2026 Зустріч форуму Чжунгуаньцун｜Від конкуренції за ефективність до революції у розумінні захворювань, штучний інтелект сприяє інноваційному розвитку медицини та медичних пристроїв

（Джерело: Beijing Business Daily）

Розумна медицина стає одним із найцінніших з погляду суспільства сценаріїв застосування технологій ШІ. 26 березня на форумі «Здійснюючи життя і здоров’я · ШІ веде в майбутнє» в рамках щорічної конференції 2026 China ZGC Forum експерти, які взяли участь у заході, провели глибокий обмін думками щодо стратегічного планування, змін наукових підходів, практичних шляхів у промисловості та дослідження технічних передових напрямів. Всі одностайно вважають, що ШІ, який дає змогу життю і здоров’ю, є водночас викликом і можливістю; потрібно, щоб уряд, наукова спільнота та індустрія рухалися в одному напрямі, спільно з’єднуючи весь ланцюжок — від закладання основ на даних, оцінювання та встановлення правил до впровадження застосувань. Від дилеми «10 років і 1 мільярд доларів» у розробці ліків до інтелектуального оновлення медичних пристроїв, від точного моделювання цифрових моделей людини до передових досліджень у віртуальних клінічних випробуваннях — ШІ не лише приносить стрибок ефективності, а й спричиняє глибинні зміни: від підходу, що базується на досвіді, до підходу, що базується на даних; від змагання за ефективність до революції в пізнанні хвороб.

Закладення основ на даних і оцінювання та встановлення правил

Порадник Держради, штатний професор Школи охорони здоров’я та політики Медичного університету Пекін-об’єднаний з Гарвардським? (北京协和医学院) Лю Юаньлі, спираючись на результати тематичного дослідження Державної стратегії медичного штучного інтелекту, яку він очолював у Секретаріаті Порадників Держради, системно виклав три ключові «вузькі місця», з якими наразі стикається в нашій країні сфера застосування ШІ в медицині та охороні здоров’я.

Лю Юаньлі трьома ключовими словами узагальнив нагальні труднощі, які потрібно прорвати: дані, оцінювання, впровадження. Перший бар’єр — «проблема даних». Наша країна має велику чисельність населення та, теоретично, дві переваги — ресурси даних і відповідні механізми в межах системи, адже медична система переважно базується на державних лікарнях. Однак бракує пропозиції якісних, стандартизованих, мульти-модальних даних у сфері охорони здоров’я; механізм безпечного, ефективного та надійного обміну й розповсюдження даних поки не сформований.

Пояснюючи причини, Лю Юаньлі підсумував їх як «три “не”»: не можна, не наважуєшся, не хочеш. «Не можна» — через те, що медичні дані мульти-модальні, мають високу складність і сильний професійний компонент; у багатьох лікарнях бракує зрілих можливостей управління даними та їх розробки; «не наважуєшся» — тому що дані у сфері здоров’я та медицини є надзвичайно чутливими, а тиск на захист приватності та відповідальність за безпеку є великим, через що спільний доступ викликає значні сумніви; «не хочеш» — через брак обґрунтованих механізмів стимулювання та повернення цінності, тож мотивація осіб, які роблять внесок у дані, явно недостатня.

Другий бар’єр — «складність оцінювання». Медичний ШІ безпосередньо стосується життя та здоров’я людей, тому не допускає жодної двозначності. Сьогодні великі моделі швидко ітеруються; хоча вони демонструють величезну цінність, із цим водночас виникають проблеми: «чорна скринька» без пояснюваності, алгоритмічні упередження, ризики неправильних діагнозів і пропуску хвороб тощо. «Що більш передова технологія, то більше треба, щоб регуляторний нагляд встигав». Лю Юаньлі підкреслив, що потрібно прискорити побудову авторитетного механізму оцінювання та платформ, які охоплюють увесь ланцюжок — від розробки, до затвердження та регулювання застосувань. Використовуючи єдині наукові та авторитетні стандарти, слід окреслити межі безпеки для технічних інновацій і закріпити нижню межу якості.

Третій бар’єр — «біль під час впровадження». Навіть найкраща технологія має цінність лише тоді, коли її реально використовують. Нині медичний ШІ стикається з проблемою «останньої милі»: потрібно подолати багатошарові перешкоди — політичні, цінові, процесні, звичкові тощо — щоб зрілі й надійні інтелектуальні продукти справді потрапили в лікарні, в домівки та принесли користь широким верствам населення. Лю Юаньлі зазначив, що від закладання основ на даних і оцінювання та встановлення правил до впровадження застосувань кожен крок потребує узгоджених зусиль уряду, наукової спільноти, індустрії та сфери медичного здоров’я; під керівництвом державних стратегій потрібно об’єднати зусилля, щоб розв’язати вузькі місця, подолати складні проблеми та з’єднати «розриви».

Наукові парадигми та підготовка кадрів

Порадник міського уряду Пекіна, заступник директора з поточної роботи Інституту біомедичних наук та охорони здоров’я Міжнародної аспірантури Шеньчжень Університету Цинхуа (清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院) Сінь Сіньхуей, спираючись на дослідницько-практичні напрацювання за шість років роботи інституту, поділився інноваційним досвідом глибокого поєднання ШІ та наук про життя.

Сінь Сіньхуей розповів, що в модульній структурі навчальних програм інституту всі міждисциплінарні та інноваційні курси охоплюють контент, пов’язаний із ШІ; потужні кадри викладачів з ШІ беруть участь у міждисциплінарних перетинах. У наукових дослідженнях за попередні шість років у дослідженнях магістерських і докторських дисертацій інституту 90% робіт інтегрували ШІ в науково-дослідну практику. Таке глибоке поєднання проявляється не лише в підготовці кадрів, а й у створенні суттєвих проривів у наукових інноваціях.

