在中國的醫(yī)療AI領域，活躍著不少企業(yè)巨頭。而騰訊，是他們中“打法”非常獨特的一個。

華為、阿里秉持著生態(tài)圈理念，努力打造PAAS，將具體病種的突破交由下部企業(yè)，力圖讓自有的云平臺服務更多的項目；AI科研實力強大的百度，醫(yī)療AI領域還正在起步，百度世界大會公布了一款AI眼底篩查機；科大訊飛專注于NLP，目前在肺結(jié)節(jié)檢出與智慧醫(yī)院建設上有所造詣。

相比之下，騰訊顯然更注重醫(yī)療AI的實踐，病種布局綿密扎實，推進速度風馳電掣。

僅僅11月16日至11月18日，騰訊醫(yī)療AI部門兵分三路，三日三會，分別在貴陽、杭州、深圳三座城市啟動了三個AI項目。

貴陽，騰訊選擇了與同仁醫(yī)院王寧利專家團隊合作，啟動AI青光眼早篩項目。杭州，騰訊參建消化內(nèi)鏡人工智能專委會，規(guī)范化AI在醫(yī)生使用過程中的輔診功能。深圳，騰訊啟動了國家重點研發(fā)計劃項目，研發(fā)基于人工智能的臨床輔助決策支持新型服務模式解決方案。

仔細分析可以得知，青光眼和消化內(nèi)鏡在騰訊覓影已有的AI產(chǎn)品中存在很強關聯(lián)，而CDSS則是一個嶄新的部分，可以填補騰訊在AI整體布局中的空白。此外，在本次國家重點研發(fā)計劃項目啟動會上，騰訊醫(yī)療AI實驗室主任范偉還透露了騰訊在銀屑病、耳石病、心腦血管疾病等病種上的研究，整個醫(yī)療布局更加豐富。

為何騰訊的醫(yī)療之路走得如此細膩？細膩到親自開發(fā)CDSS系統(tǒng)，并集團隊之力，深入到醫(yī)學每個細分病種的研究？這一部署背后的邏輯引人深思。

本文包含四個部分，分別是：

參與國家級項目后，騰訊有怎樣的新動作？

騰訊的布局暗含了醫(yī)療怎樣的發(fā)展趨勢？

合作之下，騰訊參與了哪些新場景？“

腳踏實地，仰望星空，騰訊的普惠AI之路。

從這四個方面，動脈網(wǎng)嘗試理清騰訊在醫(yī)療AI領域的全新布局。

參與國家專項計劃，騰訊啟動AI＋CDSS研究

“數(shù)字診療裝備研發(fā)”重點專項是2017年國家重點研發(fā)計劃首批啟動的6個試點專項之一。此次騰訊牽頭承擔的“數(shù)字診療裝備研發(fā)專項”AI輔診項目，目的是研究基于人工智能的臨床輔助決策支持技術及其服務模式解決方案。

縱觀騰訊醫(yī)療全布局，以婦幼保健與腫瘤治療為核心方向的騰訊幾乎已覆蓋醫(yī)療全流程：智能導診系統(tǒng)通過多個端口為患者提供智能導診與分診；隨后騰訊覓影負責常疾病的篩查；智慧醫(yī)院中的微信醫(yī)保支付與電子健康卡為患者提供了醫(yī)保支付及電子病歷存儲的功能。

然而上述布局唯獨缺乏臨床過程，這一系統(tǒng)的缺乏不僅讓騰訊難以獲取臨床患者的數(shù)據(jù)，也限制了AI的診斷作用。范偉在采訪中回答到：“并非騰訊必須要做這個系統(tǒng)，但為了深入解決心血管疾病，我們必須開發(fā)這個系統(tǒng)予以輔助。”

根據(jù)國家重點研發(fā)計劃項目任務書表述，這一項目擬解決人工智能輔助臨床決策支持系統(tǒng)（AIACDSS）中醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)（包括醫(yī)院信息系統(tǒng)、電子病例、健康檔案、主訴、病案等多源多模數(shù)據(jù)）的信息提取、語義分析、知識發(fā)現(xiàn)等科學問題，其中的三、四、五項技術發(fā)展方向隱含了騰訊醫(yī)療未來的發(fā)展趨勢。

