神州数码汤凯：AI+医療の深度実装におけるブレイクスルーは高付加価値の段階にある

【グローバルタイムズ・テクノロジー】レポーター リン・モンシュエ】2022年に大規模モデル技術が突如として登場してから、2025年にはさまざまなエージェントが集中して現れ、AI+医療も当初の医用画像認識から、現在では医療インテリジェンス・エージェントが診療の主なプロセスに深く組み込まれ、「使える」から「使い勝手がよい」へ向かう重要な節目を迎えている。

AI+医療の統合プロセスの中で、神州数碼の副総裁兼総工程師であるタン・カイは2026年中関村フォーラム年会期間中に、「この道の本当の試練は、『AIが医師が最も必要としている場所で、信頼できる回答を出せるかどうか』にある」と述べた。

_「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は、本質的に価値の問題です。重要なのは、AIが医師にとって本当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になりやすいのです。」タン・カイはこう語った。「AIが一線を越える“ブレイクアウト”のポイントは、必ず高価値の領域に落ちます。診療シーンでは、高価値はとりわけ『急・危・重・疑・難・罕』といった臨床上の難所に現れます。」

タン・カイは、今年はAIが医療分野で活用される道筋が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顕著に加速していると考えている。この転換のコアとなるのは、医療インテリジェンス・エージェントの研究開発と応用が業界の力強い発展のうねりとなり、発展の重心が、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だ。「2025年以来、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出し、神州数碼と北京協和病院などの機関が深く協創を進めており、大規模モデルに基づくMDT（多分野診療）などのインテリジェント診療システムを共同で推進する計画です。難治性の疾患の診療意思決定を支援することも含まれます。これは、AI技術が医療の中核となる業務領域に不断に踏み込んでいることを示しています。」と述べた。

AI+医療分野に深く取り組む中で、神州数碼は「AI for Process」を中核理念として掲げ、人工知能を業務プロセスに深く融合させ、実際の価値を生み出すことを目指している。この理念もまた、技術を実装する際の重要な準則となっており、「医療分野では、私たちは医療業務フローの推進を厳格に遵守し、現在の重点は病院の中核となる診療プロセスに置いています。術前、術中、術後の周術期における全プロセスをカバーし、それに基づいて一連のインテリジェントなアプリケーションを開発します。」とタン・カイは説明した。現在、術後合併症の診療や術前麻酔評価などのソリューションは病院で導入・運用が進んでおり、こうした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。

タン・カイは、「神州数碼と北京協和病院が協力し、膵臓がんの術後合併症をめぐって開発したインテリジェント・エージェントは、合併症リスクを迅速に識別でき、医師の時間を約80%節約できるようになっており、精度は94%以上で安定しています」と説明した。

そして、医師がこのインテリジェント・エージェントを自発的に使いたいと思う主な理由は、2つの実際の価値にある。「第一に、診療判断の結果を相互検証するのに役立ち、誤診率を下げられること。第二に、業務効率を明確に向上できることです。」タン・カイはさらに、医療へのAI実装は技術的な難題に縛られるものではなく、より重要なのは「小さなインターフェースで、大きな効果を得る」こと、つまり軽量な技術の切り口で顕著な臨床上の実効を生み出せるかどうかだとしている。これを踏まえ、彼はAIが医療に価値を創造する3つの、浅いところから深いところへと段階づけられるレベルをまとめた。「第一層は効能（有効性）の価値で、AIエージェントによって医師の効率と仕事の質を高めます。第二層は意思決定（デシジョン）に関わる価値で、これは未来における重要な方向性です。医師の日常の中核は意思決定にあり、インテリジェント・エージェントが信頼できる意思決定の補助役になれるかどうかは大きな課題です。第三層は発見（ディスカバリー）の価値で、病院と深く協力する中で、難治性疾患の診療など、より最先端の領域を探ります。真に診療プロセスの中で価値を生み出せてこそ、はじめて「ラストワンマイル」をより徹底的に通し切れるのです。」

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、私たちは重要な難点がAIや大規模モデル技術そのものではなく、データであることを見出しました。」タン・カイはこう言った。「データの品質と処理プロセスの整備度合いが、AIアプリケーション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、病院と積極的に協力し、医療の高品質データセットを共同で構築し始めた。「私たちはさまざまな疾患を中心にして、特定疾患（専病）における高品質データセットの構築に向けた探索を行っています。」

タン・カイの計画では、神州数碼は「二本立て」でAI+医療の布陣を推進するとしている。「第一に、アプリケーション層を絶えず深化させ、AIが診療の中核的な環境でより大きな役割を果たせるようにすること。第二に、データ層で基盤を固めることで、「Data for Process」によって「AI for Process」を支えることです。これは長期的な投資が必要な道筋であり、私たちはこの方向に沿って継続的に前進します。」そして、この布陣は、現在のホットな「サービス・ツイン」「マルチエージェント協調」といった技術コンセプトとも深く合致している。

「サービス・ツイン」の技術発展の段階について、タン・カイは前向きで楽観的な態度を示しており、現時点ではすでにエンジニアリング実践の段階に入っていると考えている。

しかし彼は同時に、サービス・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指摘する。「サービス・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は、こうしたアプリケーションの深い実装を支えるにはまだ多くが不十分です。」

タン・カイは製造業の「デジタル・エンジニアリング」を例に挙げ、「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、設備のデジタルにおける精密な画像（精緻なプロファイル）モデルを形成することです。この層で貫通を実現してはじめて、サービス・ツインの層でより多くの設計を展開できます。」と述べた。医療分野においては、神州数碼の探索方向はきわめて明確だ。「特定疾患を軸に、診療プロセスの本体となるエンジニアリングを構築し、『Data for Process』によって『AI for Process』を成熟へと導くことを目指しています。」さらに彼は、「将来的には『デジタル人間、ロボット、生物人（医師）』の3者が高度に協調する職場（作業場）のシーンを実現できることを期待しています」と語った。

「医師の観点から見ると、2026年には徐々にAIが本当に業務の場面に入り込んでくるのを実感するようになるでしょう。こうしたインテリジェント・エージェントもますます増えていくはずです。ただし患者側の立場に立つと、現時点での受診プロセスの中で明確に感じられるAI化の体験はまだ限られており、これは次の段階でのアプリケーション深化の重点方向になります。」タン・カイはこう述べた。

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