马化腾朋友圈内容流出，中国医疗界的阿尔法狗“觅影”来了！
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微信生态独立观察者，微信丛书主编、萤火微连创始人谢晓萍女士，应邀参与和主持了腾讯互联网+AI医学影像项目的全程采访和专场对话。
期间发现，腾讯的互联网+行动，不是在造风，不是满天飞不落地的概念和噱头，而是真正的在做。这，不仅仅是“能力越大，责任越大”，还是一种经世济民，胸怀天下的担当。
文章作者：谢晓萍
开头先来一个八卦。你知道马化腾朋友圈一周更新几条吗？
据说，他每周只主动转发1-2次朋友圈，其他都是给人家点赞哦。
不过，上周Pony的朋友圈就引发了不小的震动：Pony说，“一小步，有希望”，这到底是什么呢？原来是企鹅的AI产品问世了。
就在此前，国际巨头Facebook正关闭了AI实验室，没想到，在大洋彼岸的中国，却上演了这么一场关于AI+医疗的好戏。
Pony认为有希望的AI产品到底长得什么样呢？
这款AI医学影像产品叫“觅影”，据说名字起得思路来自“寻踪觅影”，这也是继围棋十段“绝艺”后，首个应用在医学领域的AI产品，这款拳头产品将以食管癌早期筛查为突破口，未来还将支持肺结节、眼底筛查、乳腺癌等病种。
“互联网+”两大抓手
互联网+是近年来，腾讯的一个最重要的战略，这两年，马化腾也多次在公开场合强调，“互联网+”有很多机会，中国的实体经济正在朝全面数字化转型，深入到每一个角落。在这个过程中，腾讯只做“连接器”，把用户和服务连接起来。
如何连接？我们看到，腾讯旗下的社交产品微信已经完成了人与人的连接，在此基础上，微信公众号和支付又形成两大核心能力，订阅号、服务号以及小程序完成了信息与人的连接，让商业、硬件甚至实体社会通过微信提供的信息和服务与用户进行联系与互动，支付则变成人与人之间最重要的信用连接，让信息、商品和人的关系得以打通，形成闭环。
当腾讯借助微信实现了消费端的连接升级后，面对产业端，马化腾又提出了“未来就是在云端用人工智能处理大数据”的观点。在中国企业数字化转型中，腾讯最重要的就是把“互联网+”上的核心能力：云计算、大数据、LBS、AI、支付、安全开放出来。
怎么放，放给谁，要解决对方什么问题，能为整个社会带来什么价值？这四个问题，成为腾讯互联网+团队面临的必解题。
AI+影像，划破医疗”重灾区“的伽玛刀
在互联网+医疗的尝试上，腾讯做了大量的合作尝试。比如重庆儿童医院，用了互联网+方案之后，病人从挂号、看病、取药、付款到回诊，完全可以在微信上一站式搞定，与过往对比，节省了近40%的时间。
在AI医疗领域，虽然巨头都在布局，但是鲜有落地项目，最为成功的也就是IBM Watson， 通过基于机器视觉的图像识别和分析能力，帮助医生查看筛选 B 超、X 光等医学影像资料，甚至独立做出诊断的能力无疑是最典型的。
截止目前为止，IBM Watson在肺癌，乳腺癌，胃癌，结、直肠癌，子宫颈癌等高发癌症专业治疗领域，已经为全球 12,000 个患者提供了解决方案。
但是，Watson也颇具争议，此前就有媒体批评说，Watson需要条理清晰的海量数据，一旦使用未经整理的数据，就难以得出有用的结论，因此，使用者不得不雇佣咨询专家团队，对数据进行改进整理。
腾讯的机会在哪里？AI能力+场景落地+平台业务支持，是腾讯AI医疗的三板斧。判断某个领域是不是要深入，腾讯也有自己的标准：核心能力能否被释放，这个赛道对腾讯的生态是否有帮助，是否可具有很强的复制性。
对于腾讯来讲，要深入解决医疗领域的核心痛点，让“互联网+”业务真正扎进来，就必须从医院的痛点出发，从医疗“重灾区”入手。
筱瞧作为微信生态的观察者，本次深入的对“觅影”发布的做了深度的追踪访谈。
在调研访谈中，筱瞧发现每个人一辈子有 1/5 的可能性患癌。癌症已经成为中国人第 2 位的死因。世界卫生组织指出，三分之一的癌症可以预防，三分之一癌症可以治愈，三分之一的癌症可以治疗。
对癌症，腾讯可以做什么？如何解决癌症的早期筛查难题，将癌症遏制在摇篮中，成为腾讯互联网+团队和合作医院的共同心愿。
以食管癌为案例，在中国，食管癌，是常见恶性肿瘤之一，每一天每一分钟都有6个癌症患者被诊断，而食管癌在所有肿瘤里面排位第三。
如果病人能实现早期确诊，并及时做局部粘膜手术的话，患者除了治疗效果好之外，生活质量也会和手术前没有太多区别。但目前在国内，由于缺乏有效的早期筛查手段，早诊率低，导致超过三分之二的食管癌患者确诊时即为中晚期，治疗预后差，治疗费用增加。
早在“觅影”以前，国内医疗届尝试了多种方式，从积极推行分期治疗，再到十年前开始在食道癌高发区潮汕，建立早诊早治的基地。一系列的举动频出，成效却一直不佳，还是难以发现早期的食管癌病人。
目前医学给出的要实现早期确诊的最佳诊断方式：就在于胃镜+图片识别经验的双重结合。
