深度解析腾讯医疗野心：正跃出传统AI场景，将绘制怎样医疗版图？
在中国的医疗AI领域，活跃着不少企业巨头。而腾讯，是他们中打法非常独特的一个。
华为、阿里秉持着生态圈理念，努力打造PAAS，将具体病种的突破交由下部企业，力图让自有的云平台服务更多的项目;AI科研实力强大的百度，医疗AI领域还正在起步，百度世界大会公布了一款AI眼底筛查机;科大讯飞专注于NLP，目前在肺结节检出与智慧医院建设上有所造诣。
相比之下，腾讯显然更注重医疗AI的实践，病种布局绵密扎实，推进速度风驰电掣。
仅仅11月16日至11月18日，腾讯医疗AI部门兵分三路，三日三会，分别在贵阳、杭州、深圳三座城市启动了三个AI项目。
贵阳，腾讯选择了与同仁医院王宁利专家团队合作，启动AI青光眼早筛项目。杭州，腾讯参建消化内镜人工智能专委会，规范化AI在医生使用过程中的辅诊功能。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支持新型服务模式解决方案。
仔细分析可以得知，青光眼和消化内镜在腾讯觅影已有的AI产品中存在很强关联，而CDSS则是一个崭新的部分，可以填补腾讯在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露了腾讯在银屑病、耳石病、心脑血管疾病等病种上的研究，整个医疗布局更加丰富。
为何腾讯的医疗之路走得如此细腻?细腻到亲自开发CDSS系统，并集团队之力，深入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。
本文包含四个部分，分别是：
参与国家级项目后，腾讯有怎样的新动作?
腾讯的布局暗含了医疗怎样的发展趋势?
合作之下，腾讯参与了哪些新场景?
脚踏实地，仰望星空，腾讯的普惠AI之路。
从这四个方面，动脉网尝试理清腾讯在医疗AI领域的全新布局。
参与国家专项计划，腾讯启动AI+CDSS研究
数字诊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。此次腾讯牵头承担的数字诊疗装备研发专项AI辅诊项目，目的是研究基于人工智能的临床辅助决策支持技术及其服务模式解决方案。
纵观腾讯医疗全布局，以妇幼保健与肿瘤治疗为核心方向的腾讯几乎已覆盖医疗全流程：智能导诊系统通过多个端口为患者提供智能导诊与分诊;随后腾讯觅影负责常疾病的筛查;智慧医院中的微信医保支付与电子健康卡为患者提供了医保支付及电子病历存储的功能。
然而上述布局唯独缺乏临床过程，这一系统的缺乏不仅让腾讯难以获取临床患者的数据，也限制了AI的诊断作用。范伟在采访中回答到：并非腾讯必须要做这个系统，但为了深入解决心血管疾病，我们必须开发这个系统予以辅助。
根据国家重点研发计划项目任务书表述，这一项目拟解决人工智能辅助临床决策支持系统(AIACDSS)中医疗健康大数据(包括医院信息系统、电子病例、健康档案、主诉、病案等多源多模数据)的信息提取、语义分析、知识发现等科学问题，其中的三、四、五项技术发展方向隐含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、瘙痒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诊疗决策支持技术，构建全科和专科诊疗决策混合的多学科会诊智能系统;应用自然语言处理和知识发现技术，重点研发基于医院信息系统、电子病例、健康档案、患者主诉、临床路径、诊疗规范和医学文献等多源多模数据的临床据测知识库的构建和自进化更新技术，建立并实时更新结构化临床决策支持知识库;重点建立医疗健康数据云平台，在保证数据安全和个人隐私的前提下建立医疗健康档案，为患者提供咨询服务，为医生提供决策支持，为研究人员提供知识服务和数据支撑，为国家医疗政策制定提供信息支持。
而在大会之上，范伟将整个计划书拆解为五个课题，交由腾讯及合作医院、合作企业共同解决。五个课题覆盖诊前、诊中及后端的决策系统、知识库，具体如下图所示：
国家专项计划五大课题
范伟博士在会上只谈到CDSS在多个病种的运用，并未提及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，www.zr-kuka.com，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，不仅能够将系统关联权威知识库，还能辅助医生进行临床决策，在ICU环境下还将进一步拓展死亡预测、呼吸机预警等应用。其次，在科研方向，腾讯将在与顶级三甲医院的合作过程中共同产生一些超出常规检查的高价值临床数据，并在遵守医疗数据使用规范及数据安全的前提下充分利用，发掘其中的价值。
实际上，腾讯并非在医疗信息化方向毫无作为，从2014年至今，腾讯已注资多家信息化企业，而当CDSS系统成型后，腾讯必然已经具备一定的信息化水平，未尝不可更进一步，以AI去强化HIS、PACS等系统。
从模块开发到深入细分，从独立研究到联合攻克
腾讯副总裁陈广域认为：医疗人才培养周期长、成本高，优质医生资源短缺，而我国医疗产业的公益性使之无法用价格和市场做供给管理，技术可以在比较短的时间里缓解供求问题。可见，解决医疗资源的供给不足，是人工智能渗入医疗的根本性动因。
回顾贵阳与杭州，腾讯将目光锁定在了青光眼与消化内镜也正是为了解决医疗资源不足的问题。青光眼早筛是觅影糖网筛查产品的延伸，而消化内镜则是觅影胃肠道癌的延伸。如今，相关的辅助筛查产品已经成熟，如何拓展它们的功能，让它们适应更丰富的环境，是医疗AI实验室的一大发展方向。
同时，这两步计划反映了AI影像的一大发展趋势，即从全流程的图像分析逐渐聚焦于早筛，加速下放AI产品至基层，从上游解决国内疾病高发问题。
一直以来，影像AI聚焦于DR、MRT等图片，所喂养的数据往往包含了患者患病的各个阶段，对于三甲医院而言，这样的AI产品的确减轻了医生的负担，但AI的更深远价值在于提升基层医生的服务水平，普及疾病早筛。
以消化道肿瘤为例。目前，中国消化道肿瘤发病率占癌症发病率的43.5%，而这类肿瘤若能早期发现，治愈几率高达95%。如果AI技术能进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显著降低。
王宁利教授告诉动脉网记者：如果把这个AI放置基层，等于我们干了一件事，把大医院的医生都送到了基层。过去治疗要么患者到大医院，要么大医院医生到基层，而现在信息流动可代替人员流动完成这一工作，这节约了大量的人力成本。根据估算，现阶段的AI可节约30%医生资源，而随着AI技术的发展，这一数字还将继续提升。