淺友們大家好~我是史中，我的日常生活是開撩五湖四海的科技大牛，我會嘗試各種姿勢，把他們的無邊腦洞和溫情故事講給你聽。如果你特別想聽到誰的故事，不妨加微信（微訊號：shizhongok）告訴我。本文由機器之心經授權轉載自淺黑科技（qianheikeji ），未經授權禁止二次轉載。
文 | 史中
“人可以被毀滅，但不能被打敗。”
1961年，曾說出這句宣言的硬漢難以忍受病魔折磨，口含槍筒，結束了自己的生命。
在文學史的註腳裡，海明威自此成為一個力透紙背的歎號。
而在科技史的石碑上，海明威卻成為了一個永恆而沉重的問號：在我們決定用生命換回最後的尊嚴之前，是否還有機會找到更溫柔的結局？
五十多年來，每個國家的頂尖精英都在試圖從各個方面推進醫療科技的進展。但講真，大多數時間裡中國的角色一直是“小透明”。
不過站在 2018 年的尾巴上，事情變得有所不同。中國人重新回頭盤點，忽然發現自己的“彈藥庫”裡填滿了新式武器——我們擁有了網際網路、物聯網，擁有了雲端計算，擁有了大資料和人工智慧技術。
也就在這個時候，網際網路巨頭騰訊的“醫療 AI”突然以正規軍的姿態出現在普通人面前。一隻在人們印象裡軟滑香糯的企鵝，突然血槽爆罐扛起那個有關人類尊嚴的重磅詰問，收穫了觀眾側目。
某種程度上，這也成為了一場變革的預演，成為了騰訊面對未來二十年給出的一個“標準答案”。
（1）
俗話說，春江水暖鴨先知。
如果說騰訊內部有誰先感覺到“事情朝著奇怪的方向去了”，佳哥估計是第一批。
2015年，馬化騰作為人大代表，在兩會上遞交了有關“網際網路+”的提案。同一年，總理在政府工作報告中提到了“網際網路+行動計劃”。同樣在這一年，佳哥在騰訊內部轉崗到了新成立的“網際網路+合作事業部”。
佳哥的大名叫常佳，大家尊他為“哥”，大概主要是因為他臉上難以掩蓋的滄桑感。2015 年已經是他加入騰訊的第十個年頭了。公平地說，騰訊史冊上的輝煌非常仰仗那些靈光乍現的產品經理，而佳哥就是他們中的一員。
常佳
至於當時的“網際網路+合作事業部”，很多同事都覺得聽上去一點都不性感，甚至有些土裡土氣。但佳哥嗅到了不一樣的氣味：
雖然騰訊的 App 佔領了大多數人手機螢幕的半壁江山，但是和公眾期待的那個“爆款教父”相比，鵝廠正在失去之前的兇猛。雖然也不是沒有機會，但和微信之前的年代比起來，創造爆款的速度可是差太多了。
他的判斷是：這並不是鵝廠出了問題，而是中國的“發展風向”要變了。
站在現在回望。彼時佳哥的判斷，某種程度上代表了一批騰訊人的想法。他們未嘗不是一支重要的力量，最終影響了馬化騰做出“那個決定”。
當然，回到 2015 年，一切都還沒發生。
佳哥決定嘗試一下，帶著團隊的兄弟們做了“微信智慧醫院”。簡單來說，這就是用微信的能力幫助人們看病的工具——把電子支付和社保系統打通，讓人們可以在微信上掛號、排隊、交錢、社保報銷。雖說主要的能力還是建立在“微信”和“微信支付”之上的，但相比於騰訊之前那些純粹面向網際網路的產品，“醫保支付”已經顯得相當“落地”了。
事情進展得很順利，一年之後，騰訊就和幾百家醫院都有了醫保支付的合作。但就在這時候，佳哥突然陷入了糾結。
他的糾結，來自於和一位認識不久的醫院院長聊天。
