深度解析騰訊醫療野心：正躍出傳統AI場(chǎng)景，將繪制怎樣醫療版圖？

　　華為、阿里秉持著(zhù)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(wù)更多的項目;AI科研實(shí)力強大的百度，醫療AI領(lǐng)域還正在起步，百度世界大會(huì )公布了一款AI眼底篩查機;科大訊飛專(zhuān)注于NLP，目前在肺結節檢出與智慧醫院建設上有所造詣。

　　相比之下，騰訊顯然更注重醫療AI的實(shí)踐，病種布局綿密扎實(shí)，推進(jìn)速度風(fēng)馳電掣。

　　僅僅11月16日至11月18日，騰訊醫療AI部門(mén)兵分三路，三日三會(huì )，分別在貴陽(yáng)、杭州、深圳三座城市啟動(dòng)了三個(gè)AI項目。

　　貴陽(yáng)，騰訊選擇了與同仁醫院王寧利專(zhuān)家團隊合作，啟動(dòng)AI青光眼早篩項目。杭州，騰訊參建消化內鏡人工智能專(zhuān)委會(huì )，規范化AI在醫生使用過(guò)程中的輔診功能。深圳，騰訊啟動(dòng)了國家重點(diǎn)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(wù)模式解決方案。

　　仔細分析可以得知，青光眼和消化內鏡在騰訊覓影已有的AI產(chǎn)品中存在很強關(guān)聯(lián)，而CDSS則是一個(gè)嶄新的部分，可以填補騰訊在A(yíng)I整體布局中的空白。此外，在本次國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目啟動(dòng)會(huì )上，騰訊醫療AI實(shí)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(gè)醫療布局更加豐富。

　　為何騰訊的醫療之路走得如此細膩?細膩到親自開(kāi)發(fā)CDSS系統，并集團隊之力，深入到醫學(xué)每個(gè)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(gè)部分，分別是：

　　參與國家級項目后，騰訊有怎樣的新動(dòng)作?

　　騰訊的布局暗含了醫療怎樣的發(fā)展趨勢?

　　合作之下，騰訊參與了哪些新場(chǎng)景?“

　　腳踏實(shí)地，仰望星空，騰訊的普惠AI之路。

　　從這四個(gè)方面，動(dòng)脈網(wǎng)嘗試理清騰訊在醫療AI領(lǐng)域的全新布局。

　　參與國家專(zhuān)項計劃，騰訊啟動(dòng)AI+CDSS研究

　　“數字診療裝備研發(fā)”重點(diǎn)專(zhuān)項是2017年國家重點(diǎn)研發(fā)計劃首批啟動(dòng)的6個(gè)試點(diǎn)專(zhuān)項之一。此次騰訊牽頭承擔的“數字診療裝備研發(fā)專(zhuān)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(shù)及其服務(wù)模式解決方案。

　　縱觀(guān)騰訊醫療全布局，以婦幼保健與腫瘤治療為核心方向的騰訊幾乎已覆蓋醫療全流程：智能導診系統通過(guò)多個(gè)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;智慧醫院中的微信醫保支付與電子健康卡為患者提供了醫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(guò)程，這一系統的缺乏不僅讓騰訊難以獲取臨床患者的數據，也限制了AI的診斷作用。范偉在采訪(fǎng)中回答到：“并非騰訊必須要做這個(gè)系統，但為了深入解決心血管疾病，我們必須開(kāi)發(fā)這個(gè)系統予以輔助?！?/p>

　　根據國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目任務(wù)書(shū)表述，這一項目擬解決人工智能輔助臨床決策支持系統(AIACDSS)中醫療健康大數據(包括醫院信息系統、電子病例、健康檔案、主訴、病案等多源多模數據)的信息提取、語(yǔ)義分析、知識發(fā)現等科學(xué)問(wèn)題，其中的三、四、五項技術(shù)發(fā)展方向隱含了騰訊醫療未來(lái)的發(fā)展趨勢。

