医疗|【小康之治的北京样本】腾讯：AI医疗走“科技向善”之路
_原题为 【小康之治的北京样本】腾讯：AI医疗走“科技向善”之路
2017年腾讯觅影入选首批国家人工智能开放创新平台时 ， 这个AI医学解决方案刚发布不久 ， 那时腾讯觅影从早期食管癌筛查起步 。
两年后腾讯正式确认“科技向善”为愿景 ， 不久前腾讯CEO马化腾又提出要让AI“可知、可控、可用、可靠” 。 腾讯觅影是此理念的落地 ， 也正在解决“四可”课题 。 目前腾讯觅影提供AI影像、AI辅诊服务 ， 旨在辅助医生进行疾病筛查与诊断 ， 提高临床医生的诊断准确率和效率 。
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跨界融合研发
推出腾讯觅影后 ， 马化腾曾在2018年世界人工智能大会上重点介绍这个AI医疗产品 ， 在腾讯对未来的展望中 ， AI医疗也一直都是重要战略方向 。
其实在医疗领域 ， 腾讯早有布局 ， 包括在2013年就提出的智慧医院概念、2015年推出的智能硬件产品“糖大夫”等 ， 涉及支付模式创新、慢病管理、AI等领域 。
腾讯觅影之所以受重视 ， 是因为它进入到了医疗更核心的领域 ， 相比其他产品的专业性更强 。
2017年科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单 ， 明确依靠腾讯建设医疗影像国家人工智能开放创新平台 。
腾讯觅影是将计算机视觉、机器学习、自然语言处理、深度学习等AI技术与医学跨界融合研发而成 ， 能够辅助医生进行疾病筛查和诊断 ， 提高临床医生的诊断准确率和效率 。 目前主攻肺部疾病、消化道肿瘤、宫颈癌、乳腺癌、眼底疾病等学科 ， 以及AI病理分析 ， 各实验室按照自身技术特点支持不同的学科应用 。
腾讯医疗技术委员会主任钱天翼以青光眼筛查系统为例 ， 向北京商报采访人员介绍 ， 在腾讯优图实验室的支持下 ， 该功能采用了无监督域自适应技术 ， 增加深度学习模型在多中心图像上的泛化能力 ， 有效地解决了临床测试中模型性能下降的问题 。 腾讯优图实验室设计了基于多模型级联的空间注意力机制 ， 将临床青光眼专家关注的重点区域相关权重进行增强 ， 提高模型输出的可解释性 ， 最终提高青光眼识别的敏感度和特异度 。
从钱天翼本身的职业经历也能看出AI医疗跨界融合的特点 。 信息工程、生物工程双学士学位的他 ， 是清华大学医学院-哈佛大学医学院联合培养生物医学工程博士 ， 在神经影像、肿瘤影像的成像技术、重建及后处理算法的开发 ， 以及影像技术在临床的应用与转化有着丰富的经验 。
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尚有争议的边界
不管从AI方向还是医疗趋势看 ， AI医疗都是公认的发展路径 ， 但AI企业和医疗从业者对AI医疗产品的边界 ， 持不同的观点 。
目前觅影已可提供食道癌早期筛查、肺癌及肺炎筛查、眼底疾病筛查、乳腺癌早期筛查、结直肠癌早期筛查、宫颈癌早期筛查功能 。
六项筛查中 ， 早期食管癌胃癌筛查AI系统是腾讯觅影最早落地的；新冠肺炎辅助筛查AI系统是最新推出的；乳腺肿瘤筛查AI系统是国内首个进行乳腺肿瘤良恶性判别的人工智能系统 。
以驰援湖北抗疫前线的新冠肺炎AI辅助筛查项目为例 ， “这个项目始于今年2月1日 ， 腾讯从开始研发到投入应用花了21天 。 当时CT是筛查新冠肺炎的重要手段 ， 但以一次胸部CT产生300张影像计算 ， 医生肉眼阅片将耗费5-15分钟 ， 随着新冠肺炎病人疑似患者和确诊数量的增加 ， 医生和医院都面临着巨大压力 。 为帮助缓解抗疫一线的医疗压力 ， 腾讯天衍实验室医疗影像组紧急启动开发新冠肺炎影像识别模型” ， 钱天翼向北京商报采访人员透露 。
复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏 ， 以及中国工程院院士陈杰结合此次疫情 ， 将关注点放在了数据融合对AI医疗的重要性上 。
张文宏的观点是 ， “疫情后 ， 我们需要反思将来AI如何改善城市管理：一是疾控公共卫生的数据 ， 能否加快真实世界的数据收集？医疗机构的数据如何第一时间汇聚到大数据平台？我很不愿意大数据把医生替代掉 ， 所以非常期待如何把线上数据和线下数据融合预警 ， 构成一个完整的体系 。 这一点AI能发挥很大作用 ， 医生也不会失业” 。
站在技术处理的角度看 ， 陈杰表示数据融合并不容易 ， “在防疫和医疗卫生方面的很多数据 ， AI还没有完全用上 。 我们所获取的不同时空的数据 ， 如何进行有效的融合、处理 ， 以及怎样面对数据的涌现现象 ， 是我们面临的问题 。 大量的数据真假难辨 ， 怎么整合也是一个巨大的问题” 。
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普惠已成共识
事实上 ， “上述观点并不矛盾 ， 是完全可以同步推进的 ， 也是正在同步推进的” ， 文渊智库创始人王超向北京商报采访人员直言 。
具体到腾讯觅影 ， 在癌症筛查之外 ， 还提供智能导诊技术、病案智能管理、诊疗风险监控服务 ， 这就是数据融合的实际落地功能 。
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