近几年，人工智能发展如火如荼，在众多应用领域中，ai+医疗成为市场焦点，国内涉足医学ai的企业层出不穷，而这其中，腾讯凭借技术实力成了“种子选手”。去年11月，腾讯凭借其技术实力跻身人工智能“国家队”，科技部明确依托腾讯承建医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。一年后，腾讯以“国家队”身份，再次担起国家医学ai的科研重任。

近日，腾讯医疗人工智能与医疗科技发展论坛(暨)国家重点研发计划重点专项项目启动会在深圳举办。会上，腾讯正式启动2018年国家重点研发计划中的“数字诊疗装备研发专项” ——“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研究(ai+cdss)”项目。

“ai+cdss”新模式获国家大力支持

随着人工智能在医疗领域的应用愈演愈烈，拥有深度学习能力的“ai+cdss”的新型模式受到了越来越广泛的关注。医疗行业作为重点民生领域，国家更是不断通过各种手段，以借助人工智能技术提升医疗服务质量。

今年4月，国务院发布的《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》中明确指出，要研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。今年9月发布的《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》中，明确将医疗决策支持功能和全院信息共享作为3级医院信息化评级指标。

在2018年国家重点研发计划中，“数字诊疗装备研发”作为首批6个试点专项之一，更是将ai辅诊课题纳入其中。这也是聚焦国家重大战略任务，解决当前国家发展面临的瓶颈和突出问题而设置的重大项目，而此项“国家级”重点项目，由腾讯牵头承接。据了解，腾讯承担此项科研任务，联合的合作伙伴均拥有雄厚的医疗背景和科研实力，如中国人民解放军总医院、中南大学湘雅医院、北京大学人民医院、中国科学院自动化研究所等，此次项目研究团队的实力可见一斑。

该项目负责人、腾讯医疗ai实验室主任范伟介绍，项目期间，腾讯将联合合作伙伴深度探索基于人工智能的临床辅助决策支持技术(ai+cdss)，构建自进化医学知识库，开发人工智能问诊、分诊、诊断和治疗的决策支持系统，打造新型医疗云服务模式，覆盖诊前、诊中、诊后的就医全流程的解决方案。为医生提供精准辅助，提升医疗服务的效率和质量;为患者提供定性咨询、自助服务，改善患者就医体验。

范伟以项目重点病种皮肤病切入，介绍基于ai辅助诊疗的疾病新型服务模式。以银屑病的就医为例，诊前环节患者可进行人机交互，通过患者图片上传，进行简单的问诊，对疾病初步评估，结合互联网医院平台，实现智能分诊、导诊、转诊;在诊中环节，系统可初步帮助医生判断病情，同时给出个性化的治疗方案建议，医生可通过网络会诊，为患者作出诊断决定;在诊后环节，系统可通过预后评估，预测病情复发概率，并对患者病情进行智能追踪，在此基础之上，并通过用药效果监测，实现个性化用药指导。

下面一张图了解腾讯在ai+cdss的探索路径。

医学ai离真正服务临床还有多远?

为了解决临床问题，临床决策支持系统(cdss)应运而生。简单来说，cdss是基于人机交互的医疗信息技术应用系统，在诊前、诊中、诊后为临床医生提供决策支持。比如，医生将遇到的临床问题关键词输入系统进行检索，系统将输出相应的解决方法。但是由于市面上的cdss普遍缺乏辅助诊断和治疗的功能，在临床应用上，大多数cdss主要满足医生的查询需求，难以很好的辅助医生进行临床决策。

基于目前存在的问题，ai+cdss被提上日程，在一系列政策支撑下，国内人工智能市场一片火热，在ai赋能医疗上，的确取得一些成果，但离“真正服务临床”的理想还存在一定差距。首先，目前的ai+医疗还没有平台化的产品，大部分都是从单一的疾病入手;其次，多数企业只强调数据集的数量，其实数据集的质量和标注的质量更为重要，而这又与临床医生的配合有着紧密的联系，从市面上目前的产品来看，能做到与临床医生工作全流程相匹配的少之又少;最后，绝大部分产品未与业务系统集成，表现出的产品不成熟，加重了医生操作的复杂性。

ai+cdss新型服务模式或将破局

根据范伟介绍的重点项目规划，ai+cdss这一新型服务模式或将破局。项目启动当天，腾讯医疗ai实验室一系列医疗“黑科技”浮出水面，其将心脑血管影响分析、心电图智能分析、皮肤病智能诊断、帕金森病运动智能评估等多个病种的ai辅诊作为研究方向。从科研到应用，腾讯ai实验室的执行力也令人惊喜，据了解，心电图智能分析技术已与北京大学人民医院心脏中心进行临床测试。同时对于经过临床测试的心电图智能分析指标，也将于近期内在合作伙伴智能可穿戴设备制造商心韵恒安的心电平台上面上线试用，并根据试用结果逐渐迭代完善。

北京大学人民医院心脏中心副主任孙宁玲对此技术表示肯定，ai技术可以实现心电图全面细致准确、并且贯穿诊疗过程连续的动态评估，通过ai技术，心电早期诊断正确率的提高，可以大大提高临床对于病人的管理效果。人工智能如果能够广泛推广在基层应用，也将会大大提升基层医生对疾病的诊疗水平。

ai在临床的作用有效与否，关键在于其是否符合临床医生需求，是否解决医生遇到的困难。ai在医疗领域中，是充当工具，将医生无法实现的想法通过技术变成现实。正如范伟所说的，“我们的目的不是做系统，而是解决临床问题。”

无疑，覆盖就医全流程的基于ai辅助诊疗的疾病新型服务模式，将帮助医生解决临床问题，当医生在面对病情复杂的病人时，能够及时做出准确的判断和处理，减轻医生负担，提高工作效率和诊断准确率，同时，也帮助医生快速成长，提升基层医疗水平。

ai的潜力到底有多大、在医疗领域的能量到底能够发挥到何种程度，如何将ai技术与临床需求更加深度的结合，这些仍旧在探索之中。以现阶段的ai环境和条件来说，更应该把精力投入到如何提升和解决当下医疗所遇到的难题和研究上。正如腾讯高级副总裁丁珂所言，医疗ai是一个发展潜力巨大、创新空间广阔的领域，如何让技术真正帮助医生服务于患者，提升医疗服务质量是我们共同面对的问题。

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