　　這三項規劃分別為：“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(shù)規范的精準診療決策支持技術(shù)，構建全科和專(zhuān)科診療決策混合的多學(xué)科會(huì )診智能系統”;“應用自然語(yǔ)言處理和知識發(fā)現技術(shù)，重點(diǎn)研發(fā)基于醫院信息系統、電子病例、健康檔案、患者主訴、臨床路徑、診療規范和醫學(xué)文獻等多源多模數據的臨床據測知識庫的構建和自進(jìn)化更新技術(shù)，建立并實(shí)時(shí)更新結構化臨床決策支持知識庫”;“重點(diǎn)建立醫療健康數據云平臺，在保證數據安全和個(gè)人隱私的前提下建立醫療健康檔案，為患者提供咨詢(xún)服務(wù)，為醫生提供決策支持，為研究人員提供知識服務(wù)和數據支撐，為國家醫療政策制定提供信息支持”。

　　而在大會(huì )之上，范偉將整個(gè)計劃書(shū)拆解為五個(gè)課題，交由騰訊及合作醫院、合作企業(yè)共同解決。五個(gè)課題覆蓋診前、診中及后端的決策系統、知識庫，具體如下圖所示：

　　國家專(zhuān)項計劃五大課題

　　范偉博士在會(huì )上只談到CDSS在多個(gè)病種的運用，并未提及未來(lái)在醫療信息化的方向發(fā)展，但不可否認，AI+CDSS正處于風(fēng)口浪尖，眾多信息化軟件正由傳統的專(zhuān)家系統向AI驅動(dòng)下的CDSS系統轉型。

　　相對于傳統的CDSS系統，AI賦能后，不僅能夠將系統關(guān)聯(lián)權威知識庫，還能輔助醫生進(jìn)行臨床決策，在ICU環(huán)境下還將進(jìn)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院的合作過(guò)程中共同產(chǎn)生一些超出常規檢查的高價(jià)值臨床數據，并在遵守醫療數據使用規范及數據安全的前提下充分利用，發(fā)掘其中的價(jià)值。

　　實(shí)際上，騰訊并非在醫療信息化方向毫無(wú)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(jìn)一步，以AI去強化HIS、PACS等系統。

　　從模塊開(kāi)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：“醫療人才培養周期長(cháng)、成本高，優(yōu)質(zhì)醫生資源短缺，而我國醫療產(chǎn)業(yè)的公益性使之無(wú)法用價(jià)格和市場(chǎng)做供給管理，技術(shù)可以在比較短的時(shí)間里緩解供求問(wèn)題”?？梢?jiàn)，解決醫療資源的供給不足，是人工智能滲入醫療的根本性動(dòng)因。

　　回顧貴陽(yáng)與杭州，騰訊將目光鎖定在了青光眼與消化內鏡也正是為了解決醫療資源不足的問(wèn)題。青光眼早篩是覓影糖網(wǎng)篩查產(chǎn)品的延伸，而消化內鏡則是覓影胃腸道癌的延伸。如今，相關(guān)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，是醫療AI實(shí)驗室的一大發(fā)展方向。

　　同時(shí)，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，從上游解決國內疾病高發(fā)問(wèn)題。

　　一直以來(lái)，影像AI聚焦于DR、MRT等圖片，所喂養的數據往往包含了患者患病的各個(gè)階段，對于三甲醫院而言，這樣的AI產(chǎn)品的確減輕了醫生的負擔，但AI的更深遠價(jià)值在于提升基層醫生的服務(wù)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(lèi)腫瘤若能早期發(fā)現，治愈幾率高達95%。如果AI技術(shù)能進(jìn)入使得消化道疾病的普查環(huán)節，消化道惡性腫瘤的致死率將顯著(zhù)降低。

　　王寧利教授告訴動(dòng)脈網(wǎng)記者：“如果把這個(gè)AI放置基層，等于我們干了一件事，把大醫院的醫生都送到了基層。過(guò)去治療要么患者到大醫院，要么大醫院醫生到基層，而現在信息流動(dòng)可代替人員流動(dòng)完成這一工作，這節約了大量的人力成本。根據估算，現階段的AI可節約30%醫生資源，而隨著(zhù)AI技術(shù)的發(fā)展，這一數字還將繼續提升?！?/p>

