“過去一年，騰訊醫典完成了1000個疾病的覆蓋；AI導診接入近300家醫院，累計提供了470萬次精確的導診服務；在服務醫生與醫院方面，AI影像輔助醫生閱片2.7億張，服務近160萬名患者，提示高風險21萬次；AI輔診累計分析門診病歷 800多萬份，提示高風險16萬次……”
彩雲之南，騰訊副總裁丁珂以一系列令人歎服的數字對騰訊醫療事業的耕耘進行了小結，開啟了騰訊全球生態大會的醫療之行。
屆時，騰訊的醫療佈局大體成熟，可分為以網際網路為支撐的B端業務，以騰訊醫典構築影響力的C端業務。而人工智慧則貫穿其中，兩端同時發力改良醫療流程。
是什麼在推動著騰訊的醫療業務不斷前進？騰訊全球生態大會之後，動脈網嘗試找出數字背後的答案。
圍繞“智慧”，騰訊借網際網路“連線”B端資源
以“便民”為立意，以“連線”為手段，騰訊以網際網路思維將患者、醫生、醫院聯絡再一起。
在患者與醫院關係的建立之中，電子健康卡是其中的關鍵一環。
“每當我們到一家醫院看病，就得辦理一張這家醫院的就診卡，並附送個性的病歷本，但不同醫院的就診卡並不通用。去的醫院多了，手中的就診卡、病歷本也就多了，看病過程越發讓人心堵。”騰訊醫療健康應用產品中心總經理何波慨嘆到，“智慧旅遊的同事可以用一部手機遊雲南，智慧醫療是否也能實現患者看病的一卡通呢？”
實際上，國家在去年已經開始著手了這個“堵民”的問題。2018年12月13日，國家衛生健康委辦公廳印發《關於加快推進電子健康卡普及應用工作的意見》，強調要提高對普及應用電子健康卡重要性的認識。檔案表示，普及電子健康卡應用有利於破解“多院多卡互不通用”堵點問題，推動實名制就醫，有利於推動“網際網路+醫療健康”便民惠民服務，有利於健康醫療大資料匯聚整合和開放共享。
今年一月，騰訊再度與國家衛生健康委統計資訊中心達成電子健康卡創新應用戰略合作。何波表示，雙方將共同建立微信電子健康卡開放平臺，騰訊將為居民提供建卡、髮卡、用卡全鏈條服務，並以騰訊安全保障體系作為資料安全保障，最後實現國家電子健康的主索引和微信ID、醫院就診ID繫結，讓每個居民只需憑藉一張電子健康卡，即可跨院就醫。
網際網路醫院解決方案是騰訊關注的另一個重點領域，騰訊希望從以下兩個方面助力公立醫院網際網路醫院建設。
第一個是連線。對於大多數的使用者來講，醫療是一個低頻的應用場景。對於低頻的應用來講，那就需要考慮怎麼把使用者連線到這個平臺上面來，實現使用者和平臺的連線。騰訊依託有11億月活的微信，能夠快速地觸達使用者。
對於連線的實現，騰訊運用醫聯體區塊鏈技術，實現了患者資訊的互聯互通；用企業微信實現了醫患之間，醫醫之間的資訊溝通；利用微信支付和微信醫保支付實現了網際網路醫院的支付和醫保結算。
第二個是安全。醫患在網際網路上透過人臉識別做醫患身份核實，防止出現假醫生、假病人的情況。資料流透過程中利用區塊鏈保證患者的病歷資料，檢查資料，處方等資料的安全。在資訊系統建設上，騰訊透過御點、御界、御見等產品可有效保證整個資訊系統的安全。
騰訊網際網路醫院建設方案此外，為推動醫聯體的建設，騰訊也在嘗試以AI技術幫助以縣為單位的醫共體推陳出新，其中最為知名的便是浙江德清縣的“德清模式”，這是騰訊以區域中居民的健康為目標，以醫保支付改革為槓桿，探索出的新模式。