院長：你們騰訊說要做和傳統產業相結合的事情，是認真的嗎？
佳哥：當然是認真的！
院長：那你們為什麼只做醫保支付，而不用技術來實實在在地幫助醫生看病呢？
作為一個“騰訊產品經理”，佳哥瞬間就反應過來，這句話本質上是一個“使用者需求”，具體來說，這是個巨大巨大巨大的使用者需求。對方想說的其實是：醫療行業急需一個更優秀的“醫療 AI 助手”，而騰訊不偏不倚就站在這個機會門口。
醫療的這幾個階段，其實都用得到“AI 助手”
意識到這個機會像戈壁灘上飛馳的列車——很可能這一秒還在轟鳴，下一秒就無影無蹤——一瞬間他的腎上腺素在身體裡激盪，腦子裡有兩個辯手在辯論：
正方辯友：這個“醫療 AI 助手”，騰訊能做！
首先，你騰訊既然說了要和產業結合，未來肯定只有“越結合越緊密”這一條路可走。其次，如果“醫療 AI 助手”足夠優秀，那麼幾乎每個醫生都需要一個，就像每個 CEO 都需要個秘書那樣。這不僅會為整個騰訊創造一個從來都沒有過的大場面，也一定會改變這個國家的醫療現狀。
反方辯友：這個“醫療 AI 助手”，騰訊做不了！
騰訊雖然是巨頭，但核心卻是一家做網際網路產品的公司，搞社交、娛樂是把好手；幫助醫生看病，這麼深入行業的事情，之前可是完全沒做過。如果霸王硬上弓直接幹，怕是會花樣作死吧。。。
那幾天佳哥神色恍惚。。。每天都在上班路上，神神叨叨地默唸三個“到底”：
1、以騰訊的技術，到底能不能做成這件事？
2、如果能做成，自己到底敢不敢扛起來這件事？
3、如果自己敢扛，騰訊的領導到底會不會答應這麼“不靠譜”的事？
幾天以後的一個早晨，他颳了刮自己滄桑的鬍子，做了個艱難的決定。
（2）
2016年的孫鍾前是一名“鑑黃師”。
嚴格來說，他的身份是騰訊 AI Lab 的人工智慧技術專家，那時正在帶著一幫宅男研究“內容稽核技術”。簡單說原理，就是每天讓電腦“欣賞”很多羞羞的圖片，讓它自己學會從無數圖片裡自動挑出黃色圖片，從無數文字內容中過濾出暴恐、黃色、廣告資訊的技能。
那時孫鍾前可沒想到，一個叫佳哥的男人會把好好的自己生生“掰彎”到另一個賽道上。。。
一間小小的會議室裡，二人赤誠相見。
孫鍾前
佳哥湊近，劈頭就問：“你是想繼續鑑黃呢？還是來跟我改變世界？”
孫鍾前看著眼前這個長相和氣質都與賈伯斯迥異的男人，說：“納尼？”
佳哥壓低聲音，神秘地說：“你看，前兩天阿法狗都把李世石虐成那樣了。我覺得人工智慧用來下圍棋肯定是屈才了，想搞一個用人工智慧幫醫生看病的系統，需要你鼎力相助，你是幹呢？還是幹呢？還是幹呢？”
看孫鍾前露出了關愛的眼神，佳哥從包裡掏出了電腦，螢幕上密密麻麻的，都是他最近做調研的資料。他拉著孫鍾前，開始描述未來：
醫生看病這件事，就像遊戲的打怪升級，越是看得多，技術越是好。
在中國，三甲醫院被人擠破頭，醫生每天忙得不可開交，技術也突飛猛進；而社群醫院卻門可羅雀，醫生們每天主要看一些頭疼腦熱，得不到鍛鍊。這種差距導致三甲醫院越發門庭若市，社群醫院越發無人問津。這就是人們看病難，看病貴的重要原因之一。
於是，我們要把大牛醫生的能力輸入人工智慧系統，再把大醫院的病例輸入人工智慧系統，讓人工智慧學到一種“望聞問切”的技能，之後根據病人的症狀，就能直接給出高質量的“輔助診斷結果”。