這三項規(guī)劃分別為：“針對胸痛、頭痛、瘙癢等癥狀對應的急性冠脈綜合癥、腦卒中、皮膚病等急慢性疾病，研發(fā)面向臨床路徑與技術規(guī)范的精準診療決策支持技術，構(gòu)建全科和?？圃\療決策混合的多學科會診智能系統(tǒng)”；“應用自然語言處理和知識發(fā)現(xiàn)技術，重點研發(fā)基于醫(yī)院信息系統(tǒng)、電子病例、健康檔案、患者主訴、臨床路徑、診療規(guī)范和醫(yī)學文獻等多源多模數(shù)據(jù)的臨床據(jù)測知識庫的構(gòu)建和自進化更新技術，建立并實時更新結(jié)構(gòu)化臨床決策支持知識庫”；“重點建立醫(yī)療健康數(shù)據(jù)云平臺，在保證數(shù)據(jù)安全和個人隱私的前提下建立醫(yī)療健康檔案，為患者提供咨詢服務，為醫(yī)生提供決策支持，為研究人員提供知識服務和數(shù)據(jù)支撐，為國家醫(yī)療政策制定提供信息支持”。

范偉博士在會上只談到CDSS在多個病種的運用，并未提及未來在醫(yī)療信息化的方向發(fā)展，但不可否認，AI＋CDSS正處于風口浪尖，眾多信息化軟件正由傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)向AI驅(qū)動下的CDSS系統(tǒng)轉(zhuǎn)型。

相對于傳統(tǒng)的CDSS系統(tǒng)，AI賦能后，不僅能夠?qū)⑾到y(tǒng)關聯(lián)權威知識庫，還能輔助醫(yī)生進行臨床決策，在ICU環(huán)境下還將進一步拓展死亡預測、呼吸機預警等應用。其次，在科研方向，騰訊將在與頂級三甲醫(yī)院的合作過程中共同產(chǎn)生一些超出常規(guī)檢查的高價值臨床數(shù)據(jù)，并在遵守醫(yī)療數(shù)據(jù)使用規(guī)范及數(shù)據(jù)安全的前提下充分利用，發(fā)掘其中的價值。

實際上，騰訊并非在醫(yī)療信息化方向毫無作為，從2014年至今，騰訊已注資多家信息化企業(yè)，而當CDSS系統(tǒng)成型后，騰訊必然已經(jīng)具備一定的信息化水平，未嘗不可更進一步，以AI去強化HIS、PACS等系統(tǒng)。

從模塊開發(fā)到深入細分，從獨立研究到聯(lián)合攻克

騰訊副總裁陳廣域認為：“醫(yī)療人才培養(yǎng)周期長、成本高，優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源短缺，而我國醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的公益性使之無法用價格和市場做供給管理，技術可以在比較短的時間里緩解供求問題”?？梢?，解決醫(yī)療資源的供給不足，是人工智能滲入醫(yī)療的根本性動因。

回顧貴陽與杭州，騰訊將目光鎖定在了青光眼與消化內(nèi)鏡也正是為了解決醫(yī)療資源不足的問題。青光眼早篩是覓影糖網(wǎng)篩查產(chǎn)品的延伸，而消化內(nèi)鏡則是覓影胃腸道癌的延伸。如今，相關的輔助篩查產(chǎn)品已經(jīng)成熟，如何拓展它們的功能，讓它們適應更豐富的環(huán)境，是醫(yī)療AI實驗室的一大發(fā)展方向。

同時，這兩步計劃反映了AI影像的一大發(fā)展趨勢，即從全流程的圖像分析逐漸聚焦于早篩，加速下放AI產(chǎn)品至基層，從上游解決國內(nèi)疾病高發(fā)問題。

一直以來，影像AI聚焦于DR、MRT等圖片，所喂養(yǎng)的數(shù)據(jù)往往包含了患者患病的各個階段，對于三甲醫(yī)院而言，這樣的AI產(chǎn)品的確減輕了醫(yī)生的負擔，但AI的更深遠價值在于提升基層醫(yī)生的服務水平，普及疾病早篩。

以消化道腫瘤為例。目前，中國消化道腫瘤發(fā)病率占癌癥發(fā)病率的43．5％，而這類腫瘤若能早期發(fā)現(xiàn)，治愈幾率高達95％。如果AI技術能進入使得消化道疾病的普查環(huán)節(jié)，消化道惡性腫瘤的致死率將顯著降低。

王寧利教授告訴動脈網(wǎng)記者：“如果把這個AI放置基層，等于我們干了一件事，把大醫(yī)院的醫(yī)生都送到了基層。過去治療要么患者到大醫(yī)院，要么大醫(yī)院醫(yī)生到基層，而現(xiàn)在信息流動可代替人員流動完成這一工作，這節(jié)約了大量的人力成本。根據(jù)估算，現(xiàn)階段的AI可節(jié)約30％醫(yī)生資源，而隨著AI技術的發(fā)展，這一數(shù)字還將繼續(xù)提升。”

