【環球網科技報道 記者 林夢雪】從2022年大模型技術橫空出世，到2025年各類智能體集中湧現，AI+醫療也從最初的醫學影像識別，到如今醫療智能體深度嵌入診療主流程，走向了從“能用”到“好用”的關鍵節點。

在AI+醫療的融合進程中，神州數碼副總裁、總工程師湯凱在2026中關村論壇年會期間表示，這條路真正的考驗是，“AI能否在醫生最需要它的地方，交出一份值得信賴的答卷。”

“最後一公里”的本質是價值問題

“AI+醫療的最後一公里，本質上是一個價值問題，關鍵在於AI能否爲醫生創造真實價值。如果無法提供價值，一切便容易流於空泛。”湯凱說道。“AI的破圈點必然落在高價值環節。在診療場景中，高價值尤其體現在‘急、危、重、疑、難、罕’這類臨牀難點上。”

湯凱認爲，今年，AI在醫療領域的應用路徑已日趨清晰，尤其以大模型爲代表的技術落地步伐顯著加快。這一轉變的核心標誌，是醫療智能體的研發與應用成爲行業強勁發展浪潮，且發展重心正從相對獨立的智能體，向更復雜、更縱深的業務場景拓展。“2025年以來，AI開始在醫療流程的多個關鍵節點創造重要價值，神州數碼與北京協和醫院等機構正在深度共創，計劃聯合推進基於大模型的MDT（多學科診療）等智能診療系統，用於輔助疑難雜症的診療決策，這也說明AI技術正不斷深入醫療的核心業務環節。”他說道。

深耕AI+醫療領域，神州數碼秉持“AI for Process”的核心理念，即讓人工智能深度融入業務流程，創造實際價值。這一理念也成爲其技術落地的關鍵準則，“在醫療領域，我們嚴格遵循醫療業務流推進工作，當前重點圍繞醫院核心診療流程展開，涵蓋術前、術中、術後的圍術期全流程，並據此開發系列智能應用。”湯凱介紹，目前術後併發症診療、術前麻醉評估等解決方案已在醫院落地應用，而這一系列應用的落地，正是“AI for Process”理念的生動實踐。

湯凱介紹道，“神州數碼與北京協和醫院合作，圍繞胰腺癌術後併發症開發的智能體，能夠快速識別併發症風險，爲醫生節省近80%的時間，準確率已穩定在94%以上。”

而醫生願意主動使用這一智能體，核心源於兩大實際價值：“一是可以幫助醫生進行診療判斷結果的交叉驗證，降低誤診率；二是顯著提升了工作效率。”湯凱進一步指出，AI落地醫療並非受制於技術難題，更關鍵的是在於能否實現“小接口、大效果”，即通過一個輕量的技術切入點，產生顯著的臨牀實效。基於此，他總結出AI爲醫療創造價值的三個由淺入深的層次：“第一層是效能性價值，即通過AI智能體提升醫生的效率與工作質量。第二層是決策性價值，這是未來的重要方向，醫生日常核心在於決策，智能體能否成爲可靠的輔助決策角色，是一大挑戰。第三層是發現性價值，即在與醫院深度合作中，探索如疑難病診療等更前沿的領域。只有真實在診療流程中創造價值，才能更徹底地打通‘最後一公里’。”

數據，纔是那座必須翻越的大山

“隨着應用走向深入，我們發現關鍵難點並非AI或者大模型技術，而是數據。”湯凱坦言，“數據質量與處理流程的完善程度，將直接決定AI應用的深度與可持續性。”

爲此，神州數碼今年開始積極與醫院合作，共同構建醫療高質量數據集，“我們正以各種疾病爲中心，開展專病高質量數據集的構建探索。”

在湯凱的規劃中，神州數碼將堅持雙線推進AI+醫療佈局：“一是在應用層不斷深化，推動AI在診療核心環節發揮更大作用；二是在數據層夯實基礎，以‘Data for Process’支撐‘AI for Process’。這是一條需要長期投入的路徑，我們將持續沿此方向前進。”而這一佈局，也與當下熱門的“服務孿生”“多智能體協同”技術概念深度契合。

對於“服務孿生”的技術發展階段，湯凱持積極樂觀態度，認爲目前已進入工程實踐階段。

但他同時指出，服務孿生的發展必須跨越數據這座大山，“服務孿生的發展，或者說‘AI for Process’的推進，其本質是數據問題。當前各行業的數據質量，很多尚不足以支撐此類應用的深入實施。”

湯凱用製造業的“數字工程”作比，“在製造業中，我們正推動‘數字工程’，核心是在數據層面構建數字孿生，形成設備數字精細畫像模型。只有在這一層面實現貫通，才能在服務孿生層面展開更多設計。”在醫療領域，神州數碼的探索方向十分明確：“圍繞專病，構建診療過程的本體工程，通過‘Data for Process’推動‘AI for Process’走向成熟。”他進一步說道，“我們期待未來能實現‘數字人、機器人、生物人（醫生）’三者高度協同的工作場景。”

“從醫生的角度來看，2026年將會逐步感受到AI真正進入工作環節，此類智能體也將越來越多。不過，站在患者端，目前就醫過程中能明顯感受到的AI化體驗仍然有限，這也會是下一階段深化應用的重點方向。”湯凱說道。