在中国的医疗AI领域，活跃着不少企业巨头。而腾讯，是他们中“踢法”十分独有的一个。华为、阿里秉持着生态圈理念，希望打造出PAAS，将明确病种的突破交由下部企业，力图让自有的云平台服务更好的项目；AI科研实力强劲的百度，医疗AI领域还正在跟上，百度世界大会发布了一款AI眼底筛查机；科大讯飞专心于NLP，目前在肺结节检测与智慧医院建设上有所造诣。
相比之下，腾讯似乎更加侧重医疗AI的实践中，病种布局绵密坚实，前进速度风驰电掣。意味着11月16日至11月18日，腾讯医疗AI部门兵分三路，三日三不会，分别在贵阳、杭州、深圳三座城市启动了三个AI项目。贵阳，腾讯自由选择了与同仁医院王宁利专家团队合作，启动AI青光眼早于滤项目。
杭州，腾讯承建消化内镜人工智能专委会，规范化AI在医生用于过程中的辅诊功能。深圳，腾讯启动了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反对新型服务模式解决方案。仔细分析可以获知，青光眼和消化内镜在腾讯觅得影有数的AI产品中不存在很强关联，而CDSS则是一个崭新的部分，可以空缺腾讯在AI整体布局中的空白。
此外，在本次国家重点研发计划项目启动会上，腾讯医疗AI实验室主任范伟还透漏了腾讯在银屑病、耳石病、心脑血管疾病等病种上的研究，整个医疗布局更为非常丰富。为何腾讯的医疗之路回头得如此细致？细致到特地研发CDSS系统，并集团队之力，了解到医学每个细分病种的研究？这一部署背后的逻辑引人深思。本文包括四个部分，分别是：参予国家级项目后，腾讯有怎样的新动作？腾讯的布局隐含了医疗怎样的发展趋势？合作之下，腾讯参予了哪些新的场景？“脚踏实地，云彩星空，腾讯的普惠AI之路。
从这四个方面，动脉网尝试搞清楚腾讯在医疗AI领域的全新布局。参予国家专项计划，腾讯启动AI＋CDSS研究“数字医疗装备研发”重点专项是2017年国家重点研发计划首批启动的6个试点专项之一。此次腾讯联合分担的“数字医疗装备研发专项”AI辅诊项目，目的是研究基于人工智能的临床辅助决策反对技术及其服务模式解决方案。纵观腾讯医疗仅有布局，以妇幼保健与肿瘤化疗为核心方向的腾讯完全已覆盖面积医疗仅有流程：智能导诊系统通过多个端口为患者获取智能导诊与分诊；随后腾讯觅得影负责管理经常疾病的筛查；智慧医院中的微信医保缴纳与电子身体健康卡为患者获取了医保缴纳及电子病历存储的功能。
然而上述布局惟独缺少临床过程，这一系统的缺少不仅让腾讯无法提供临床患者的数据，也容许了AI的临床起到。范伟在专访中问到：“并非腾讯必需要做到这个系统，但为了了解解决问题心血管疾病，我们必需研发这个系统不予辅助。
”根据国家重点研发计划项目任务书阐释，这一项目白鱼解决问题人工智能辅助临床决策支持系统（AIACDSS）中医疗身体健康大数据（还包括医院信息系统、电子病例、身体健康档案、主诉、病案等多源多模数据）的信息提取、语义分析、科学知识找到等科学问题，其中的三、四、五项技术发展方向说明了了腾讯医疗未来的发展趋势。这三项规划分别为：“针对胸痛、头痛、炎症等症状对应的急性冠脉综合症、脑卒中、皮肤病等急慢性疾病，研发面向临床路径与技术规范的精准医疗决策反对技术，建构全科和专科医疗决策混合的多学科救治智能系统”；“应用于自然语言处置和科学知识找到技术，重点研发基于医院信息系统、电子病例、身体健康档案、患者主诉、临床路径、医疗规范和医学文献等多源多模数据的临床据测知识库的建构和自演化改版技术，创建并动态改版结构化临床决策反对知识库”；“重点创建医疗身体健康数据云平台，在确保数据安全和个人隐私的前提下创建医疗身体健康档案，为患者获取咨询服务，为医生获取决策反对，为研究人员获取科学知识服务和数据承托，为国家医疗政策制订获取信息反对”。而在大会之上，范伟将整个计划书报废为五个课题，交由腾讯及合作医院、合作企业联合解决问题。