話雖如此，但如今的醫(yī)學AI離醫(yī)生還有一段距離。騰訊健康的Polo認為：醫(yī)療是很復雜的問題，復雜的問題就應該擁抱更多的醫(yī)學專家。而杭州會議的另一個議題，即“加強學術聯(lián)動，挖掘醫(yī)療AI的潛在價值”，便是從這個角度入手解決問題。

人工智能數(shù)據(jù)學習樣本是一個很大的問題。騰訊智慧醫(yī)療產(chǎn)品中心的總經(jīng)理常佳指出，無論是圍棋還是人臉識別，都有數(shù)億的數(shù)據(jù)可供學習，但在醫(yī)療領域，對數(shù)據(jù)的要求要更高?！耙粋€同樣的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)讓多個醫(yī)生去標，一致性比較低；同一個醫(yī)生在不同時間段看同一張圖片得出來的判斷也不一致。”

胃腸道癌包含的癌癥種類眾多，不同醫(yī)生擅長的場景也不盡相同。要在操作消化內(nèi)鏡時準確判斷胃腸道的狀況需要多位醫(yī)生共同配合。醫(yī)療資源并不允許這樣的資源配置，而AI有這樣的潛力。

這需要為AI找到更多更好的“老師”。醫(yī)生和醫(yī)學專家的參與及幫助，能夠?qū)I進行訓練和提供更好的AI訓練標準。常佳表示：“機器不能原原本本的學習人類，但可以集合人類最優(yōu)秀的地方。和頂尖的醫(yī)院和專家合作研究，AI有望在某些領域突破醫(yī)生現(xiàn)在面臨的瓶頸?！标悘V域也指出，“醫(yī)學AI的發(fā)展前景完全有賴于醫(yī)學界的開放態(tài)度和扶持政策才能夠培養(yǎng)出有價值的人工智能?！?/p>

與醫(yī)院合作研發(fā)，騰訊還布局了哪些醫(yī)療場景？

不可否認，現(xiàn)階段的AI仍處于初級階段，AI切入醫(yī)療的環(huán)節(jié)不夠廣、不夠深、不夠多，所以，騰訊更多的選擇了醫(yī)院共同研發(fā)病種。這些項目往往擁有專家的支持、數(shù)據(jù)的支持以及國家政策的支持。目前，騰訊已經(jīng)將場景延伸到了一下幾個領域。

1、銀屑病

銀屑病也叫牛皮癬，這一皮膚病不能被完全治愈，幾乎每位患者康復后都存在復發(fā)風險，并引發(fā)代謝綜合征、心腦血管疾病、糖尿病等并發(fā)癥。一般而言，正確的治療方式可以有效地緩解病情，但費用高至年均3－5萬。

AI能運用于這一場景嗎？答案是肯定的。騰訊醫(yī)療AI實驗室專家研究員吳賢博士對此提出了一套完整的解決方案。

第一部分是服務于診前的線下自檢系統(tǒng)，因為皮膚科的醫(yī)生專業(yè)各有不同，有的擅長銀屑病，有的擅長玫瑰座瘡等，所以把病人轉(zhuǎn)至正確的醫(yī)生非常重要。該系統(tǒng)可輔助患者對話、上傳圖片、線下初篩、在線轉(zhuǎn)診，同時還可以精確分診，大幅度縮短問診時間。僅需2－3分鐘，該系統(tǒng)即可將患者的主訴補全，讓醫(yī)生迅速做出判斷。

第二部分的核心為銀屑病診斷預測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可診斷銀屑病的亞型，并對相應的并發(fā)癥與復發(fā)狀況進行預測。如果醫(yī)生提前通過該系統(tǒng)獲知患者為關節(jié)型銀屑病，即可預先采用生物制劑進行治療；而對于其他種別的銀屑病，也可為提前制定個性化的治療方案，提高診斷效率，降低治療成本。

第三部分服務于診后，騰訊嘗試模擬PASI（銀屑病面積與嚴重指數(shù)）評分，并通過一致性的改進PASI評分。重制的PASI評分系統(tǒng)將被置入微信小程序，便于患者自檢，以實現(xiàn)對患者持續(xù)地預后追蹤。

