Shenzhou Digital Tang Kai: Точка прорыва в глубокой реализации AI + медицины — в высокоценностных этапах

【Глобальная интернет-агентство Tech-репортаж, репортёр Лин Мэнсюэ】 от внезапного появления технологий больших моделей в 2022 году до массового появления различных интеллектуальных агентов в 2025 году, AI+медицина также прошла путь от первоначального распознавания медицинских изображений до того, что сегодня медицинские интеллектуальные агенты глубоко встраиваются в основной процесс оказания медицинской помощи, переходя к ключевому этапу — от «может работать» к «может быть удобным».

В ходе интеграции AI+медицины заместитель генерального директора и главный инженер компании Shenzhen Hsinzhou Digital (Shenzhou Digital) Тан Кай во время ежегодной конференции 2026 Гонконгского форума в Чжунгуаньцунь заявил, что реальная проверка этого пути заключается в том, сможет ли «AI в том месте, где врачам он больше всего нужен, предоставить ответ, которому можно доверять».

Сущность «последней мили» — вопрос ценности

«Последняя миля AI+медицины по сути — это вопрос ценности. Ключевое — сможет ли AI создавать реальную ценность для врачей. Если ценность предоставить невозможно, всё неизбежно будет превращаться в пустые слова». Тан Кай сказал: «Точка прорыва AI обязательно проявится в высокоценных сегментах. В клинических сценариях высокая ценность особенно выражается в клинических сложностях вроде „острое, критическое, тяжёлое, неясное, трудное, редкое“».

Тан Кай считает, что в этом году траектория применения AI в медицинской сфере становится всё более ясной, и особенно заметно ускоряются темпы практической реализации технологий, представленных большими моделями. Ключевой вехой этого преобразования является то, что разработка и применение медицинских интеллектуальных агентов стали волной сильного отраслевого роста, причём центр тяжести развития смещается от относительно независимых агентов к более сложным и более глубоко проработанным бизнес-сценариям. «С 2025 года AI начинает создавать важную ценность на нескольких ключевых узлах медицинских процессов. Shenzhou Digital совместно с такими учреждениями, как Пекинская больница Союмэн (Peking Union Medical College Hospital), ведут глубокое совместное создание. Планируется совместно продвигать интеллектуальные системы диагностирования и лечения на основе больших моделей, такие как MDT (мультидисциплинарное диагностирование и лечение), для поддержки решений при диагностике и лечении сложных заболеваний — и это также показывает, что AI постоянно углубляется в ключевые области основного медицинского бизнеса». — сказал он.

Уделяя пристальное внимание сфере AI+медицины, Shenzhou Digital придерживается ключевой концепции «AI for Process», то есть внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы на глубоком уровне, создавая фактическую ценность. Эта концепция также стала ключевым принципом для практической реализации технологий: «В медицинской сфере мы строго следуем продвижению медицинских бизнес-потоков. На данный момент наш фокус направлен на основные процессы диагностики и лечения в больнице: охватываем весь периоперационный процесс целиком — от предоперационного, через интраоперационное, до послеоперационного — и на этой основе разрабатываем серию интеллектуальных приложений». Тан Кай рассказал, что на данный момент решения, например для диагностики и лечения послеоперационных осложнений и предоперационной оценки анестезии, уже внедрены в больницах. И именно внедрение этой серии приложений является наглядной практикой концепции «AI for Process».

Тан Кай пояснил: «Shenzhou Digital сотрудничает с Пекинской больницей Союмэн (Peking Union Medical College Hospital). Вокруг послеоперационных осложнений при раке поджелудочной железы разработан интеллектуальный агент, который может быстро распознавать риски осложнений, экономя врачам почти 80% времени, а точность уже стабилизировалась на уровне свыше 94%.»