Як приклад — пептидні препарати та пошук активних пептидів. Традиційні методи переважно спиралися на досвід і метод проб та помилок, а частка успіху становила менше 1%. Завдяки інтеграції ШІ прогноз активності та відбір інформації про зв’язок «послідовність — мішень» стають глибоко об’єднаними, а ефективність можна підвищити в 10, 100 разів і навіть у 1000 разів. «Ми ще до проведення експериментів можемо визначити, через яку саме молекулу, після побудови за моделлю ШІ, швидше за все вийде прокласти шлях, що суттєво знижує частку проб та помилок і дозволяє точніше знайти молекули-мішені». Сінь Сіньхуей зазначив.

Крім того, інститут також створив глобально провідну цифрову модель людини: охоплено різні групи, зокрема немовлят і дітей, чоловіків дорослого віку, жінок дорослого віку та людей похилого віку. Вона включає метаболічні моделі більш ніж 100 різних органів і клітин, і дозволяє передбачати зміни, токсичні та побічні ефекти, а також вплив на кишечник ще до того, як ліки або їжа потраплять в організм. У сфері обладнання команда розробила обладнання для високопродуктивного відбору клітин: воно не лише обслуговує внутрішній ринок, а й експортується до Японії, США, Республіки Корея, Франції та інших розвинених країн. У напрямі цифрової патології за поєднання ШІ та системи високопродуктивних патологоанатомічних зрізів можна точно виконувати такі завдання, як діагностика пухлин, прогноз мутацій генів і оцінка прогнозу (outcome), забезпечуючи сильну підтримку для клінічної точної діагностики та лікування.

Практика в промисловості та технічні передові напрями

Співзасновник, голова правління та головний виконавчий директор Beijing Nuocheng Jiankang Pharmaceutical Technology Co., Ltd. (北京诺诚健华医药科技有限公司) Цуй Цзісун у ролі практичного фахівця з першої лінії інноваційних фармкомпаній поділився прагматичним шляхом, як ШІ допомагає в розробці ліків.

Цуй Цзісун зазначив, що розробка нових ліків — від вибору мішені до молекулярного дизайну і до клінічних випробувань — триває довго: цикл становить до десяти років, а інвестиції перевищують 10 мільярдів доларів. ШІ вже відіграє важливу роль у підвищенні ефективності роботи компанії, наприклад, оптимізація підбору пацієнтів для включення в дослідження, дашборди для обробки даних у реальному часі, узагальнення виробничих даних тощо. Однак ключове питання, яке ШІ наразі ще не вирішив, звучить так: як із нуля до одиниці (від 0 до 1) знайти справді ефективні в клініці ліки. «Молекули, які проектує ШІ, мають дуже добру зв’язувальну здатність із білком і високу спорідненість, але чи можна напряму пропустити доклінічні експерименти на тваринах і перейти до клініки? Зараз регуляторні органи цього не дозволяють». Цуй Цзісун відверто говорить, що від прогнозів ШІ до затверджених і включених у продаж ліків між ними все ще існує величезний розрив. У майбутньому, якщо вдасться замінити частину етапів лабораторної верифікації ШІ та якщо це буде визнано органами нагляду за ліками, то час розробки нових ліків, можливо, можна буде скоротити з десяти років до двох-трьох.

Професор Науково-дослідного інституту «Скол» Захід Інституту обчислювальних технологій (中科计算技术西部研究院) і заступник директора Лабораторії Тюринга—Дарвіна (图灵-达尔文实验室) Чжао Юй також із погляду технічних передових рубежів висунув більш руйнівні за змістом твердження. Він вказав, що нині більшість застосувань ШІ в галузі залишаються на рівні статистики та інформатизації, і по-справжньому ШІ ще не було належно зрозуміло.

Чжао Юй підкреслив, що найскладніше в розробці ліків — «не помилитися в основі» (root). Наразі ефекти інноваційних препаратів у експериментах на тваринах є значущими, але 95% зазнають невдачі в клінічних випробуваннях; фундаментальна причина полягає в тому, що розуміння механізму хвороби не є по-справжньому чітким. «Нам бракує не молекул — нам бракує молекул, які реально лікують хвороби. Перша аксіома цього напряму — це розуміння хвороби». Команда Чжао Юя, накопичивши досвід протягом близько тридцяти років, створила цілісну систему обчислювальної медицини: починаючи з хвороби, вони чітко визначають механізм дії мішені та групи бенефіціарів, а далі виконують молекулярний дизайн. Вони завершили перше у світі віртуальне клінічне випробування, здійснивши проспективне прогнозування ефективності лікування пацієнтів і забезпечивши 100% точність. У кількох напрямах, зокрема при рідкісних захворюваннях на спинній струні (脊索瘤) та ранній діагностиці раку молочної залози, цей підхід, заснований на логіці глибинної природи хвороби, досяг суттєвих проривів.

Чжао Юй заявив, що сподівається перетворити розробку ліків із «випадкового натхнення геніального вченого» на «інженерно зумовлену неминучість». Якщо життя є узгодженим із самим собою, а хвороби й здоров’я закодовані в ДНК, то з математичної точки зору життя можна кодувати й інтерпретувати.

Beijing Business Reporter Ван Інхао Сун Юйін

Огромні обсяги інформації та точна інтерпретація — усе в додатку Sina Finance APP