2026 форум Чжунгуаньцунь｜Шеньчжоу Шуму Танг Кай: глибока реалізація AI+медицини — ключовий момент у прориві на високовартісних етапах

Джерело: Global Times

【Технічні новини Global Times, репортер Лінь Мэнсюе】Від того, як у 2022 році великі моделі раптово вийшли на передову, до того, як у 2025 році різні агенти (агенти-боти) зосереджено почали масово з’являтися, медичний напрямок AI+ також пройшов шлях від початкового розпізнавання медичних зображень до нинішнього глибокого вбудування медичних інтелектуальних агентів у основний лікувальний процес — і виходить на ключовий етап від «можна використовувати» до «зручно використовувати».

У процесі інтеграції AI+ у медицину віце-президент і головний інженер компанії «Чжусюань (Shenzhou) Цзумa» Тан Кай під час щорічного форуму 2026 Чжунгуаньцунь заявив, що справжнє випробування на цьому шляху полягає в тому, «чи зможе AI в тому місці, де лікарі найбільше його потребують, надати відповідь, якій можна довіряти».

Сутність «останньої милі» — питання цінності

«Остання миля AI+ у медичній сфері за своєю суттю — це питання цінності. Ключове — чи може AI створити для лікарів реальну цінність. Якщо він не може надати цінність, усе неминуче легко перетворюється на порожні розмови». Тан Кай сказав. «Точка “прориву” AI обов’язково зосередиться у високовартісних сегментах. У клінічних сценаріях висока цінність особливо проявляється в таких складних випадках, як “гострі, небезпечні, важкі, незрозумілі, складні, рідкісні” клінічні труднощі».

Тан Кай вважає, що цього року траєкторія застосування AI у медицині вже дедалі чіткіше визначається, зокрема темпи впровадження технологій, представлених великими моделями, помітно прискорилися. Головним маркером цієї зміни є те, що розробка та застосування медичних інтелектуальних агентів стали хвилею потужного розвитку в галузі, а центр ваги розвитку зміщується від відносно незалежних агентів до більш складних і глибших бізнес-сценаріїв. «Починаючи з 2025 року AI почав створювати важливу цінність у кількох ключових вузлах медичного процесу. Shenzhou Numa та такі інституції, як Пекінська лікарня Сунь Ятсена (Бейцзінська Уні-Академія/Union Hospital), наразі глибоко співтворять. Є плани спільно просувати інтелектуальні системи на основі великих моделей, такі як MDT (міждисциплінарне діагностування і лікування), щоб допомагати в ухваленні рішень щодо лікування складних випадків. Це також свідчить про те, що технології AI дедалі глибше проникають у ключові бізнес-етапи медичної сфери». — сказав він.

Працюючи над напрямом AI+ у медицині, Shenzhou Numa дотримується базової концепції «AI for Process», тобто глибоко інтегрує штучний інтелект у бізнес-процеси, створюючи практичну цінність. Ця концепція також стала ключовим принципом для впровадження технологій: «У медичній сфері ми суворо дотримуємося робіт з просування медичних бізнес-процесів. Наразі основний фокус зосереджено на лікарняному ядрі діагностично-лікувального процесу: охоплюємо повний цикл у періопераційний період до операції, під час операції та після операції, і на цій основі розробляємо низку інтелектуальних застосувань». — пояснив Тан Кай. Наразі рішення на кшталт діагностики та лікування післяопераційних ускладнень, оцінювання передопераційної анестезії тощо вже впроваджені та застосовуються в лікарнях, а реалізація цієї низки застосувань — це жива практика концепції «AI for Process».

Тан Кай розповів: «Shenzhou Numa співпрацює з Пекінською лікарнею Сунь Ятсена (Бейцзінська Уні-Хоспітал/Union Hospital), і розробляє агенти, орієнтовані на післяопераційні ускладнення раку підшлункової залози. Такі агенти можуть швидко виявляти ризики ускладнень, допомагаючи лікарям заощадити майже 80% часу, а точність уже стабільно тримається на рівні понад 94%».