德清地處滬、杭邊緣，患者外流情況嚴重，如何把患者留著本地，發揮本地的醫療的價值是政府難以解決的難題。這裡有兩個問題有待解決，一個是醫院之間的資訊流通問題；另一個是基層醫療的醫療質量問題。
在德清縣政府的積極推動下，德清醫共體迅速成立。但是，雖有醫共體，基層醫療無法連線上方資源，患者依然會湧向三家醫院。
人工智慧可解決這一痛點，騰訊以影像輔助診斷系統與臨床輔助決策系統作為德清縣支撐。其中，影像輔助診斷系統覆蓋CT，內鏡和乳腺鉬靶；臨床輔助決策系統則在診前為居民自助分診，診中輔助電子病歷輸入，提供一個標準化的臨床路徑；診後為醫生提供治療建議。
透過這種模式，患者可在衛生站進行照片，影像資料將流向縣裡的影像中心，專家處理之後將報告流轉回衛生站。透過這樣一個流程，患者無需再有經歷幾十公里的行程，在家即可獲得報告。
同時，騰訊也不斷協助德清縣的醫生學習 AI相關技術，提升基層醫療資源，促進醫共體發展，為醫聯體夯實基礎。
C端教育，騰訊醫典隱隱發力
在整個智慧醫療佈局中，騰訊醫典著實是個“奇怪”的產品。如果只從產業角度審視騰訊醫典，這個面向C端的百科全書式產品難以看到變現的價值。但如果我們把它同生活聯絡在一起，它似乎以非商業化的方式潛移默化地改變著醫療市場。
前些時候爭論得風生水起的“996”問題影射著中國社會的勞工問題，無論是代表著高文化層次的網際網路人群，還是接地氣的“外賣”人群，工作中的人們是在很難抽出時間為自己的健康問題未雨綢繆。當走入醫院時，他們往往已經身不由己。
這樣的就醫習慣給國家醫保支付帶來了巨大的壓力。等到已經感受到了痛楚，患者再想重獲健康，一筆昂貴的醫療支出必不可少。
單靠國家大力推動基本衛生公共服務專案，能治病，但不能治本。只有當居民擁有健康意識，能夠衡量疾病帶來的利弊時，被動就醫才會向主動就醫轉化。
騰訊醫典便在此起到了居民健康教育作用。
這一根植於手機應用和微信小程式的“移動版”百科全書完美迎合了現代人的生活習慣——我有一萬種方式不去醫院，卻可以在上班間隙玩玩手機。
這實質上解決了資訊不對稱問題。患者透過騰訊醫典進行查詢，可以在生活的間隙將主訴與症狀進行對比。騰訊醫典不僅能夠運用人工智慧為使用者提供資訊關聯服務，還能為使用者的下一步決策提供參考建議。
另一方面，若使用者已經確診了某項疾病，則可透過這套百科全書對所患疾病進行深層瞭解，這對於患者與醫生的對話以及後續的治療、康復均有顯著幫助——患者能夠透過認識疾病對疾病進行管理，主動參與自身醫療決策。
觸達使用者後，如何讓複雜的疾病知識更為使用者所知、所感，這也是騰訊醫典團隊一直在思索的問題。除了圖文並茂，如漫畫、影片等呈現形式，基於醫學知識的特性，騰訊醫典還在國內率先開啟了將3D人體視覺化模型應用於患者端科普的嘗試。
圖片來源於騰訊醫典至於為什麼要做一個這樣的平臺，騰訊有自己的理由。
百度的醫療競價排名讓騰訊意識到了做一箇中立的、第三方的科普平臺的重要性，騰訊將不以流量、不以盈利為目的，全新打造一個高質量、可參考的醫療科普平臺。
所以，騰訊對於騰訊醫典的宣傳工作非常重視，與《人間世》第二季的協作則體現了騰訊醫典的溫情。