五个课题覆盖面积诊前、诊中及后端的决策系统、知识库，明确如下图右图：国家专项计划五大课题范伟博士在会上只谈及CDSS在多个病种的运用，未提到未来在医疗信息化的方向发展，但不可否认，AI＋CDSS正处于风口浪尖，众多信息化软件正由传统的专家系统向AI驱动下的CDSS系统转型。相对于传统的CDSS系统，AI赋能后，不仅需要将系统关联权威知识库，还能辅助医生展开临床决策，在ICU环境下还将更进一步扩展丧生预测、呼吸机预警等应用于。其次，在科研方向，腾讯将在与顶级三甲医院的合作过程中联合产生一些远超过常规检查的高价值临床数据，并在遵从医疗数据用于规范及数据安全的前提下充分利用，考古其中的价值。
实质上，腾讯并非在医疗信息化方向没什么作为，从2014年至今，腾讯已投资多家信息化企业，而当CDSS系统成型后，腾讯必定早已不具备一定的信息化水平，未尝不可更进一步，以AI去增强HIS、PACS等系统。从模块研发到了解细分，从独立国家研究到牵头攻下腾讯副总裁陈广域指出：“医疗人才培养周期长、成本高，优质医生资源紧缺，而我国医疗产业的公益性使之无法用价格和市场做到供给管理，技术可以在较为较短的时间里减轻供需问题”。
可见，解决问题医疗资源的供给严重不足，是人工智能渗透到医疗的根本性动因。总结贵阳与杭州，腾讯将目光瞄准在了青光眼与消化内镜也正是为了解决问题医疗资源严重不足的问题。
青光眼早于滤是觅得影糖网筛查产品的伸延，而消化内镜则是觅得影胃肠道癌的伸延。如今，涉及的辅助筛查产品早已成熟期，如何扩展它们的功能，让它们适应环境更加非常丰富的环境，是医疗AI实验室的众多发展方向。
同时，这两步计划体现了AI影像的众多发展趋势，即从全流程的图像分析渐渐探讨于早于滤，加快劳改AI产品至基层，从上游解决问题国内疾病高发问题。仍然以来，影像AI探讨于DR、MRT等图片，所喂食的数据往往包括了患者患病的各个阶段，对于三甲医院而言，这样的AI产品的确减低了医生的开销，但AI的更加深远影响价值在于提高基层医生的服务水平，普及疾病早于滤。
以消化道肿瘤为事例。目前，中国消化道肿瘤发病率占到癌症发病率的43．5％，而这类肿瘤若能早期找到，医治几率高达95％。
如果AI技术能转入使得消化道疾病的普查环节，消化道恶性肿瘤的致死率将明显减少。王宁利教授告诉他动脉网记者：“如果把这个AI摆放基层，相等我们腊了一件事，把大医院的医生都送往了基层。过去化疗要么患者到大医院，要么大医院医生到基层，而现在信息流动可替换人员流动已完成这一工作，这节约了大量的人力成本。
根据估计，现阶段的AI可节约30％医生资源，而随着AI技术的发展，这一数字还将之后提高。”话虽如此，但如今的医学AI离医生还有一段距离。
腾讯身体健康的Polo指出：医疗是很简单的问题，简单的问题就应当亲吻更好的医学专家。而杭州会议的另一个议题，即“强化学术同步，挖出医疗AI的潜在价值”，乃是从这个角度应从解决问题。人工智能数据自学样本是一个相当大的问题。
腾讯智慧医疗产品中心的总经理常佳认为，无论是棋士还是人脸识别，都有数亿的数据可可供自学，但在医疗领域，对数据的拒绝要更高。“一个某种程度的医学影像数据让多个医生去标，一致性较为较低；同一个医生在有所不同时间段看同一张图片得出来的辨别也不完全一致。”胃肠道癌包括的癌症种类众多，有所不同医生擅长于的场景也不尽相同。
要在操作者消化内镜时精确辨别胃肠道的状况必须多位医生联合因应。医疗资源并不容许这样的资源配置，而AI有这样的潜力。这必须为AI寻找更多更好的“老师”。
医生和医学专家的参予及协助，需要对AI展开训练和获取更佳的AI训练标准。常佳回应：“机器无法原原本本的自学人类，但可以子集人类最杰出的地方。
和顶尖的医院和专家合作研究，AI未来将会在某些领域突破医生现在面对的瓶颈。”陈广域也认为，“医学AI的发展前景几乎造就医学界的对外开放态度和扶植政策才需要培育出有有价值的人工智能。”与医院合作研发，腾讯还布局了哪些医疗场景？不可否认，现阶段的AI仍正处于初级阶段，AI紧贴医疗的环节过于甚广、过于浅、过于多，所以，腾讯更好的自由选择了医院联合研发病种。这些项目往往享有专家的反对、数据的反对以及国家政策的反对。