這個系統如果給三甲醫院的名醫做秘書，可以幫他們看病節省很多時間；如果配給社群醫院的醫生做秘書，可以幫他們提出很多中肯的診斷建議。這樣一來，不就讓更多的人看得上病，看得起病了嗎？
聽到這裡，孫鍾前才意識到，對面這位哥說有點靠譜，可以認真對待一下。
“佳哥，你做這件事，領導支援嗎？他們給你批了幾個人的名額？”孫鍾前問。
佳哥伸出三個指頭。
“三十個？”
“不對！”
“三百個？！”
“不對”
“那是多少？”
“三個。”
佳哥沒有告訴孫鍾前，這個想法太過瘋狂，上級領導對這個專案打回了很多次。而從領導的角度，對這個專案的重要質疑集中在：IBM 的 Waston 已經號稱在醫療行業進軍十年了，擁有非常強的國際口碑。而且國外網際網路的巨頭，例如 Facebook 也在大力推進人工智慧醫療技術。那麼，面對強大的國際競爭，後發的騰訊究竟有什麼優勢，又有什麼技術壁壘？
講實話，這個問題佳哥並沒有答案。好在騰訊的文化一直是：“即使覺得不靠譜，也不會一棒子打死。”
時任“網際網路+合作事業部”掌舵人的陳廣域，給佳哥開了個“小口子”，同意先給三個名額讓他試試。所謂“夢想還是要有的，萬一成了呢？
這裡插一句，佳哥腦補的這個系統，有一個官方名稱，叫做“AI 輔助診療系統”。它並不是“用人工智慧代替醫生下判斷”，而是“用人工智慧幫助醫生做診斷”，就像鋼鐵俠那套鐵甲戰衣一樣，普通人穿上它可以上天入地，超人穿上它更會如虎添翼。
“三個人就三個人吧。不過你懂的，人工智慧需要靠大量的資料資料來“學習”，醫院能給我們足夠多的資料嗎？比如，幾十萬份資料。”孫鍾前問。
“沒問題，做醫保支付的時候，我們團隊認識幾百個醫院。醫院說了，全力支援！”佳哥信心滿懷。
“好！就這麼定了！只要樣本夠，我半年之內給你驗貨！”孫鍾前也放出豪言。
一個星期後，孫鍾前就被佳哥拽著，鑽進各種醫院，坐下就聊。他甚至都來不及抬頭看一眼自己進的是哪家醫院。。。
孫鍾前問醫院的領導，你們真的有很多病例資料可以給人工智慧學習嗎？
對方拍胸脯：有的是！
孫鍾前放心了，問：有多少？
對方說：好幾千呢！
孫鍾前：佳哥你過來，我保證不打死你。。。
（3）
開弓沒有回頭箭，上了賊船下不來。
人工智慧專家和醫學專家，對於“大量”這個概念的理解顯然有點區別。
幾千份資料對於人工智慧來說，簡直是杯水車薪。況且這幾千份病例，還被分成了幾十種疾病。對於每種疾病，只有幾十個病例可供機器學習。。。孫鍾前一邊絕望，一邊自己從網上“春雨醫生”之類的資料庫找了很多公開病例，用以給飢餓的“人工智慧醫生助手”加餐。
兩個月以後，這位“人工智慧醫生助手”還停留在只能看感冒的境界。按照這樣的進度，達到基本的全科疾病的輔助診療，樂觀估計還要1-2年的時間。
而醫院那邊的一線醫生卻等不及要看初步的成果。他們有的滿心好奇，期待著這個人工智慧大夫究竟水平如何；有的一臉不屑，早就放話出來要看人工智慧的笑話。
醜媳婦見公婆。
看到第一版“人工智慧醫生”這麼弱雞，本來好奇的醫生有些失望，本來就對 AI 充滿懷疑的醫生這下變得更不屑了。“有口難辯”這個詞，就是給彼時這幫騰訊的技術宅準備的。