如何破局？马化腾曾经说过，AI技术如果没有场景落地、平台业务支持的话基本很难往下走。回到腾讯上，我们知道，游戏、社交、内容等产品所产生的海量数据以及应用场景，是腾讯AI的核心能力，但是，这些核心能力又该如何与癌症早期筛查结合落地呢？
事实上，影像一直被业内认为是AI发展最快、应用最切实际的领域。从技术层面来看，影像更多是机器分层学习的概念，你会发现影像相比其他医疗技术在引入人工智能上更简单，更直观。更关键的是，人总有疲劳感，你看手机、电脑的时候会疲劳，但是机器不会累。
因此，让AI成为医生新时代的“听诊器”，这或许是一个有意思的思路，让AI帮医生承担最简单、最基层、最重复的工作，当医生的时间和精力成为一种稀缺资源，在产能有限的情况下，用机器辅助医生来完成复杂的筛查工作，不仅经济、高效，还可以解放医生的劳动力，让医生去做更多有价值的工作。
腾讯觅影，只是开始
目前大多做AI医疗影像产品的切入点选择CT、X光等静态医学影像，但是，“觅影”却选择难度较大的动态的内镜检查，而食管癌检查，却是内镜检查中最高难度的检查之一。
对于以CT、X光为切入点的AI医疗而言，CT、X光检查普及度高，检查比较简单，成像比较标准，历史积累数据较多，便于AI深度学习，但是，内镜检查却完全不是一回事。主要因为内镜检查对病人而言体验不太好，医生操作难度大，普及度较低，数据较少，对AI的深度学习挑战较大。此外，而内镜检查受医生操作、内镜设备差异等影响较大，成像差异性较大。
一个很现实的问题则是：国内胃镜科的从业医生水平参差不齐，病人在胃镜诊断时也非常痛苦，而医生水平不同，采集的图片也不一定理想，延长病人检查时间不说，有时候还影响确诊判断。
“觅影”就是要去解决这些痛点。它由腾讯互联网+合作事业部牵头，聚合了包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等腾讯内部的顶尖人工智能团队，就是把图像识别、深度学习等领先的技术与医学跨界融合，解决问题。
AI+医学影像，其实就是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。
但是，有一个很尴尬的问题是：AI更像初生的人类婴儿，睁开好奇的双眼，跌跌撞撞地探索世界。但是，它又不同于婴儿，我们教会婴儿怎么识别一只狗？很简单，当他看到了狗，有人告诉他，这是一只狗，下一次，他就记住了。
但是AI不是这样的，系统要写出十个、百个甚至千个关于狗的陈述：如果它有耳朵鼻子，并且它有毛发，并且它不是老鼠……如此无穷尽地循环反复，这并非人类自然学习的方式。
因此，如何让AI建立一个类似医生诊断的模型也成为项目一个很重要的难点。在研发过程中，AI对数十万张食管内镜检查图片进行分类，采用双盲随机方法，由不同级别医生进行循环评分标注后，交由AI Lab团队进行图像处理、增强，借助深度学习技术，让“觅影”具备诊断可疑食管癌的能力：“觅影”诊断一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%。
约一个月前，“觅影”在深圳市南山区人民医院进行临床预试验，它快速判定肿瘤的“能力”已经突显出来，可以警示医生关注和发 49 31478 49 15534 0 0 2091 0 0:00:15 0:00:07 0:00:08 2903早期癌症的迹象。
目前在“觅影”的平台上，主要分为AI影像平台、AI处理平台和医生应用平台。
而这只是开始，“觅影”的野心不仅于此，接下来，其将进一步丰富诊断病种来丰富场景， “觅影”将加紧攻坚早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等多病种的诊断。
与此同时，“觅影”还启动全球首个应用AI医学影像产品的食管癌早筛项目临床预试验，并发起成立人工智能医学影像联合实验室，中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院成为首批加入联合实验室的医院。
在产品层面上，“觅影”的想象空间巨大：以产品见长的腾讯可能更希望通过底层的技术能力， 以及应用层产品，将医疗设备商、医院、医生、应用提供方、用户等各方角色都“连接”在“腾讯觅影”上，把AI能力以API的形式提供给合作伙伴，让整个生态越来越丰富，具备更多的场景和服务。
无论如何，这都是一个巨大的进步。可以预见的是：经过无数次练习，AI终将练就人类达不到的火眼金眼。与人类的肉眼相比，AI之眼如金属般冷静，永不疲劳。或许在不久的将来，AI的发挥比人类医生稳定得多。
AI时代的到来，比我们想象的更快。曾被认为“固若金汤”的医疗行业，就这么一点点被撬开了！
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