“醫學總是讓人感覺冷冰冰的。醫學上談骨腫瘤的發病率為百萬分之三。可是，對每一個家庭來說，一旦發現了這種疾病，對生活的影響就不是百萬分之三，而是百分之百了。”騰訊醫療副總裁張猛認為，任何疾病能在早期發現，以及治療中切實感受到有溫度的關愛，可以有效改善個體生存、家庭生活質量，重疾、罕見病尤其如此，醫學科普如何解決這兩個問題，才是“深水區”醫療科普突圍的關鍵，這也是騰訊醫典選擇與《人間世》合作，想要共同探索的東西。
搶奪AI風口，覓影上下求索
除了便民，騰訊對於醫院的AI賦能同樣不遺餘力。全球AI100位醫療AI領袖，中國僅三人入選，其中的兩人則是騰訊醫療人工智慧研究院院長範偉與騰訊優圖實驗室總監鄭冶楓，
騰訊對醫療科技的重視可見一斑。事實上，騰訊三大AI機構——騰訊優圖實驗室、騰訊AI lab、騰訊醫療人工智慧研究院——已經將AI在醫療中的應用劃分為了三大塊，各司其職，逐一突破醫療AI中的難題。
“有些事物不能直接測量，你要想辦法測量。”這是騰訊醫療人工智慧研究院院長範偉的靈感，而這裡的測量指的是對患者的運動進行分析。
在生活之中，與運動相關疾病非常多，患者數量最多的病種包括腦卒中、帕金森，此外多發性肌肉硬化症、房顫、腦癱等疾病也影響了眾多家庭。在範偉看來，這些疾病的共同之處在於可透過運動評估對其發病狀況進行度量。
這是騰訊醫療人工智慧研究院目前的研究方向：以影片捕捉患者的運動資訊，並藉助人工智慧對資訊進行分析，結合專家評分對患者的情況進行綜合評估。
這意味著，行為不便的患者不再需要常常前往醫院複診，醫生只需透過攝影頭與患者互動，便可完成患者的疾病管理。
騰訊優圖實驗室把研究的重點放在了與影像相關的AI研究上，其研究方向包括眼底、宮頸癌、肺結節、乳腺癌、腦卒中、肝癌，可以說是最接近AI影像創業公司的實驗室。
至今為止，優圖實驗室已經獲得了160篇AI專利，100篇頂級期刊論文，開發了10大產品解決方案，日均服務呼叫高達3000000000次。
眼科AI解決方案是目前優圖實驗室最為成熟的解決方案。絕大多數AI演算法僅能檢測單一疾病，而優圖的AI技術覆蓋了30個疾病的特異檢測，覆蓋了絕大多數臨床情況，近乎達到了全病種。
優圖的下一步重心將放在長尾病種的小樣本學習等科研專案上，騰訊優圖實驗室總監鄭冶楓表示：“在訓練AI演算法時，我們可以收到上萬例糖網病變案例，而對於牽牛花綜合症、視盤色素沉積等疾病，我們只能收到很少的病例。這一類科研專案將是優圖未來的研究方向之一。”
騰訊AI lab醫療相對而言更注重於醫療服務全流程，旗下包括智慧導診、AI預問診、AI輔助診斷和智慧用藥幾個貫穿疾病診療全流程的產品。
AI lab醫療中心首席科學家姚建華在大會之上重點討論了AI在病理方向的應用。早在去年12月，騰訊便牽手華銀健康，嘗試推動“AI+病理”這一方向的研發與應用。
姚建華在會上表示，AI lab將在以基於AI技術的病理診斷模型、基於AI技術的病理預後預測模型、病理組學定量分析三個方向為研究方向對病理進行進一步的探索。
除了上述成果外，騰訊覓影釋出了全新的人工智慧產品——“騰訊覓影”AI電子陰道鏡輔助診斷系統。以解決醫生在診斷高風險宮頸癌患者時，存在宮頸轉化區的位置型別、宮頸癌與癌前病變位置識別困難，無法可靠制定精準活檢和質量方案的問題。
