騰訊AI+醫療小荷才露尖尖角

鄧婷

騰訊的AI醫療影像平臺“騰訊覓影”，正具備了AI+醫療的創新先進性，以及推動整個AI+醫療生態圈發展的開放能力。

科技部在2017年底召開“新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目”啟動會，公布了“首批國家人工智能開放創新平臺名單”，建設國家新一代人工智能開放創新平臺 ，BAT為代表的人工智能標桿企業入選，成為人工智能“國家隊”。其中，在AI+醫療的大熱方向上，“依靠騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺”做了明確的定調：騰訊已成未來AI+醫療的發展風向標。

人工智能“國家隊”

強調技術領先與開放能力

早在去年7月份，國務院就發布了《新一代人工智能發展規劃》，這是首部國家層面的人工智能發展規劃。規劃確立了未來三步走戰略目標。其中第一步就提到，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑。

而本次公布的開放創新平臺名單，正是經過管理層數月來集體反復研究論證的結果。

這批名單上的各大開放創新平臺，將接受由科技部、發改委、工信部等15個部門所組成的新一代人工智能發展規劃推進辦公室的領導，推進我國人工智能發展規劃和重大科技項目的組織實施。換而言之，在AI+醫療領域，騰訊將肩負起人工智能在醫療科研和產業中的主導領軍使命。

經過多年的積累，我國人工智能研發取得了重要進展，在機器視覺等領域屬于全球領先，而且人工智能創新創業非常活躍。但是短板和問題也非常明顯，比如在研發上，重大產品和系統方面的原始創新成果還比較少;在人才儲備上，現有的人才儲備滿足不了經濟社會發展對于人工智能快速發展的強烈需求;在產業生態上，科研機構和企業還沒有形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈。

《新一代人工智能發展規劃》的推出和組建人工智能“國家隊”，正是政府針對我國人工智能的薄弱環節而特意做出的系統部署政府在規劃中，特別強調要加強技術創新的體系能力建設，要通過體系力量，形成推進人工智能健康發展的良好生態，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用。因此，但凡在國家人工智能開放創新平臺名單中所依托的平臺，必然具備在所屬領域的創新領先地位和生態開放能力。

而騰訊的AI醫療影像平臺“騰訊覓影”，正具備了AI+醫療的創新先進性，以及推動整個AI+醫療生態圈發展的開放能力。

“騰訊覓影”何以成為

AI+醫療發展標桿

“騰訊覓影” 由騰訊互聯網+合作事業部牽頭，聚合了騰訊公司內部包括AI Lab、優圖實驗室、架構平臺部等多個頂尖人工智能團隊的能力，把圖像識別、大數據處理、深度學習等領先的技術與醫學跨界融合研發而成。這在多個方面高度吻合進入人工智能“國家隊”的所需標準：

首先，通過與國內10多家三甲醫院建立人工智能醫學聯合實驗室，“騰訊覓影”已經進入大規模的臨床預試驗，并且顯示出人工智能對醫療行業的“賦能”效果——通過“騰訊覓影”，一個食管癌內鏡檢查診斷用時不到4秒，能輔助醫生大大提升對早期食管癌的檢出率。這意味著，即使是一個鄉村衛生院的醫生，也能通過“騰訊覓影”的系統提醒，獲得跟資深專家同質化的診斷效果，有助于消除不同地區醫療水平差異，給患者提供水平一致的診斷和治療，這與國家推動分級診療的目標是高度吻合的。

其次，“騰訊覓影”的技術基礎，包含騰訊自主開發的智能圖像識別技術和深度學習能力。與國內外同行的人工智能技術往往智能應用在靜態圖像上相比，“騰訊覓影”所讀取內鏡檢查數據屬于動態素材，這代表著騰訊在AI+醫療方面的基礎理論和核心算法更優勝，代表了《新一代人工智能發展規劃》描繪的“打造我國人工智能先發優勢”愿景。

最后，“騰訊覓影”的戰略定位和開放策略，也凸顯出騰訊在AI+醫療方面的前瞻優勢——基于“連接器”的戰略定位。騰訊在AI+醫療方面的思路，一方面是要承擔社會公益責任，幫助醫療資源共享，普惠百姓;另外一方面是推動行業技術開放創新。由此決定了“騰訊覓影”從誕生伊始，就是以開放平臺的角色，成為各家醫院以及醫療系統服務商的基礎支撐。通過這個平臺，各地醫院有望獲得頂尖醫療機構的醫療能力，尤其在重大疾病和疑難雜癥上的診斷和治療能力。