目前，腾讯早已将场景伸延到了一下几个领域。1、银屑病银屑病也叫牛皮癣，这一皮肤病无法被几乎医治，完全每位患者康复后都不存在发作风险，并引起新陈代谢综合征、心脑血管疾病、糖尿病等并发症。一般而言，准确的化疗方式可以有效地减轻病情，但费用最低年均3－5万。
AI能运用于这一场景吗？答案是认同的。腾讯医疗AI实验室专家研究员吴贤博士回应明确提出了一套原始的解决方案。第一部分是服务于诊前的线下自检系统，因为皮肤科的医生专业各有不同，有的擅长于银屑病，有的擅长于玫瑰座疮等，所以把病人并转至准确的医生十分最重要。
该系统可辅助患者对话、上载图片、线下初筛、在线转诊，同时还可以准确分诊，大幅延长问诊时间。仅有须要2－3分钟，该系统才可将患者的主诉重构，让医生很快作出辨别。第二部分的核心为银屑病临床预测系统，该系统可临床银屑病的亚型，并对适当的并发症与发作状况展开预测。如果医生提早通过该系统得知患者为关节型银屑病，才可预先使用生物制剂展开化疗；而对于其他种别的银屑病，也可为提早制订个性化的化疗方案，提升临床效率，减少化疗成本。
第三部分服务于诊后，腾讯尝试仿真PASI（银屑病面积与相当严重指数）评分，并通过一致性的改良PASI评分。移植版的PASI评分系统将被重复使用微信小程序，便于患者自检，以构建对患者持续地肾功能跟踪。
2、耳石症长时间情况下耳石是吸附于耳石膜上，当一些病原因素造成耳石开裂，这些开裂的耳石就不会在内耳内被称作为内淋巴的液体里游动，造成患者再次发生反感性失眠，这乃是耳石症。耳石症由腾讯医疗AI实验室协同深圳市第二人民医院耳鼻喉科李华伟教授合作研究。据范伟博士讲解，腾讯医疗AI实验室通过深度自学网络，以眼球中间黑色部分作为关键点展开检测，以提升临床精度。
目前这一AI项目仍正处于研发阶段。3、脑瘫、脊柱侧弯脑瘫与脊柱侧弯的共同之处在于这两项疾病都会导致患者运动障碍，多发于儿童，严重影响儿童的外观与步态。
这两项疾病虽无法根治，但越早找到，越早缺失，之后意味著患儿有越少长时间运动的有可能。腾讯在这一领域的工作主要是帮助香港大学深圳医院的医生，将患者与仪器数据起源于腾讯云。
通过这种方式，医生可以更加慢展开检查，以及时将不存在问题的孩子并转到医院展开化疗，尽早对脊柱侧弯、脑瘫患者展开介入。相对于其他AI场景，这一AI的研发更加与众不同觅得影注目妇幼的想法，也更加能展现出腾讯作为行业领袖的社会责任感与社会价值。4、帕金森与脑瘫有所不同，帕金森归属于神经类疾病。
比起与脑瘫这一类与运动控制涉及的疾病，神经类疾病的研究更加简单，好在科学技术仍有突破。2017年，北卡罗来纳大学的研究人员研发出有了一套深度自学算法，可以预测婴儿的自闭症。这种预测方法具备81％的准确率与88％的灵敏度，与不道德问卷50％的准确率比起，可靠度大幅度提高。帕金森研究某种程度有所进展，腾讯医疗AI实验室与华山医院神经内科王坚教授合作开发的帕金森运动功能智能评估系统于是以尝试通过视频分析的方式对帕金森患者的病情展开评估。
研究人员通过计算机视觉的方式，在患者的手部自动标记21个节点，以捕猎患者手部的运动状况。在行驶和做到登录动作时，AI可以对患者的运动展开分析分析。这一技术的特别之处在于患者的测量是在未穿着任何传感器的情况下展开的，能将患者过去多达30分钟的检查时间延长为3分钟，同时需要让不方便上下班的患者毋需前往医院才可就医。
比起于现有的辅助临床产品，患者需要直观的感受到AI对他们就医方式的转变。王坚教授讲解道：“我们做到了一个实实验，把来自近200事例患者的1000多段视频，再行由专家组展开评分，交至机器展开自学；自学已完成后的机器将对实验组展开评分，并将结果与专家评分展开给定，其实验结果可行性相符度超过81．3％。
这个评分仍有相当大下降空间，但是第一阶段的成功率已过八成，也却是一个小小的顺利。”5、心电图心电图是未来AI应用于的一个潜在场景，近日，乐普医疗人工智能心电产品获得美国FDA批准后，也伴随了这一场景的潜力。据腾讯医疗AI实验室专家研究员杜楠博士讲解：AI在心电方向的应用于主要包括以下三点：1．临床监控。