當孫鍾前提出來“醫院能不能再給些其他維度的資料，能不能讓醫生對我們多些專業指導”的時候，對方雖然沒有明說，但眼神裡分明就是：“親，我們很忙，還有很多患者等著我們，沒工夫逗小朋友玩。。。”
這個局面，讓團隊所有人都有點頹。。。
不過，畢竟是在騰訊被“蹂躪”了十年的佳哥，他曾經目睹過無數騰訊的產品，幾乎都是經歷血雨腥風才成功的。
“全國合作醫院這麼多，又不是醫院全都把我們攆出來。。。扶我起來，我還能繼續。”他穩了穩淡定的圍笑，拽著生無可戀的孫鍾前繼續出現在各個醫生的辦公室裡。
那一天，他們倆坐在中山大學附屬腫瘤醫院專家傅劍華的辦公室裡。
傅劍華
傅劍華是廣東省食管癌治療的帶頭人。這裡科普一下，全世界的食管癌有一半發生在中國。而在中國，河南和廣東又是食管癌最高發的兩個省。
多科普一句，這並不是因為河南人愛喝燙胡辣湯廣東人愛喝熱功夫茶，而是基因原因。
傅劍華在積極推進食管癌的“早篩”。簡單說就是，在食管癌高發區進行篩查，就能更多地發現早期食管癌的患者。
而對於食管癌（也包括其他很多癌症）來說，如果早期發現，用很低的費用就可以大機率治癒，而如果發現的時候已經是晚期，那麼它就會真的成為你所理解的那種不治之症，治癒的希望渺茫，而且病人異常痛苦，治療費用很昂貴。
這位學術帶頭人問兩位騰訊的大拿：“我們計劃在全省巡迴做食管癌的篩查。但這需要很多經驗豐富的醫生。目前來看，別說廣東省，就連全國都沒有那麼多專業的內鏡醫生。而且，如果我們的醫生都去下鄉做檢查，那醫院的門診就沒人管了。所以，你們能不能教會人工智慧幫我們看片子啊？”
孫鍾前恍然大悟：我是個鑑黃師啊，我們家人工智慧的“拿手好戲”就是識別不穿衣服的姑娘。以此類推，不僅不穿衣服，連皮膚都“不穿”的人體器官，同樣可以被人工智慧識別啊！！
“能！”他對傅劍華說。
嚴格來說，傅劍華主任想要的是一個“AI 醫學影像系統”，你可以認為它屬於“AI 輔助診療系統”中的一個環節——“看片子”的那個環節。
每種疾病醫學影像的樣子都不同，所以“AI 醫學影像系統”只能針對某一個病種單獨訓練。所以，一般會把“AI 醫學影像系統”從“AI 輔助診療系統”中獨立出來，作為一個單獨的系統。就像下圖中我圈出來的那樣。
“你是說，我們真的要在“輔助診療系統”還沒搞定的情況下，還要另外研究”醫學影像系統“？”回來之後，佳哥問。
“我覺得靠譜！”孫鍾前說。
“哥，我們倆覺得靠譜不管用，關鍵是領導覺得靠譜不？”佳哥苦笑。
“嗯，領導交給你來搞定。”孫鍾前淡定地說。
“算你狠！”佳哥一拍桌子，徑直向領導辦公室衝過去。
有些出乎意料。這次，與佳哥共事多年的陳廣域，給了他直接的答案：做！
騰訊覓影，就這樣猝不及防地成立了。
對於 2016 年底不到十人的覓影團隊來說，面對的局面是這樣的：
1、AI 輔助診療系統，是面向全科的醫療系統。如果能夠做好，可以輔助醫生檢查幾乎所有型別的病，普通人都能受益。但是，鑑於學習資料太少和醫生信任度低，推進起來有些緩慢。
2、AI 醫學影像系統，是面向某一疾病專科的，透過學習醫療影像，幫助醫生發現病變，定位病變位置。雖然它只能看某一個病，但如果它可以檢查出像食管癌這樣的癌症，同樣非常有意義。