“騰訊覓影”

奠定AI+醫療平臺基礎

從騰訊正式發布“騰訊覓影”到入選人工智能“國家隊”，只有短短3個月時間。然而，騰訊在人工智能能力上的積累則是一個厚積薄發的過程：比如在AI醫學影像中關鍵的圖像處理能力，騰訊每天處理上10億的社交圖片，長久下來累積了深厚的AI底層能力;還有對海量用戶的研究能力，以及在移動支付上的服務能力，一直以來騰訊通過開放的生態開放自己的核心能力……這些信息科技的核心能力與醫療跨界融合，締造了“騰訊覓影”AI+醫療的創新。

“騰訊覓影”面世之初，中山大學附屬腫瘤醫院（廣東省食管癌研究所）、廣東省第二人民醫院、深圳市南山區人民醫院、廣西壯族自治區人民醫院率先把“騰訊覓影”投入臨床預試驗，輔助醫生進行早期食管癌篩查。

隨著四川大學華西第二醫院、四川大學華西第四醫院、四川省第二中醫醫院加入到騰訊發起的“人工智能醫學影像聯合實驗室”，“騰訊覓影”的能力擴展到了肺結節篩查中。

而去年10月底，“騰訊覓影”聯合包括西安第四醫院在內的69家“西部眼科聯盟”成立“人工智能醫學影像聯合實驗室”，則展開了“騰訊覓影”在眼部疾病領域的篩查應用。

短短3個月，“騰訊覓影”實現了單一病種到多病種的應用擴張，更與全國多個省市10多家三甲醫院建立了聯合實驗室，與全國近百家醫院達成合作意向，實現了從區域到全國的應用擴散。

正如科技部部長萬鋼所強調，要充分認識發展新一代人工智能的重大意義，增強使命感和緊迫感，強化重點任務，打造先發優勢，做強人工智能基礎理論和核心技術這個“蛋黃”，更大規模推進創新應用，形成推動新一代人工智能發展的良好生態。其中“蛋黃”指的就是旨在加強基礎前沿研究、核心共性技術和典型示范應用的新一代人工智能重大科技項目。就AI+醫療領域的前沿研究、核心技術和示范應用，“騰訊覓影”所做的探索對我國新一代人工智能發展意義重大。

為什么醫療青睞人工智能

據誰介紹，2011-2016年間，人工智能+醫療是資本投入最密集的領域，且在未來5年仍將保持40%的增速。咨詢公司Frost & Sullivan預測2021年全球人工智能+醫療健康市場規模將從2014年的6.64億美元擴大至66.62億美元。

資本大量涌入人工智能+醫療，要歸功于IBM、谷歌等先行者在醫學影像、藥物研發、人工智能助手等領域的突破和落地所帶來的信心和前景。

近年來，大數據爆發式增長，到2020年體量將達到44ZB。而每年超過70億的診療人次數據以及7.5億網民的日常健康數據，中國無疑坐擁最海量的醫療數據庫。

但這座數據金礦仍在“沉睡”，需要人工智能喚醒。眾所周知，80%的醫療數據都是非結構化數據，遠遠超出傳統的計算和處理能力。另外，我國醫療數據分散在不同醫院、機構，深度利用率不高。計算機視覺、機器學習、深度學習等技術突破，縮小了數據規模和數據洞察力之間的差距，有望激活這座沉睡的數據金礦。

降低醫療失誤率30%～40%

醫療是一個數據密集型、腦力勞動密集型、知識密集型行業，需要依賴強大的知識儲備和處理分析能力進行判斷、診療。同時失誤“零容忍”使得醫療領域從基礎層藥物研發、檢測，到應用層預防、診斷、治療、康復、健康管理等各環節都面臨嚴格的質量和監管要求。而醫療費用居高不下已成為全球普遍性難題。

基于人工智能的技術優勢和應用，其賦能醫療行業的價值將是不可估量的。技術的發展大幅提高了醫療數據處理效率和洞察深度：IBM Watson閱讀10.6萬份臨床報告僅需17秒，騰訊覓影在2～3秒內即可返回內鏡圖像計算結果。借助深度學習自學習、自分析、自判斷以及不知疲倦等優勢，人工智能可將醫療失誤降低30%～40%。