　　話(huà)雖如此，但如今的醫學(xué)AI離醫生還有一段距離。騰訊健康的Polo認為：醫療是很復雜的問(wèn)題，復雜的問(wèn)題就應該擁抱更多的醫學(xué)專(zhuān)家。而杭州會(huì )議的另一個(gè)議題，即“加強學(xué)術(shù)聯(lián)動(dòng)，挖掘醫療AI的潛在價(jià)值”，便是從這個(gè)角度入手解決問(wèn)題。

　　人工智能數據學(xué)習樣本是一個(gè)很大的問(wèn)題。騰訊智慧醫療產(chǎn)品中心的總經(jīng)理常佳指出，無(wú)論是圍棋還是人臉識別，都有數億的數據可供學(xué)習，但在醫療領(lǐng)域，對數據的要求要更高?！耙粋€(gè)同樣的醫學(xué)影像數據讓多個(gè)醫生去標，一致性比較低;同一個(gè)醫生在不同時(shí)間段看同一張圖片得出來(lái)的判斷也不一致?！?/p>

　　胃腸道癌包含的癌癥種類(lèi)眾多，不同醫生擅長(cháng)的場(chǎng)景也不盡相同。要在操作消化內鏡時(shí)準確判斷胃腸道的狀況需要多位醫生共同配合。醫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”。醫生和醫學(xué)專(zhuān)家的參與及幫助，能夠對AI進(jìn)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(xué)習人類(lèi)，但可以集合人類(lèi)最優(yōu)秀的地方。和頂尖的醫院和專(zhuān)家合作研究，AI有望在某些領(lǐng)域突破醫生現在面臨的瓶頸?！标悘V域也指出，“醫學(xué)AI的發(fā)展前景完全有賴(lài)于醫學(xué)界的開(kāi)放態(tài)度和扶持政策才能夠培養出有價(jià)值的人工智能?！?/p>

　　與醫院合作研發(fā)，騰訊還布局了哪些醫療場(chǎng)景?

　　不可否認，現階段的AI仍處于初級階段，AI切入醫療的環(huán)節不夠廣、不夠深、不夠多，所以，騰訊更多的選擇了醫院共同研發(fā)病種。這些項目往往擁有專(zhuān)家的支持、數據的支持以及國家政策的支持。目前，騰訊已經(jīng)將場(chǎng)景延伸到了一下幾個(gè)領(lǐng)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(fēng)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(wàn)。

　　AI能運用于這一場(chǎng)景嗎?答案是肯定的。騰訊醫療AI實(shí)驗室專(zhuān)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(wù)于診前的線(xiàn)下自檢系統，因為皮膚科的醫生專(zhuān)業(yè)各有不同，有的擅長(cháng)銀屑病，有的擅長(cháng)玫瑰座瘡等，所以把病人轉至正確的醫生非常重要。該系統可輔助患者對話(huà)、上傳圖片、線(xiàn)下初篩、在線(xiàn)轉診，同時(shí)還可以精確分診，大幅度縮短問(wèn)診時(shí)間。僅需2-3分鐘，該系統即可將患者的主訴補全，讓醫生迅速做出判斷。

　　第二部分的核心為銀屑病診斷預測系統，該系統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(jìn)行預測。如果醫生提前通過(guò)該系統獲知患者為關(guān)節型銀屑病，即可預先采用生物制劑進(jìn)行治療;而對于其他種別的銀屑病，也可為提前制定個(gè)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(wù)于診后，騰訊嘗試模擬PASI(銀屑病面積與嚴重指數)評分，并通過(guò)一致性的改進(jìn)PASI評分。重制的PASI評分系統將被置入微信小程序，便于患者自檢，以實(shí)現對患者持續地預后追蹤。

