージ（詳細なプロファイル）モデルを形成することです。この層での貫通が実現できてこそ、サービス・デジタルツイン層においてより多くの設計を展開できます。」と述べました。医療分野における神州数碼の探索方向は非常に明確で、「専門疾患を軸に、診療プロセスの本体（オントロジー）・エンジニアリングを構築し、『Data for Process』によって『AI for Process』を成熟へと導く」というものです。さらに彼は、「将来には、『デジタル人（デジタルヒューマン）・ロボット・バイオ人（医師）』の3者が高度に協同する作業場面を実現できることを期待しています。」と語りました。

「医師の観点から見ると、2026年にはAIが徐々に本当の業務の中に入ってくるのを実感するようになるでしょうし、この種のエージェントもますます増えていくはずです。ただ、患者側の立場に立てば、いまの受診プロセスで明確に感じられるAI化の体験はまだ限られており、これが次の段階での活用を深める重点方向にもなります。」とタン・カイは述べました。

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