腾讯医疗野心正跃出传统AI场景 将绘制怎样医疗版图
在中国医疗AI领域，腾讯以其独特的策略崭露头角。与华为、阿里坚持打造PAAS生态圈不同，腾讯更注重医疗AI的实际应用，其病种布局绵密扎实，推进速度迅捷。
近日，腾讯医疗AI部门在短短三日内，分别在贵阳、杭州、深圳启动三个AI项目，凸显其行动迅速、布局广泛的特性。在贵阳，与同仁医院王宁利专家团队合作启动AI青光眼早筛项目；在杭州，参建消化内镜人工智能专委会，规范化AI在医生使用过程中的辅诊功能；在深圳，启动国家重点研发计划项目，研发基于人工智能的临床辅助决策支持新型服务模式解决方案。
腾讯的医疗策略看似寻常却蕴含着深意。为何腾讯会选择深入到医学的每个细分病种进行研究？这背后是腾讯对医疗发展趋势的深刻洞察。腾讯的布局不仅体现在产品层面，更深入到医疗服务的核心环节——临床决策支持系统（CDSS）。此次牵头承担“数字诊疗装备研发专项”AI辅诊项目，旨在研究基于人工智能的临床辅助决策支持技术及其服务模式解决方案，填补了腾讯在AI整体布局中的空白。
范伟博士在会上分享的五大课题，涵盖了诊前、诊中及后端的决策系统、知识库，展示了腾讯在医疗信息化方向上的雄心壮志。从参与国家级项目到启动AI+CDSS研究，腾讯正逐步深入到医疗服务的各个环节，通过AI技术提升医疗服务的效率和准确性。
腾讯的医疗AI布局以妇幼保健与肿瘤治疗为核心方向，几乎覆盖医疗全流程。从智能导诊系统到腾讯觅影的疾病筛查，再到智慧医院中的医保支付与电子健康卡，腾讯不断推出创新产品，为患者提供便捷的服务。腾讯并未止步于此，为了更深入地解决心血管疾病等问题，必须开发临床辅助决策支持系统（CDSS）予以辅助。
腾讯在医疗AI领域的布局细腻而深入。通过参与国家级项目，启动AI+CDSS研究，腾讯正逐步深入到医学的每个细分病种，致力于提升医疗服务的效率和准确性。其战略眼光不仅着眼于当下，更着眼于未来，努力推动医疗信息化的发展。相对于传统的CDSS系统，人工智能赋能后的系统展现出更加强大的功能。它不仅关联了权威知识库，更能够辅助医生进行临床决策，甚至在ICU环境中进行死亡预测和呼吸机预警等先进应用。在科研领域，腾讯在与顶级三甲医院的合作过程中，共同产生了许多高价值的临床数据，这些数据在遵守医疗数据使用规范及数据安全的前提下被充分利用，挖掘出了其中的宝贵信息。
腾讯在医疗信息化领域的步伐从未停歇。从2014年至今，腾讯持续注资多家信息化企业，其CDSS系统的成熟建立也是建立在一定的信息化水平基础之上的。如今，腾讯更进一步，利用AI强化HIS、PACS等系统，展现出了强大的技术实力。
从模块开发到细分深耕，从独立研究到联合攻克
腾讯副总裁陈广域认为，医疗资源的供给不足是人工智能渗入医疗的根本性动因。为了解决这个问题，腾讯在贵阳和杭州开展了青光眼与消化内镜的项目。青光眼早筛和消化内镜辅助筛查产品的成熟，标志着医疗AI的一大发展方向——拓展功能，适应更多环境。
这两步计划也反映了AI影像的一大发展趋势：从全流程的图像分析逐渐聚焦于早筛，加速AI产品在基层的普及，解决国内疾病高发问题。一直以来，影像AI关注于DR、MRT等图片，喂养的数据包含了患者疾病的各个阶段。对于三甲医院而言，这样的AI产品确实减轻了医生的负担，但其更深远价值在于提升基层医生的服务水平，推广疾病早筛。
以消化道肿瘤为例，中国消化道肿瘤发病率占癌症发病率的43.5%。若AI技术能用于消化道疾病的普查，将显著提高消化道恶性肿瘤的治愈率。王宁利教授表示，如果将AI放置基层，相当于将大医院医生送到基层，大大节约了人力成本。随着AI技术的发展，这一优势将更加明显。
尽管医学AI与医生尚有距离，但腾讯健康的Polo认为：医疗是复杂的问题，需要更多的医学专家参与。为此，腾讯加强与学术界的合作，挖掘医疗AI的潜在价值。人工智能数据学习样本是一个重要问题。腾讯智慧医疗产品中心的常佳指出，医疗领域对数据的要求更高。为此，需要医生和医学专家的参与和帮助，对AI进行训练和提供标准。与顶尖医院和专家合作研究，AI有望在部分领域突破医生的瓶颈。
与医院合作研发的医疗场景布局
除了上述方向，腾讯还与医院合作研发了多种应用场景。在银屑病领域，腾讯医疗AI实验室专家提出了服务于诊前的线下自检系统。银屑病是一种不能完全治愈的皮肤疾病，复发风险高并可能引发其他并发症。AI的应用在此场景中具有重要的价值。