　　2、耳石癥

　　正常情況下耳石是附著(zhù)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(huì )在內耳內被稱(chēng)作為內淋巴的液體里游動(dòng)，導致患者發(fā)生強烈性眩暈，這便是耳石癥。

　　耳石癥由騰訊醫療AI實(shí)驗室協(xié)同深圳市第二人民醫院耳鼻喉科李華偉教授合作研究。據范偉博士介紹，騰訊醫療AI實(shí)驗室通過(guò)深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，以眼球中間黑色部分作為關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)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、脊柱側彎

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

　　騰訊在這一領(lǐng)域的工作主要是協(xié)助香港大學(xué)深圳醫院的醫生，將患者與儀器數據傳入騰訊云。通過(guò)這種方式，醫生可以更快進(jìn)行檢查，以及時(shí)將存在問(wèn)題的孩子轉到醫院進(jìn)行治療，及早對脊柱側彎、腦癱患者進(jìn)行干預。

　　相對于其他AI場(chǎng)景，這一AI的研發(fā)更契合覓影關(guān)注婦幼的初衷，也更能表現騰訊作為行業(yè)領(lǐng)袖的社會(huì )責任感與社會(huì )價(jià)值。

　　4、帕金森

　　與腦癱不同，帕金森屬于神經(jīng)類(lèi)疾病。相比與腦癱這一類(lèi)與運動(dòng)控制相關(guān)的疾病，神經(jīng)類(lèi)疾病的研究更為復雜，好在科學(xué)技術(shù)仍有突破。2017年，北卡羅來(lái)納大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)出了一套深度學(xué)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(wèn)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(jìn)展，騰訊醫療AI實(shí)驗室與華山醫院神經(jīng)內科王堅教授合作開(kāi)發(fā)的帕金森運動(dòng)功能智能評估系統正嘗試通過(guò)視頻分析的方式對帕金森患者的病情進(jìn)行評估。

　　研究人員通過(guò)計算機視覺(jué)的方式，在患者的手部自動(dòng)標記21個(gè)節點(diǎn)，以捕捉患者手部的運動(dòng)狀況。在行走和做指定動(dòng)作時(shí)，AI可以對患者的運動(dòng)進(jìn)行量化分析。這一技術(shù)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(jìn)行的，能將患者過(guò)去超過(guò)30分鐘的檢查時(shí)間縮短為3分鐘，同時(shí)能夠讓不方便出行的患者毋需前往醫院即可就診。相比于現有的輔助診斷產(chǎn)品，患者能夠直觀(guān)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(gè)預實(shí)驗，把來(lái)自近200例患者的1000多段視頻，先由專(zhuān)家組進(jìn)行打分，交至機器進(jìn)行學(xué)習;學(xué)習完成后的機器將對實(shí)驗組進(jìn)行評分，并將結果與專(zhuān)家評分進(jìn)行匹配，其實(shí)驗結果初步吻合度達到81.3%。這個(gè)評分仍有很大上升空間，但是第一階段的成功率已過(guò)八成，也算是一個(gè)小小的成功?！?/p>

　　5、心電圖

　　心電圖是未來(lái)AI應用的一個(gè)潛在場(chǎng)景，近日，樂(lè )普醫療人工智能心電產(chǎn)品獲美國 FDA批準，也預示了這一場(chǎng)景的潛力。

　　據騰訊醫療AI實(shí)驗室專(zhuān)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(diǎn)：

　　1. 臨床監控。在急診與老人院，醫生需對患者進(jìn)行24小時(shí)心電監控。AI能夠勝任這一監控任務(wù)，將心電異常的患者數據發(fā)送給醫生。

　　2. 診療輔助。越來(lái)越多家庭患者會(huì )通過(guò)家庭心電儀采集數據，上傳到云平臺，再由遠端的專(zhuān)家對數據進(jìn)行標注，但在長(cháng)時(shí)間的機械工作中，專(zhuān)家可能會(huì )因此疲勞，誤判、漏判也難以避免，而人工智能可協(xié)助醫生減少漏判、誤判。

