近幾年，人工智能發展如火如荼，在眾多應用領域中，AI+醫療成為市場焦點，國內涉足醫學AI的企業層出不窮，而這其中，騰訊憑借技術實力成了“種子選手”。去年11月，騰訊憑借其技術實力躋身人工智能“國家隊”，科技部明確依托騰訊承建醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺。一年后，騰訊以“國家隊”身份，再次擔起國家醫學AI的科研重任。

　　近日，騰訊醫療人工智能與醫療科技發展論壇(暨)國家重點研發計劃重點專項項目啟動會在深圳舉辦。會上，騰訊正式啟動2018年國家重點研發計劃中的“數字診療裝備研發專項” ——“基于人工智能的臨床輔助決策支持技術及其服務模式解決方案研究(AI+CDSS)”項目。

　　“AI+CDSS”新模式獲國家大力支持

　　隨著人工智能在醫療領域的應用愈演愈烈，擁有深度學習能力的“AI+CDSS”的新型模式受到了越來越廣泛的關注。醫療行業作為重點民生領域，國家更是不斷通過各種手段，以借助人工智能技術提升醫療服務質量。

　　今年4月，國務院發布的《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》中明確指出，要研發基于人工智能的臨床診療決策支持系統，開展智能醫學影像識別、病理分型和多學科會診以及多種醫療健康場景下的智能語音技術應用，提高醫療服務效率。今年9月發布的《關于進一步推進以電子病歷為核心的醫療機構信息化建設工作的通知》中，明確將醫療決策支持功能和全院信息共享作為3級醫院信息化評級指標。

　　在2018年國家重點研發計劃中，“數字診療裝備研發”作為首批6個試點專項之一，更是將AI輔診課題納入其中。這也是聚焦國家重大戰略任務，解決當前國家發展面臨的瓶頸和突出問題而設置的重大項目，而此項“國家級”重點項目，由騰訊牽頭承接。據了解，騰訊承擔此項科研任務，聯合的合作伙伴均擁有雄厚的醫療背景和科研實力，如中國人民解放軍總醫院、中南大學湘雅醫院、北京大學人民醫院、中國科學院自動化研究所等，此次項目研究團隊的實力可見一斑。

　　該項目負責人、騰訊醫療AI實驗室主任范偉介紹，項目期間，騰訊將聯合合作伙伴深度探索基于人工智能的臨床輔助決策支持技術(AI+CDSS)，構建自進化醫學知識庫，開發人工智能問診、分診、診斷和治療的決策支持系統，打造新型醫療云服務模式，覆蓋診前、診中、診后的就醫全流程的解決方案。為醫生提供精準輔助，提升醫療服務的效率和質量;為患者提供定性咨詢、自助服務，改善患者就醫體驗。

　　范偉以項目重點病種皮膚病切入，介紹基于AI輔助診療的疾病新型服務模式。以銀屑病的就醫為例，診前環節患者可進行人機交互，通過患者圖片上傳，進行簡單的問診，對疾病初步評估，結合互聯網醫院平臺，實現智能分診、導診、轉診;在診中環節，系統可初步幫助醫生判斷病情，同時給出個性化的治療方案建議，醫生可通過網絡會診，為患者作出診斷決定;在診后環節，系統可通過預后評估，預測病情復發概率，并對患者病情進行智能追蹤，在此基礎之上，并通過用藥效果監測，實現個性化用藥指導。

　　下面一張圖了解騰訊在AI+CDSS的探索路徑。

　　醫學AI離真正服務臨床還有多遠?

　　為了解決臨床問題，臨床決策支持系統(CDSS)應運而生。簡單來說，CDSS是基于人機交互的醫療信息技術應用系統，在診前、診中、診后為臨床醫生提供決策支持。比如，醫生將遇到的臨床問題關鍵詞輸入系統進行檢索，系統將輸出相應的解決方法。但是由于市面上的CDSS普遍缺乏輔助診斷和治療的功能，在臨床應用上，大多數CDSS主要滿足醫生的查詢需求，難以很好的輔助醫生進行臨床決策。

　　基于目前存在的問題，AI+CDSS被提上日程，在一系列政策支撐下，國內人工智能市場一片火熱，在AI賦能醫療上，的確取得一些成果，但離“真正服務臨床”的理想還存在一定差距。首先，目前的AI+醫療還沒有平臺化的產品，大部分都是從單一的疾病入手;其次，多數企業只強調數據集的數量，其實數據集的質量和標注的質量更為重要，而這又與臨床醫生的配合有著緊密的聯系，從市面上目前的產品來看，能做到與臨床醫生工作全流程相匹配的少之又少;最后，絕大部分產品未與業務系統集成，表現出的產品不成熟，加重了醫生操作的復雜性。

　　AI+CDSS新型服務模式或將破局

　　根據范偉介紹的重點項目規劃，AI+CDSS這一新型服務模式或將破局。項目啟動當天，騰訊醫療AI實驗室一系列醫療“黑科技”浮出水面，其將心腦血管影響分析、心電圖智能分析、皮膚病智能診斷、帕金森病運動智能評估等多個病種的AI輔診作為研究方向。從科研到應用，騰訊AI實驗室的執行力也令人驚喜，據了解，心電圖智能分析技術已與北京大學人民醫院心臟中心進行臨床測試。同時對于經過臨床測試的心電圖智能分析指標，也將于近期內在合作伙伴智能可穿戴設備制造商心韻恒安的心電平臺上面上線試用，并根據試用結果逐漸迭代完善。

　　北京大學人民醫院心臟中心副主任孫寧玲對此技術表示肯定，AI技術可以實現心電圖全面細致準確、并且貫穿診療過程連續的動態評估，通過AI技術，心電早期診斷正確率的提高，可以大大提高臨床對于病人的管理效果。人工智能如果能夠廣泛推廣在基層應用，也將會大大提升基層醫生對疾病的診療水平。

　　AI在臨床的作用有效與否，關鍵在于其是否符合臨床醫生需求，是否解決醫生遇到的困難。AI在醫療領域中，是充當工具，將醫生無法實現的想法通過技術變成現實。正如范偉所說的，“我們的目的不是做系統，而是解決臨床問題。”

　　無疑，覆蓋就醫全流程的基于AI輔助診療的疾病新型服務模式，將幫助醫生解決臨床問題，當醫生在面對病情復雜的病人時，能夠及時做出準確的判斷和處理，減輕醫生負擔，提高工作效率和診斷準確率，同時，也幫助醫生快速成長，提升基層醫療水平。

　　AI的潛力到底有多大、在醫療領域的能量到底能夠發揮到何種程度，如何將AI技術與臨床需求更加深度的結合，這些仍舊在探索之中。以現階段的AI環境和條件來說，更應該把精力投入到如何提升和解決當下醫療所遇到的難題和研究上。正如騰訊高級副總裁丁珂所言，醫療AI是一個發展潛力巨大、創新空間廣闊的領域，如何讓技術真正幫助醫生服務于患者，提升醫療服務質量是我們共同面對的問題。