腾讯觅影等补充资料_腾讯资料

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“腾讯觅影”由腾讯互联网+合作事业部牵头，聚合了腾讯公司内部包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队的能力，把图像识别、大数据处理、深度学习等领先的技术与医学跨界融合研发而成。

“腾讯觅影”对早期食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变的辅助筛查能力将落地重庆医科大学附属第一医院；同时，双方还将探索利用人工智能技术辅助筛查新病种的联合科研。

此前，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，公布首批国家人工智能开放创新平台名单，并明确依靠腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。

上线以来，“腾讯觅影”实现了单一病种到多病种的应用扩张，并与全国多个省市十多家三甲医院建立了联合实验室，与全国近百家医院达成合作意向，实现了从区域到全国的应用扩散。“腾讯觅影”也从早期食道癌辅助筛查，延展至肺结节、糖尿病性视网膜病变、宫颈癌、乳腺癌等疾病筛查。

利用人工智能技术与医学的结合，“腾讯觅影”正逐步赋能医疗机构，辅助医生对疾病进行早筛、早诊早治。与此同时，打破医疗资源分布不均衡的格局，推动人工智能向基层下沉、向落后地区下沉，助力基层医疗机构提升筛查诊断效率，让偏远地区患者同样享受优质的医疗资源。

科大讯飞在辅助诊疗方面的布局和 IBM Watson 思路类似，而目前落地的场景主要集中在医学影像辅助诊断和基于认知计算的辅助诊疗系统两个方面。尽管语音智能被人们当做了科大讯飞的「强标签」，但陶晓东强调科大讯飞自创立之初就一直致力于通用人工智能源头技术的开发，并在计算机视觉领域也有很深厚的积累。所以科大讯飞的医疗影像辅助诊疗系统的主要功能是帮助影像医生阅片，勾画肿瘤病灶，指出病变区域，减少医生因为技术不足、疲劳造成的误诊、漏诊等问题。而科大讯飞在辅助诊疗方面发挥的作用将更类似于一个「全科医生」，目的是为患者提供便捷快速的医疗服务。对于未来医疗，不如多给点耐心

从场景来看，科大讯飞在以上三个方面的探索和尝试并非对某几个业务的单点覆盖，它们彼此之间存在内在联系。陶晓东认为，只有打通整体业务的数据，才能最终让人工智能在整个医疗体系里发挥更大的作用。因为信息的完整性关乎最终辅助诊疗的可靠性和精确度。「像语音电子病历，实际上我们更多的是从信息的源头去保证信息的完整性和准确性。有了完整的信息之后，我们再用人工智能技术去为医生提供辅助诊断。」陶晓东表示。

人工智能与医疗行业的结合已经是未来医疗发展的必然这个方向。但无论是辅助医疗系统的构建，还是电子病历的推广，都需要依赖于对行业大数据的积累，以及对医疗行业的理解以及政策助推等一系列复杂的问题的解决。

因此技术的发展落实只是一个方面，建立一个能够服务大众的智能医疗体系必然是个缓慢的过程，对于未来医疗的进展，我们必须有足够的耐心。除了以上的三个方面，人工智能还会在医院运营和医疗服务的方方面面发挥作用，比如医院资源管理、院内物流，甚至医院的设计等。一个真正的智能医院必须充分发挥医护人员和人工智能各自的特长，做到人工和智能的完美结合。

而未来机器与专业医生如何在我们的医疗体系里「共处」？对于这个问题，陶晓东给出的答案是：「我们的理想目标是向顶级专家学习，然后让 AI 能够达到一流专家的水平。让 AI 在专家的帮助下得到成长，同时进一步优化的人工智能也能够反过来帮助医生做更多力所能及的事情，减轻医生的工作负担，互相助益。」

今年6月“晓医”初入这家医院，在不到两个月的时间，“她”们持续地学习了53本医学教科书——相当于一位医学博士所需要掌握的教材内容，还学习了大量其他相关数据。“‘晓医’目前可以支持47个科室的医生排班查询，618个地点导航，607个功能地点导航，以及227个地点的上班时间和260个常见医疗问题的询问。”许戈良介绍，推出不到一个月，“晓医”就接受询问4905人次，目前“她”回答问题的正确率也由早期的81%提升到90.81%。

去年6月，安徽省立医院开始与科大讯飞合作研发人工智能医学影像辅助诊断系统。一年来，这个系统通过学习68万张肺部CT影像资料，已经辅助医生诊断了约11000人次的CT影像资料，诊断准确率达94%。

“医学影像的数据量非常庞大，每次CT都有上百张片子，一线医生的工作量非常大，疲劳之下难免有疏漏。而人工智能不知疲倦，其精准度已经达到三甲医院医生的平均水平。”科大讯飞董事长刘庆峰说。

这家人工智能诊疗平台也将使多家基层医院受益。通过对接安徽省“医学影像云”和安徽省立医院医联体远程会诊平台，安徽省41家县级医院可以享受到人工智能诊疗平台对胸部CT和乳腺钼靶影像的辅助诊断及质检服务。在磨合调试阶段，该平台已质检10000多例患者的约150万张胸部CT影像资料，提出质检意见500余例。

“随着研究的不断深入，平台的智能化水平和服务能力将不断提升、服务领域也将不断拓展。”许戈良介绍，目前该平台已学习了2万张乳腺钼靶影像资料和约20万张的颅脑磁共振影像资料，在乳腺癌的辅助诊断和阿尔兹海默症的临床研究方面值得期待。

时下IBM最寄予厚望的人工智能“沃森”（Watson）最近在医学领域有一些值得瞩目的新动作。

8月中旬IBM 宣布沃森健康进入中国。而日本东京大学也宣布，用沃森仅花了10分钟，便诊断出一名60 多岁女性患有一种罕见的白血病，并提供了个性化诊疗方案。而在几个月前，该患者还曾被其他医院误诊。和其他计算机其比起来，人工智能沃森最大的优势是“语言天赋”。在IBM的培养下，它可以理解人们的正常交流语言，掌握海量的非结构化信息，并用与人类极其相似的方式来回答问题。据说，它现在已经可以在3秒钟内，像人一样理解2亿页信息。为了让沃森的认知能力达到顶峰，IBM收罗世界上最先进的医疗大数据信息，让沃森学习海量知识，希望可以在医疗方面有所建树。