在当今医疗科技高速发展的时代，腾讯医疗AI实验室携手各领域医学专家，推出了一系列创新医疗系统，为患者提供更为精准、高效的医疗服务。从辅助对话到精确诊断，从线下初筛到在线转诊，这些系统都在不断改善患者就医体验，提升医疗效率。
其中，银屑病诊断预测系统是其亮点之一。该系统不仅能够诊断银屑病的各种亚型，还能预测可能的并发症与复发状况。通过提前获知患者具体病情，医生可以更有针对性地采用生物制剂治疗，或者为患者制定个性化治疗方案。这种精准医疗不仅提高了诊断效率，也降低了治疗成本。
针对耳石症，腾讯医疗AI实验室也展开了深入研究。利用深度学习网络，通过对眼球关键点的检测，提高了诊断精度。这一项目目前仍在研发阶段，但其潜力令人期待。
在脑瘫和脊柱侧弯方面，腾讯主要协助医生处理患者数据与仪器信息，以便更快进行检查和及时干预。这一领域的研发更贴近其关注妇幼的初衷，展现了腾讯的社会责任感与价值。
帕金森疾病的研究也取得了进展。腾讯与华山医院神经内科专家合作开发的帕金森运动功能智能评估系统，通过视频分析评估患者病情。计算机视觉技术自动标记患者手部的节点，捕捉运动状况，进行量化分析。这一技术无需患者佩戴任何传感器，大大缩短了检查时间。
心电图是AI应用的另一潜在场景。腾讯医疗AI实验室专家表示，AI在心电方向的应用包括临床监控、诊疗辅助和风险预测。这些功能不仅可以解放医生的负担，还能及时发现患者病情，提高诊断效率。
针对心血管相关疾病，腾讯开发的CDSS系统也发挥了重要作用。作为我国人民健康的主要威胁之一，心血管疾病是腾讯重点关注的领域。通过CDSS系统，腾讯致力于提供更高效、更精准的医疗服务，助力我国心血管疾病的防治工作。
腾讯医疗AI实验室在医疗领域的研发成果丰硕，不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为患者带来了更便捷、更人性化的就医体验。这些创新技术的推广应用，必将推动我国医疗事业的持续发展。腾讯与北京大学人民医院携手，智能问诊重塑急性冠脉综合症诊疗新面貌
当患者在乏力、咽喉痛、心悸等非典型症状中迷茫，当医生在面对急性冠脉综合症（ACS）时难以判断病情，腾讯与北京大学人民医院的孙宁玲教授已开启新一轮的科技医疗革新。 ACS又被称为心肌梗死，其在早期阶段的非典型症状使得医患双方难以准确判断，容易造成误挂号与误诊。在这样的背景下，智能问诊的出现成为了解决问题的关键。
孙宁玲教授坚信，通过智能问诊可以最大限度地收集患者信息，更精确地评估疾病状态。利用腾讯的智能技术，医患能够更准确地了解疾病是急性的还是亚急性的，是否可治以及是否需要介入治疗等问题。孙教授进一步提到：“我们将医院诊断心律失常的数据与腾讯AI进行比对识别，结果显示AI在阳性准确率和敏感度方面超越了医院设备及人工的诊断率。我坚信AI在异常心电的早期诊中断中可以大幅度提升临床对患者的管理效果。”
腾讯医疗AI实验室：脚踏实地的普惠AI之旅
腾讯对于AI医疗的布局具有长远的眼光和扎实的步伐。一开始，腾讯关注需求巨大的AI场景，随后沿其产品线深入研究相关病种。在完成基础布局后，腾讯积极与医院、合作，在更细分的领域进行创新性的AI应用开发。
我们可以将腾讯在医疗AI的应用划分为三个主要场景：
主要应用场景： 腾讯的产品已覆盖食管癌早筛、肺癌早筛、糖网病变早筛等六个场景。这些场景的共同点是患者数量庞大，医生工作量巨大，且大部分患者聚集在三甲医院，无法下放到基层。AI的应用在这里起到了提升基层医生早筛能力、减轻三甲医院负担、降低医疗支出的作用。这些场景的商业化前景明朗，一旦经过国家相关部门的审批，布局企业有望迅速收回研发资金。
潜在应用场景： 青光眼、心电图、ACS等属于潜在应用场景。这类AI应用受市场相对较小、数据难以获取、技术门槛较高等因素影响。腾讯正在通过不断的科研合作获取训练数据和AI开发经验，这些场景有望在第一批AI产品商业化后迅速发展。
科研应用场景： 脑瘫、银屑病、耳石症、帕金森等疾病的AI应用场景是科研的重点。腾讯在这些领域的研究不仅为了满足国家对某些特殊疾病的研究要求，更重要的是这些研究具有开创意义。例如，银屑病的研究与运动功能智能评系统在帕金森病的运用，都展现了AI在医疗领域的巨大潜力。
无论哪种模式，都标志着腾讯在To B业务的深入发展。腾讯将从科研合作中获得大量训练数据和AI开发经验，腾讯云也将在AI+医疗中发挥更为重要的作用。医疗科技的研发是一场长跑，需要持续投入和耐心，只有合理安排体能，才能在比赛中取得更好的成绩。