透過這一AI應用，騰訊覓影可以輔助婦科醫生快速識別宮頸轉化區和辨別病變位置，打通宮頸癌預防鏈條的“最後一公里”。
此外，“網際網路+醫療健康”還面臨著資訊保安的威脅，勒索病毒攻擊、APT攻擊、資料洩露成為醫療行業的三大安全挑戰。對此，騰訊安全構建起了資料、產品、服務的“安全三角”，集安全處置和態勢預測、實時威脅檢測和發現、智慧化分析和溯源於一體的智慧醫療安全體系。
淺談騰訊合作投資邏輯
縱觀醫療全佈局，對於資訊化這一現代醫療問題的關鍵，騰訊並未直接切入。
實際上，這樣一個已經被眾多成熟資訊化廠商瓜分的市場，騰訊需要以合作的方式，或尋找合適的投資目標間接觸及處於核心地位的醫院，而騰訊雲在此之中提供了重要支援。
從上圖可以看到，在醫療方面，騰訊與東華軟體、九州通均有合作公示。2018年6月，騰訊宣佈對東華誠信注資12.66億元，持有東華軟體5%股份。
東華軟體作為一家傳統的醫療資訊化供應商，能夠為騰訊的智慧醫療提供B端、G端的資源支援，協以騰訊自身的流量支援，能夠迅速推進雙方在網際網路醫院、AI輔助診斷等專案的發展。
具體而言，東華醫為聯合騰訊提出“一鏈三雲”戰略：以健康鏈為橋樑，連線衛生雲（面向 G 端衛健委和醫保局）、醫療雲（面向 B 端各級各類醫療機構）和健康雲（面向 C 端患者）在內的三朵雲。
而對於處方外流這樣的網際網路醫療業務，雖有國家“網際網路+藥品流通”規範引導，但敏感於政策，九州通便是一個良好的合作伙伴。
在本次大會之上，騰訊的合作之中再次加入了新朋友。東華醫為、丁香醫生、好大夫、金蝶醫療、企鵝杏仁、微保、微醫、西門子、醫聯、智業等合作伙伴加入了騰訊的“數字醫療創新聯盟”。騰訊的醫療的佈局之下，騰訊完全明白自己該做什麼，不該做什麼。
“不需要我們做的，為什麼還要去做呢？”丁珂笑道。
騰訊不懼失敗
實踐表明，只靠說服醫生，沒人可以走通網際網路醫療業務，關鍵還需醫院輔助。所以，從整體佈局來看，騰訊繼續以網際網路發力B端，嘗試為醫院提供資訊化、智慧化、出方外流等服務；而在C端培養使用者就醫的網際網路思維。
騰訊將人工智慧技術運用到了包含To B、To C的每項業務之中。
所以，騰訊正積蓄自己的C端優勢為網際網路醫療注入靈魂，待時機成熟後，過去未曾走通的路或許將成星光大道。
但即便如此，重點佈局的人工智慧至今未能開拓出穩定持續的商業模式，自然有人對其發展前景提出質疑。
丁珂沒有否認商業變現的困難：“不是每一個子彈都能擊中目標，科研從未有過百分之百的回報。騰訊的醫療產品並非沒有收入，但這不是我們關注的重點。我們不喜歡因為商業化的導向，讓技術失去了更上一層樓的機會。”
事實理應如此。在AI醫學發展逐漸放緩的今天，我們應該思考的是，是AI出現了問題，還是發展本身出現了問題。數年不間斷地高速發展，對於AI這一門仍待科研創新的技術或許有些太快。
AI需要休息片刻，沉澱科研積累，思考商業轉化，重新審視與醫療行業的融合。只要能解決真正的痛點，何愁商業不行？
*封面圖片來源：https://www.tencent.com/zh-cn/culture.html
