Shenzhen Digital Tang Kai: O ponto de ruptura na implementação profunda de AI + Saúde está nos segmentos de alto valor

【Notícia de tecnologia do Global Network Technology, repórter Lin Mengxue】Do súbito surgimento das tecnologias de modelos de linguagem em 2022, até à proliferação concentrada de vários agentes inteligentes em 2025, a combinação de IA com a saúde passou de, no início, o reconhecimento de imagens médicas, para a integração profunda de agentes de saúde inteligentes no fluxo principal dos cuidados médicos, avançando para o ponto-chave da transição de “funcionar” para “ser realmente útil”.

Durante o Fórum anual de Zhongguancun de 2026, o vice-presidente e engenheiro-chefe da Zhaoshang Digital, Tang Kai, afirmou que o verdadeiro teste deste caminho é: “Se a IA consegue entregar uma resposta digna de confiança nos locais em que os médicos mais precisam dela.”

A essência do “último quilómetro” é uma questão de valor

“O último quilómetro da combinação de IA com a saúde é, em essência, uma questão de valor. O ponto-chave é se a IA consegue criar valor real para os médicos. Se não for capaz de fornecer valor, tudo acaba facilmente por se tornar vazio.” Tang Kai disse. “O momento em que a IA rompe as bolhas inevitavelmente acontece em sectores de elevado valor. Nos cenários de diagnóstico e tratamento, o elevado valor manifesta-se sobretudo nas dificuldades clínicas como ‘agudo, crítico, grave, incerto, difícil e raro’.”

Tang Kai considera que, este ano, as vias de aplicação da IA na área da saúde estão cada vez mais claras, especialmente com a aceleração notável dos passos de implementação de tecnologias, representadas sobretudo pelos modelos de linguagem. O sinal central desta mudança é que a investigação e aplicação de agentes inteligentes de saúde se tornaram uma vaga de forte desenvolvimento na indústria, e o foco do desenvolvimento está a deslocar-se de agentes relativamente independentes para a expansão em cenários de negócio mais complexos e mais profundos. “Desde 2025, a IA começou a criar valor importante em vários pontos-chave do fluxo de cuidados médicos. A Zhaoshang Digital e instituições como o Hospital Beijing Union Medical College estão a co-criar em profundidade, planeando avançar em conjunto sistemas inteligentes de diagnóstico e tratamento como o MDT (diagnóstico e tratamento multidisciplinar) baseado em modelos de linguagem, para apoiar decisões de diagnóstico e tratamento de doenças difíceis. Isto também mostra que a tecnologia de IA está a aprofundar-se continuamente nos principais elos do negócio médico.” Disse.

Ao aprofundar o domínio de IA + saúde, a Zhaoshang Digital segue a ideia central de “AI for Process”, ou seja, fazer com que a inteligência artificial se integre profundamente nos processos do negócio para criar valor prático. Esta ideia também se tornou um critério-chave para a sua implementação tecnológica: “Na área da saúde, seguimos rigorosamente o avanço dos fluxos do negócio médico. No momento, o nosso foco centra-se nos principais fluxos de diagnóstico e tratamento do hospital, abrangendo todo o processo perioperatório desde antes da cirurgia, durante a cirurgia e após a cirurgia, e com base nisso desenvolvemos uma série de aplicações inteligentes.” Tang Kai explicou que, atualmente, soluções como o tratamento de complicações pós-operatórias e a avaliação anestésica pré-operatória já foram implementadas e aplicadas nos hospitais, e que a materialização destas aplicações é uma prática viva da ideia de “AI for Process”.

Tang Kai explicou: “Em cooperação com o Hospital Beijing Union Medical College, a Zhaoshang Digital desenvolveu agentes inteligentes para as complicações pós-operatórias do cancro do pâncreas. Estes agentes conseguem identificar rapidamente o risco de complicações, poupam ao médico quase 80% do tempo, e a taxa de precisão já está estável acima de 94%.”