2、耳石癥

正常情況下耳石是附著于耳石膜上，當一些致病因素導致耳石脫落，這些脫落的耳石就會在內(nèi)耳內(nèi)被稱作為內(nèi)淋巴的液體里游動，導致患者發(fā)生強烈性眩暈，這便是耳石癥。

耳石癥由騰訊醫(yī)療AI實驗室協(xié)同深圳市第二人民醫(yī)院耳鼻喉科李華偉教授合作研究。據(jù)范偉博士介紹，騰訊醫(yī)療AI實驗室通過深度學習網(wǎng)絡，以眼球中間黑色部分作為關鍵點進行檢測，以提高診斷精度。目前這一AI項目仍處于研發(fā)階段。

3、腦癱、脊柱側(cè)彎

腦癱與脊柱側(cè)彎的共同之處在于這兩項疾病都會造成患者運動障礙，多發(fā)于兒童，嚴重影響兒童的外觀與步態(tài)。這兩項疾病雖無法根治，但越早發(fā)現(xiàn)，越早糾正，便意味著患兒有越多正常運動的可能。

騰訊在這一領域的工作主要是協(xié)助香港大學深圳醫(yī)院的醫(yī)生，將患者與儀器數(shù)據(jù)傳入騰訊云。通過這種方式，醫(yī)生可以更快進行檢查，以及時將存在問題的孩子轉(zhuǎn)到醫(yī)院進行治療，及早對脊柱側(cè)彎、腦癱患者進行干預。

相對于其他AI場景，這一AI的研發(fā)更契合覓影關注婦幼的初衷，也更能表現(xiàn)騰訊作為行業(yè)領袖的社會責任感與社會價值。

4、帕金森

與腦癱不同，帕金森屬于神經(jīng)類疾病。相比與腦癱這一類與運動控制相關的疾病，神經(jīng)類疾病的研究更為復雜，好在科學技術仍有突破。2017年，北卡羅來納大學的研究人員開發(fā)出了一套深度學習算法，可以預測嬰兒的自閉癥。這種預測方法具有 81％的準確率與88％的靈敏度，與行為問卷50％的準確率相比，可靠度大幅提升。

帕金森研究同樣有所進展，騰訊醫(yī)療AI實驗室與華山醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科王堅教授合作開發(fā)的帕金森運動功能智能評估系統(tǒng)正嘗試通過視頻分析的方式對帕金森患者的病情進行評估。

研究人員通過計算機視覺的方式，在患者的手部自動標記21個節(jié)點，以捕捉患者手部的運動狀況。在行走和做指定動作時，AI可以對患者的運動進行量化分析。這一技術的特別之處在于患者的測量是在未穿戴任何傳感器的情況下進行的，能將患者過去超過30分鐘的檢查時間縮短為3分鐘，同時能夠讓不方便出行的患者毋需前往醫(yī)院即可就診。相比于現(xiàn)有的輔助診斷產(chǎn)品，患者能夠直觀的感受到AI對他們就診方式的改變。

王堅教授介紹道：“我們做了一個預實驗，把來自近200例患者的1000多段視頻，先由專家組進行打分，交至機器進行學習；學習完成后的機器將對實驗組進行評分，并將結(jié)果與專家評分進行匹配，其實驗結(jié)果初步吻合度達到81．3％。這個評分仍有很大上升空間，但是第一階段的成功率已過八成，也算是一個小小的成功。”

5、心電圖

心電圖是未來AI應用的一個潛在場景，近日，樂普醫(yī)療人工智能心電產(chǎn)品獲美國 FDA批準，也預示了這一場景的潛力。

據(jù)騰訊醫(yī)療AI實驗室專家研究員杜楠博士介紹：AI在心電方向的應用主要包含以下三點：

1． 臨床監(jiān)控。在急診與老人院，醫(yī)生需對患者進行24小時心電監(jiān)控。AI能夠勝任這一監(jiān)控任務，將心電異常的患者數(shù)據(jù)發(fā)送給醫(yī)生。

2． 診療輔助。越來越多家庭患者會通過家庭心電儀采集數(shù)據(jù)，上傳到云平臺，再由遠端的專家對數(shù)據(jù)進行標注，但在長時間的機械工作中，專家可能會因此疲勞，誤判、漏判也難以避免，而人工智能可協(xié)助醫(yī)生減少漏判、誤判。

3． 風險預測。對術后、院后的患者，醫(yī)生希望可以通過家庭設備觀測患者心電變化，如果AI監(jiān)測到患者在家中出現(xiàn)異常心電，便會自動發(fā)送通知，要求患者回院復診，并通知家人關注患者的健康情況。