І те, що лікарі готові активно користуватися цим інтелектуальним агентом, насамперед зумовлено двома практичними цінностями: «по-перше, він допомагає лікарям проводити перехресну верифікацію результатів клінічних рішень, знижуючи частоту помилкових діагнозів; по-друге, суттєво підвищує робочу ефективність». Далі Тан Кай зазначив, що впровадження AI у медицину не зумовлюється лише технічними труднощами; ключове — чи вдасться реалізувати «малий інтерфейс, великі результати», тобто через легку точку технологічного входу отримати помітну клінічну практичну ефективність. На цій основі він підсумував три рівні, від поверхневих до глибших, які AI створює для медицини цінність: «Перший рівень — ефективнісна цінність: через інтелектуальні агенти підвищуємо ефективність і якість роботи лікарів. Другий рівень — рішуча/керуюча цінність: це важливий напрям у майбутньому. Щоденна ключова робота лікаря — це прийняття рішень, і чи зможе агент стати надійною роллю допоміжного ухвалення рішень — це велике випробування. Третій рівень — пошукова (виявницька) цінність: у глибокій співпраці з лікарнями досліджуємо більш передові сфери, як-от лікування складних захворювань. Лише створивши реальну цінність у процесі лікування, можна максимально повно розблокувати “останню милю”».

Дані — це та гора, яку обов’язково доведеться перейти

«Коли застосування рухається вглиб, ми виявили, що ключові труднощі полягають не в AI чи технології великих моделей, а в даних». — відверто сказав Тан Кай. «Якість даних і досконалість процесів обробки безпосередньо визначатимуть глибину та тривалість застосувань AI».

З цією метою цього року Shenzhou Numa почала активно співпрацювати з лікарнями, спільно формуючи медичні набори високоякісних даних: «Ми наразі проводимо дослідницькі пошуки побудови високоякісних наборів даних для конкретних нозологій, орієнтуючись на різні захворювання».

У планах Тана Кая Shenzhou Numa дотримуватиметься паралельного просування у своїй стратегії AI+ у медицині: «по-перше, безперервно поглиблюватимемо рівень застосування, щоб AI грав більшу роль у ключових ланках діагностично-лікувального процесу; по-друге, на рівні даних закладатимемо міцну основу, використовуючи ‘Data for Process’, щоб підтримувати ‘AI for Process’. Це шлях, який потребує довгострокових інвестицій, і ми й надалі рухатимемося в цьому напрямі». А таке планування також глибоко узгоджується з нинішніми популярними технологічними концепціями «сервісних двійників» і «координації множинних інтелектуальних агентів».

Щодо етапів розвитку «сервісних двійників» Тан Кай налаштований оптимістично: він вважає, що на сьогодні ми вже вступили в стадію інженерної практики.

Але водночас він зазначив, що розвиток сервісних двійників має подолати гору даних: «Розвиток сервісних двійників, або просування “AI for Process” за своєю суттю — це проблема даних. Наразі в більшості галузей якість даних у багатьох випадках ще недостатня, щоб підтримувати глибоке впровадження таких застосувань».

Тан Кай порівняв це з «цифровою інженерією» у виробництві: «У виробничій сфері ми просуваємо “цифрову інженерію”. Її основа — на рівні даних формувати цифрові двійники, створюючи моделі точних цифрових профілів обладнання. Лише коли це забезпечено на цьому рівні, можна розгортати більше проєктних рішень на рівні сервісних двійників». У медичній сфері напрямок досліджень Shenzhou Numa є дуже чітким: «Навколо конкретних нозологій створюємо онтологічну інженерію діагностично-лікувального процесу, і через “Data for Process” просуваємо “AI for Process” до зрілості». Далі він додав: «Ми очікуємо, що в майбутньому вдасться реалізувати робочі сценарії з високим рівнем координації між “цифровою людиною, роботами та біологічною людиною (лікарем)”».

«З погляду лікаря, у 2026 році поступово буде відчутно, що AI справді входить у робочі процеси, і таких інтелектуальних агентів буде дедалі більше. Але з позиції пацієнта, у процесі звернення за медичною допомогою відчутний AI-досвід наразі все ще обмежений. Це також стане фокусом поглиблення застосувань на наступному етапі». — сказав Тан Кай.

Масив новин, точна інтерпретація — усе в застосунку Sina Finance