Искусственный интеллект все глубже проникает в повседневные процессы китайских больниц: медицинские учреждения разрабатывают собственные большие языковые модели и внедряют ИИ-агентов, чтобы повысить качество и эффективность оказания помощи.
В Восточной больнице при университете Тунцзи в Шанхае врач Дуань Тао теперь работает с тем, что называет «третьим участником» в кабинете. Пока он беседует с пациентом, медицинская большая языковая модель Med-Go, созданная врачами больницы, может выбирать истории болезни, находить релевантную информацию и предлагать решения по сложным случаям.
Для Дуань Тао, который возглавляет отделение акушерства и гинекологии, а также центр инноваций медицинского искусственного интеллекта, главная возможность заключается не в создании очередной универсальной модели, а в разработке ИИ-агентов под конкретные клинические задачи.
Чжан Хайтао, директор отделения неотложной и реанимационной помощи и один из ведущих разработчиков Med-Go, сказал, что ключевая особенность модели состоит в том, что она создана врачами для врачей.
«Забирая на себя сбор первичной информации и проверку справочных данных, Med-Go освобождает время врачей для общения с пациентами и принятия клинических решений», — отметил он. Система должна помогать специалистам в сложных случаях и одновременно повышать диагностические возможности врачей первичного звена.
Больница разрабатывает более 40 таких агентов для задач от амбулаторного приема и проверки медицинских карт до поддержки исследований.
Med-Go уже вышел за пределы больницы: система развернута в 46 центрах общественного здравоохранения шанхайского района Пудун и более чем в 30 крупных больницах по всей стране, сообщили представители больницы и местные власти.
Медицинский ИИ: от флагманских клиник к массовому внедрению
Похожий курс берут и другие ведущие клиники. В Чэнду, провинция Сычуань, Западная больница университета Сычуань создала собственную медицинскую ИИ-модель Хуаси Хунъи, объединившую более 10 общих моделей и свыше 50 специализированных. Ее агент для медицинской документации сгенерировал более 1,1 млн медицинских записей в 2025 году, сэкономив врачам свыше 300 тыс. часов на бумажной работе, сообщила больница.
Эти примеры показывают, как больничный медицинский искусственный интеллект переходит от тестирования моделей к реальным клиническим процессам.
По оценке аналитической компании IDC, китайский рынок программного обеспечения для здравоохранения на базе искусственного интеллекта достиг 3,54 млрд юаней в 2025 году и может вырасти до 14 млрд юаней к 2030 году, поскольку больницы все чаще применяют ИИ-агентов для сложных операционных и клинических задач.
Политика, барьеры и доверие врачей
Государственная поддержка усиливает этот переход. Национальные руководящие документы, выпущенные в ноябре, предусматривают широкое использование ИИ-ассистированной первичной помощи, поддержки решений специалистов и сервисов для пациентов к 2027 году, а интеллектуальная помощь в учреждениях первичного звена должна получить практически повсеместное покрытие к 2030 году. Шанхай отдельно поставил цель охватить всеми медицинскими учреждениями сценарии применения связки «искусственный интеллект плюс здравоохранение» к 2030 году.
Тем не менее перевод ИИ из демонстрационных проектов в рутинную клиническую практику остается непростой задачей.
В той же Восточной больнице некоторые врачи поначалу не спешили использовать Med-Go, потому что ответы системы могли занимать от 20 до 40 секунд. Степень внедрения различалась по отделениям и частично зависела от того, насколько руководители отделений принимали технологию. В более широком смысле больничные ИИ-системы требуют значительных вычислительных ресурсов, интеграции с существующими информационными системами и постоянной клинической проверки.
Фрагментация данных также становится серьезным препятствием для более широкого внедрения.
Чжан Ци, заместитель декана факультета искусственного интеллекта и наук о данных Университета международной экономики и торговли, сказала в интервью китайскому изданию, что отсутствие единых стандартов данных, опасения по поводу конфиденциальности и высокая стоимость разметки и хранения данных входят в число главных ограничений медицинского ИИ.
Она отметила, что больницы располагают большими массивами ценных клинических данных, но опасения по поводу врачебной тайны и информационной безопасности заставляют учреждения неохотно делиться ими. По ее прогнозу, общие базовые модели и специализированные медицинские модели будут сосуществовать, поэтому единые интерфейсы и протоколы связи становятся все важнее, если разные системы должны обмениваться данными и работать вместе.
Преодоление этих барьеров может определить, насколько далеко ИИ выйдет за пределы ведущих городских больниц.
Чжан Ци считает, что платформы удаленной помощи на базе ИИ и специализированные ИИ-ассистенты могут стать одними из самых практичных применений в ближайшие три-пять лет, помогая учреждениям первичного звена повышать диагностические возможности и давая пациентам больший доступ к экспертизе ведущих больниц.
Однако более широкое внедрение поднимет острые вопросы безопасности и ответственности.
По ее словам, ускорение инноваций должно сопровождаться четкими требованиями к проверке безопасности и этической экспертизе, а также постоянному мониторингу после ввода ИИ-систем в клиническую практику. Национальные органы здравоохранения также подчеркивают, что ИИ должен поддерживать и дополнять медицинских специалистов, а не заменять их.
Пока Med-Go и врач приходят к разным выводам, окончательное решение остается за врачом. Дуань Тао сказал, что на данном этапе цель не в том, чтобы убрать врачей из цепочки принятия решений, отметив, что медицинские ошибки существовали и до появления ИИ.
Но по мере роста возможностей технологии он ожидает изменения баланса. Сейчас участие человека охватывает практически весь процесс медицинских решений, но в отдельных рабочих процессах может в итоге опуститься ниже 10 процентов, сказал Дуань Тао, при этом врачи сосредоточатся на критических решениях и надзоре.
Внедрение медицинских ИИ-агентов, созданных врачами для врачей, показывает, что Китай переводит искусственный интеллект из стадии пилотных демонстраций в реальные клинические процессы. А как вы считаете, способны ли такие системы повысить доступность качественной медицины в первичном звене, или риски безопасности и фрагментации данных замедлят их массовое внедрение? Поделитесь своим мнением в комментариях.
Материал “Медицинский ИИ в Китае внедряется в повседневную работу больниц” подготовлен международной независимой общественной информационно-аналитической платформой PRC.TODAY.
Есть вопросы или хотите обсудить? Оставьте комментарий или напишите нам в Telegram-канал.