在门诊与老人院，医生需对患者展开24小时心电监控。AI需要胜任这一监控任务，将心电出现异常的患者数据发送给医生。
2．医疗辅助。更加多家庭患者不会通过家庭心电仪收集数据，上传遍云平台，再由远端的专家对数据展开标示，但在长时间的机械工作中，专家可能会因此疲惫，失误、漏判也难以避免，而人工智能可帮助医生增加漏判、失误。3．风险预测。
对术后、院后的患者，医生期望可以通过家庭设备观测患者心电变化，如果AI监测到患者在家中出现异常心电，之后不会自动发送到通报，拒绝患者回院复诊，并通报家人注目患者的身体健康情况。通过以上功能的构建，心电图AI一方面可和平医生的开销，另一方面可及时发现患者病情，既提升了临床效率，又使患者免遭遭遇病情脑溢血的困境。
6、心血管涉及疾病心血管疾病是危害我国人身体健康的主要疾病之一，也是腾讯研发CDSS系统的最重要原因之一。急性冠脉综合症（ACS）又称心肌梗死，当患者经常出现力弱、咽喉痛、气喘等非典型症状时，患者与医生皆无法辨别患者状况，更容易再次发生误将挂号与复发，这是腾讯与北京大学人民医院孙宁玲教授合作的又一场景。
孙宁玲教授期望通过智能问诊来解决问题这一问题，即通过智能问诊的方式，最大化的搜集患者信息，以更加精确地评估疾病的性态，问患者所患疾病是急性的、亚急性的？否可治？否必须介入治疗等等问题。“我们将医院一些临床心律失常的数据与腾讯AI较为辨识，可以看见AI在阳性准确率和敏感度方面低于医院设备及人工的诊断率。所以，我指出运用AI对出现异常心电早期临床，可以大大提高临床对于病人的管理效果”腾讯医疗AI实验室研究方向脚踏实地，云彩星空，腾讯的普惠AI之路从整体布局来看，腾讯再行将目光投向市场需求极大的AI场景，随后沿着有数的产品线，之后深入研究涉及病种。在做完基础的布局之后，腾讯开始增大与医院、政府之间的合作，尝试在一些更加细分的领域拓展赛道，展开一些创新性的AI应用于研发。
在这一思路下，我们可将腾讯的病种自由选择区分至以下三个场景。主要应用于场景现阶段腾讯觅影的产品早已覆盖面积六个场景，包括食管癌早于滤、肺癌早于滤、糖网恶性肿瘤早于滤、乳腺癌早于滤、结直肠癌早于滤与宫颈癌早于滤。
这六个产品的共同之处在于患者的数量远超过医生的工作量，而大量的患者挤满于三甲医院，无法下放在基层；同时，便宜的癌症化疗费用很大地减轻了家庭与国家的开销。在此场景下，AI起着的起到还包括提高基层医生早于滤能力，减低三甲医院及医生的开销，和平医生时间的起到，减少医疗开支等。这些场景都不存在具体的商业化有可能，即一旦NMPA审核通过，布局企业能很快交还研发资金。潜在应用于场景青光眼、心电图、ACS等则归属于潜在应用于场景，这一类AI应用于不受市场比较较小、数据难以获得、技术门槛较高等一种或多种因素影响，但仍有商业化空间。
这些场景将在第一批AI产品商业化后取得很快发展。科研应用于场景脑瘫、银屑病、耳石症、帕金森等AI场景一方面为了符合国家对某些类似疾病的研究拒绝，另一方面研究本身具备首创意义。银屑病的研究符合项目第三条“针对胸痛、头痛、炎症等症状对应的急性冠脉综合症、脑卒中、皮肤病等急慢性疾病，研发面向临床路径与技术规范的精准医疗决策反对技术”，而帕金森病运动功能智能评论系统运用视觉捕猎技术，在未配戴传感器的情况下对患者的动作展开分析，不仅节省了大量检查时间，还构建了线下问诊，具备很大的首创意义。但无论是哪一种模式，都意味著腾讯向ToB业务又了解一步。
同时，腾讯将从科研合作中取得大量的训练数据以及AI研发经验，而腾讯云也将因此在AI+医疗中充分发挥更加深度的起到。不过，医疗漫长的研发之路类似于一场长跑，参与者须要抗拒冲刺的欲望，合理安排体力，方能寻求在整个比赛中获得更佳的成绩。
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