А то, что врачи готовы активно использовать этот интеллектуальный агент, в основе имеет две большие реальные ценности: «во-первых, он помогает врачам проводить перекрёстную проверку результатов клинических решений, снижая вероятность ошибок в диагностике; во-вторых, он значительно повышает рабочую эффективность». Далее Тан Кай отметил, что внедрение AI в медицину не ограничивается техническими трудностями; ключевое — в том, получится ли реализовать «маленький интерфейс — большой эффект», то есть через лёгкую точку технического вхождения добиться заметной клинической практической отдачи. На этой основе он выделил три уровня ценности, создаваемой AI для медицины, от поверхностного к глубокому: «Первый уровень — действенная ценность: за счёт интеллектуальных агентов повышаются эффективность врачей и качество работы. Второй уровень — решающая ценность: это важное направление в будущем. Поскольку повседневное ядро врачей — принятие решений, станет ли интеллектуальный агент надёжной ролью для вспомогательного принятия решений, — это большая задача. Третий уровень — ценность открытия: в условиях глубокой совместной работы с больницей изучаются более передовые области, такие как диагностика и лечение сложных заболеваний. Только создавая реальную ценность непосредственно в процессе диагностики и лечения, можно более полно открыть „последнюю милю“».

Данные — это та гора, которую обязательно нужно перейти

«По мере того как применение углубляется, мы обнаружили, что ключевые трудности — не в технологиях AI или больших моделей, а в данных». Тан Кай прямо сказал: «Качество данных и степень совершенства процесса их обработки напрямую определят глубину применения AI и его устойчивость».

Поэтому в этом году Shenzhou Digital активно начала сотрудничать с больницами, чтобы совместно формировать высококачественные наборы медицинских данных: «Мы ведём исследования и попытки по созданию высококачественных наборов данных по отдельным заболеваниям, ориентируясь на различные заболевания как на центр».

В рамках плана Тан Кая Shenzhou Digital будет придерживаться модели параллельного продвижения двух направлений в компоновке AI+медицины: «во-первых, непрерывно углублять разработку на уровне приложений, продвигая чтобы AI играл ещё большую роль в ключевых звеньях процесса диагностики и лечения; во-вторых, укреплять основу на уровне данных, поддерживая „AI for Process“ с помощью „Data for Process“. Это путь, требующий долгосрочных вложений, и мы будем продолжать двигаться в этом направлении». А такая компоновка также глубоко соответствует нынешним популярным технологическим концепциям «сервисного цифрового двойника» и «согласованного взаимодействия многоагентных систем».

Относительно этапа технологического развития «сервисного цифрового двойника» Тан Кай настроен позитивно и оптимистично: он считает, что сейчас он уже вошёл в стадию инженерной практики.

Но он также указал, что развитию «сервисного цифрового двойника» необходимо перейти через ту «большую гору» — данные: «Развитие сервисного цифрового двойника, или, скажем, продвижение „AI for Process“, по сути — это вопрос данных. Качество данных в разных отраслях на данный момент во многих случаях ещё недостаточно, чтобы поддерживать глубокую реализацию таких приложений».

Тан Кай провёл аналогию с «цифровой инженерией» в производстве: «В производстве мы продвигаем „цифровую инженерию“. Её ключевое — на уровне данных выстраивать цифровые двойники, формируя модели точных цифровых профилей оборудования. Только если на этом уровне добиться сквозной связности, можно развернуть больше проектирования на уровне сервисного цифрового двойника». В сфере медицины направления исследований Shenzhou Digital чётко определены: «вокруг конкретных заболеваний строим онтологическую инженерную систему процесса диагностики и лечения; с помощью „Data for Process“ продвигаем „AI for Process“ к зрелости». Он добавил: «Мы ожидаем, что в будущем сможем реализовать рабочие сценарии с высокой степенью координации трёх сторон — „цифровые люди, роботы и биолюди (врачи)“».

«С точки зрения врача, в 2026 году постепенно будет ощущаться, что AI действительно входит в рабочие процессы, и таких интеллектуальных агентов будет становиться всё больше. Однако, если смотреть с позиции пациента, в текущем процессе получения медицинской помощи всё ещё можно явно ощутить лишь ограниченный объём AI-ориентированных впечатлений. Это также станет ключевым направлением углубления применения на следующем этапе», — сказал Тан Кай.

Огромные объёмы новостей и точная интерпретация — всё в приложении Sina Finance APP