A razão pela qual os médicos estão dispostos a usar proativamente este agente inteligente deve-se sobretudo a dois valores práticos: “Primeiro, pode ajudar os médicos a validar de forma cruzada os resultados das suas decisões de diagnóstico e tratamento, reduzindo a taxa de erros de diagnóstico; segundo, melhora significativamente a eficiência do trabalho.” Tang Kai apontou ainda que a implementação da IA na área da saúde não está limitada por problemas técnicos; o mais determinante é se é possível alcançar “interfaces pequenas, efeitos grandes”, ou seja, através de um ponto de entrada tecnológico leve, produzir efeitos clínicos substanciais. Com base nisso, ele resumiu três níveis, do superficial ao profundo, do valor que a IA cria para a saúde: “O primeiro nível é o valor de eficiência, ou seja, melhorar a eficiência e a qualidade do trabalho dos médicos através de agentes inteligentes de IA. O segundo nível é o valor decisório, que é uma direção importante para o futuro: a decisão é o núcleo do trabalho diário dos médicos, e saber se o agente consegue tornar-se um papel fiável de apoio à decisão é um grande desafio. O terceiro nível é o valor de descoberta, isto é, explorar áreas mais avançadas como o diagnóstico e tratamento de doenças difíceis em profunda colaboração com o hospital. Só criando valor de forma real no fluxo de diagnóstico e tratamento é que se consegue desbloquear de maneira mais completa o ‘último quilómetro’.”

Dados, são aquela grande montanha que precisa ser ultrapassada

“À medida que as aplicações se tornam mais profundas, descobrimos que as dificuldades-chave não são a IA nem a tecnologia de modelos de linguagem, mas sim os dados.” Tang Kai disse francamente, “A qualidade dos dados e o grau de aperfeiçoamento dos processos de tratamento determinarão diretamente a profundidade e a sustentabilidade das aplicações de IA.”

Para isso, este ano a Zhaoshang Digital começou a colaborar ativamente com hospitais para construir em conjunto conjuntos de dados de alta qualidade na área da saúde. “Estamos a levar a cabo explorações de construção de conjuntos de dados de alta qualidade para doenças específicas, tendo como centro várias doenças.”

No plano de Tang Kai, a Zhaoshang Digital manterá a estratégia de avanço em duas linhas para a implantação de IA + saúde: “Por um lado, aprofundaremos continuamente no nível de aplicação, promovendo que a IA desempenhe um papel maior nos elos centrais do diagnóstico e tratamento; por outro lado, consolidaremos a base no nível dos dados, apoiando ‘AI for Process’ com ‘Data for Process’. Este é um caminho que exige investimento a longo prazo, e continuaremos a avançar nesta direção.” E esta configuração também está profundamente alinhada com os conceitos tecnológicos em alta neste momento, como “gémeos de serviço” e “coordenação entre múltiplos agentes”.

Quanto ao estágio de desenvolvimento da tecnologia de “gémeos de serviço”, Tang Kai tem uma atitude positiva e otimista, considerando que atualmente já entrámos na fase de prática de engenharia.

Mas, ao mesmo tempo, ele apontou que o desenvolvimento dos gémeos de serviço tem de ultrapassar essa grande montanha dos dados. “O desenvolvimento dos gémeos de serviço, ou a promoção de ‘AI for Process’, em essência, é um problema de dados. De momento, a qualidade dos dados em muitos sectores ainda não é suficiente para sustentar uma implementação aprofundada de tais aplicações.”

Tang Kai recorreu à comparação com a “engenharia digital” na indústria transformadora: “Na indústria transformadora, estamos a promover a ‘engenharia digital’. O mais importante é construir gémeos digitais ao nível dos dados, formando modelos de representação fina digital de equipamentos. Só ao concretizar a interligação nesta camada é que se consegue expandir mais projetos na camada de gémeos de serviço.” Na área da saúde, as direções de exploração da Zhaoshang Digital são muito claras: “Focando doenças específicas, construir a engenharia de base dos processos de diagnóstico e tratamento, promovendo que ‘AI for Process’ caminhe para a maturidade através de ‘Data for Process’.” Ele disse ainda: “Esperamos vir a realizar cenários de trabalho altamente coordenados entre ‘seres digitais, robôs e seres biológicos (médicos)’.”

“Do ponto de vista dos médicos, em 2026 eles vão sentir progressivamente que a IA está realmente a entrar no trabalho efetivo, e haverá cada vez mais agentes inteligentes. No entanto, do lado do paciente, no processo de consulta, a experiência de IA que se consegue sentir de forma clara ainda é limitada. Esta também será a direção prioritária para aprofundar as aplicações na próxima fase.” Disse Tang Kai.

Grandes volumes de informação e interpretações precisas, tudo na aplicação Sina Finance APP