通過以上功能的實現(xiàn)，心電圖AI一方面可解放醫(yī)生的負擔，另一方面可及時發(fā)現(xiàn)患者病情，既提高了診斷效率，又使患者免于遭遇病情突發(fā)的困境。

6、心血管相關疾病

心血管疾病是危害我國人健康的主要疾病之一，也是騰訊開發(fā)CDSS系統(tǒng)的重要原因之一。

急性冠脈綜合癥（ACS）又稱心肌梗死，當患者出現(xiàn)乏力、咽喉痛、心悸等非典型癥狀時，患者與醫(yī)生均難以判斷患者狀況，容易發(fā)生誤掛號與誤診，這是騰訊與北京大學人民醫(yī)院孫寧玲教授合作的又一場景。

孫寧玲教授希望通過智能問診來解決這一問題，即通過智能問診的方式，最大化的收集患者信息，以更準確地評估疾病的性態(tài)，回答患者所患疾病是急性的、亞急性的？是否可治？是否需要介入治療等等問題。

“我們將醫(yī)院一些診斷心律失常的數(shù)據(jù)與騰訊AI比較識別，可以看到AI在陽性準確率和敏感度方面高于醫(yī)院設備及人工的診斷率。所以，我認為運用AI對異常心電早期診斷，可以大大提高臨床對于病人的管理效果”

騰訊醫(yī)療AI實驗室研究方向

腳踏實地，仰望星空，騰訊的普惠AI之路

從整體布局來看，騰訊先將目光投向需求巨大的AI場景，隨后沿著已有的產(chǎn)品線，繼續(xù)深入研究相關病種。在做完基礎的布局之后，騰訊開始加大與醫(yī)院、政府之間的合作，嘗試在一些更細分的領域開拓賽道，進行一些創(chuàng)新性的AI應用開發(fā)。

在這一思路下，我們可將騰訊的病種選擇劃分至以下三個場景。

主要應用場景

現(xiàn)階段騰訊覓影的產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋六個場景，包含食管癌早篩、肺癌早篩、糖網(wǎng)病變早篩、乳腺癌早篩、結(jié)直腸癌早篩與宮頸癌早篩。這六個產(chǎn)品的共同之處在于患者的數(shù)量遠超過醫(yī)生的工作量，而大量的患者聚集于三甲醫(yī)院，無法下放到基層；同時，昂貴的癌癥治療費用極大地加重了家庭與國家的負擔。在此場景下，AI起到的作用包括提升基層醫(yī)生早篩能力，減輕三甲醫(yī)院及醫(yī)生的負擔，解放醫(yī)生時間的作用，降低醫(yī)療支出等。這些場景都存在明確的商業(yè)化可能，即一旦NMPA審批通過，布局企業(yè)能迅速收回研發(fā)資金。

潛在應用場景

青光眼、心電圖、ACS等則屬于潛在應用場景，這一類AI應用受市場相對較小、數(shù)據(jù)難以獲得、技術門檻較高等一種或多種因素影響，但仍有商業(yè)化空間。這些場景將在第一批AI產(chǎn)品商業(yè)化后獲得迅速發(fā)展。

科研應用場景

腦癱、銀屑病、耳石癥、帕金森等AI場景一方面為了滿足國家對某些特殊疾病的研究要求，另一方面研究本身具有開創(chuàng)意義。銀屑病的研究滿足項目第三條“針對胸痛、頭痛、瘙癢等癥狀對應的急性冠脈綜合癥、腦卒中、皮膚病等急慢性疾病，研發(fā)面向臨床路徑與技術規(guī)范的精準診療決策支持技術”，而帕金森病運動功能智能評系統(tǒng)運用視覺捕捉技術，在未佩戴傳感器的情況下對患者的動作進行分析，不僅節(jié)省了大量檢查時間，還實現(xiàn)了線下問診，具有極大的開創(chuàng)意義。

但無論是哪一種模式，都意味著騰訊向To B業(yè)務又深入一步。同時，騰訊將從科研合作中獲得大量的訓練數(shù)據(jù)以及AI開發(fā)經(jīng)驗，而騰訊云也將因此在AI+醫(yī)療中發(fā)揮更為深度的作用。

不過，醫(yī)療漫長的研發(fā)之路類似一場長跑，參與者需克制沖刺的誘惑，合理安排體能，方能謀求在整個比賽中取得更好的成績。