　　3. 風(fēng)險預測。對術(shù)后、院后的患者，醫生希望可以通過(guò)家庭設備觀(guān)測患者心電變化，如果AI監測到患者在家中出現異常心電，便會(huì )自動(dòng)發(fā)送通知，要求患者回院復診，并通知家人關(guān)注患者的健康情況。

　　通過(guò)以上功能的實(shí)現，心電圖AI一方面可解放醫生的負擔，另一方面可及時(shí)發(fā)現患者病情，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(guān)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(kāi)發(fā)CDSS系統的重要原因之一。

　　急性冠脈綜合癥(ACS)又稱(chēng)心肌梗死，當患者出現乏力、咽喉痛、心悸等非典型癥狀時(shí)，患者與醫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(xué)人民醫院孫寧玲教授合作的又一場(chǎng)景。

　　孫寧玲教授希望通過(guò)智能問(wèn)診來(lái)解決這一問(wèn)題，即通過(guò)智能問(wèn)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(wèn)題。

　　“我們將醫院一些診斷心律失常的數據與騰訊AI比較識別，可以看到AI在陽(yáng)性準確率和敏感度方面高于醫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”

　　騰訊醫療AI實(shí)驗室研究方向

　　腳踏實(shí)地，仰望星空，騰訊的普惠AI之路

　　從整體布局來(lái)看，騰訊先將目光投向需求巨大的AI場(chǎng)景，隨后沿著(zhù)已有的產(chǎn)品線(xiàn)，繼續深入研究相關(guān)病種。在做完基礎的布局之后，騰訊開(kāi)始加大與醫院、政府之間的合作，嘗試在一些更細分的領(lǐng)域開(kāi)拓賽道，進(jìn)行一些創(chuàng )新性的AI應用開(kāi)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(gè)場(chǎng)景。

　　主要應用場(chǎng)景

　　現階段騰訊覓影的產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋六個(gè)場(chǎng)景，包含食管癌早篩、肺癌早篩、糖網(wǎng)病變早篩、乳腺癌早篩、結直腸癌早篩與宮頸癌早篩。這六個(gè)產(chǎn)品的共同之處在于患者的數量遠超過(guò)醫生的工作量，而大量的患者聚集于三甲醫院，無(wú)法下放到基層;同時(shí)，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(chǎng)景下，AI起到的作用包括提升基層醫生早篩能力，減輕三甲醫院及醫生的負擔，解放醫生時(shí)間的作用，降低醫療支出等。這些場(chǎng)景都存在明確的商業(yè)化可能，即一旦NMPA審批通過(guò)，布局企業(yè)能迅速收回研發(fā)資金。

　　潛在應用場(chǎng)景

　　青光眼、心電圖、ACS等則屬于潛在應用場(chǎng)景，這一類(lèi)AI應用受市場(chǎng)相對較小、數據難以獲得、技術(shù)門(mén)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(chǎng)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(chǎng)景

　　腦癱、銀屑病、耳石癥、帕金森等AI場(chǎng)景一方面為了滿(mǎn)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(kāi)創(chuàng )意義。銀屑病的研究滿(mǎn)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(shù)規范的精準診療決策支持技術(shù)”，而帕金森病運動(dòng)功能智能評系統運用視覺(jué)捕捉技術(shù)，在未佩戴傳感器的情況下對患者的動(dòng)作進(jìn)行分析，不僅節省了大量檢查時(shí)間，還實(shí)現了線(xiàn)下問(wèn)診，具有極大的開(kāi)創(chuàng )意義。

　　但無(wú)論是哪一種模式，都意味著(zhù)騰訊向To B業(yè)務(wù)又深入一步。同時(shí)，騰訊將從科研合作中獲得大量的訓練數據以及AI開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，而騰訊云也將因此在A(yíng)I+醫療中發(fā)揮更為深度的作用。

　　不過(guò)，醫療漫長(cháng)的研發(fā)之路類(lèi)似一場(chǎng)長(cháng)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(gè)比賽中取得更好的成績(jì)。