對於醫學影像系統來說，可供學習的資料同樣不多。但好訊息是：醫生普遍覺得，人工智慧幫我們看片子，這個事情聽上去比幫我們做診斷要靠譜，所以接受度天然更高，也更願意指導和配合。
（4）
轉眼就到了 2017 年，騰訊覓影的新計劃——AI 醫學影像系統——就從“食管癌”的篩查開始。
孫鍾前特意讓團隊搜尋了很多英文論文，發現在世界範圍內，都還沒有人用人工智慧來檢查食管癌的案例。這意味著，如果覓影團隊做出來，這將是當之無愧的“世界第一”。
AILab 仔細研究了幾張“食管癌樣片”，第一感覺就是“圖片很清晰，病灶很明顯”，按照人工智慧專家的經驗來說，這樣的圖片如果交給 AI 來識別，準確率可以做到非常高。
這是食管癌樣片。
（怕引起有些童鞋不適，我縮小了，點選可以看大圖。）
接下來，只要等大量的圖片資料就位，就可以開始訓練了。
進展這麼順利，孫鍾前心裡有種怪怪的預感。果然，獲得第一批訓練資料的時候，他發現自己的噩夢成真了。。。
首先，各個品牌的醫療器械，拍出來的片子從色彩到樣貌差異巨大，有的圖片裡甚至還掛著拍攝裝置的Logo 水印。
其次，醫生使用內窺鏡的習慣完全不同，拍出來的部位有上有下，有的清晰有的模糊，有的小清新有的殺馬特。。。
再次，拍攝的物件是食管，食管裡可能有氣泡，可能有食物殘渣，可能有。。。
孫鍾前指著醫學影像裡附著在食管上的菜葉子問佳哥，你給我解釋一下，這是什麼鬼。。。
這次，輪到佳哥很淡定：“領導我可是搞定了，接下來的技術交給你搞定。”
孫鍾前：“算你狠。”
這就像在一個核桃上，雕刻出一派山川圖景。沒有巨大的空間可以施展，只能在方寸間精準騰挪。這種資料條件對於演算法能力的要求極高。有那麼一瞬間，孫鍾前產生了一種錯覺，彷彿所有 AILab 的光榮傳統，都扛在他一個小分隊身上了，不知應該高興還是悲傷。。。
反過來看好基友覓影團隊，此時已經成立一年多了，卻一個產品都沒有釋出。而這一年裡，隔壁其他團隊做的網際網路產品今天使用者量破千萬，明天使用者量破億，那叫一個讓人羨慕。而且，騰訊使用的是網際網路公司標準的考核標準：三個月一小考，半年一大考，看的是使用者量。覓影團隊哪有什麼“使用者量”。。。給領導彙報之後，別說獎金了，整個團隊連 KPI 達標都做不到。。。
如果是其他產品團隊，面對這個狀況，人員流失肯定不可避免。然而，覓影團隊卻沒有出現這種狀況。究其原因，除了佳哥每天輪流給同學們做“精神按摩”，告訴大家希望就在前面之外，至少還有兩個：
1、“人工智慧食管癌篩查系統”一旦做出來，會是當之無愧的世界第一，這將是覓影人無上的榮譽；
2、騰訊覓影在做的事情是早期癌症篩查，而這些技術宅心裡非常清楚，“抗癌”這件事，絕不是錢能衡量的。
圖中這位，是傅劍華主任的大弟子，中山大學附屬腫瘤醫院胸外科醫師羅孔嘉博士。他在為覓影團隊做技術指導。
就這樣，幾個月過去了，兩個團隊的小夥伴每天窩在屋子裡各種改進演算法，調整引數，第一版覓影“早期食管癌篩查測試系統”還是如期被鼓搗出來了。
這個系統是醬工作的：
給它看一張病人食管的內窺鏡照片，它就能分辨這張圖裡有沒有早期食管癌變，如果人工智慧覺得是癌的風險很高，就會給出風險機率，提醒醫生注意。
這是覓影系統的截圖，其中對內窺鏡的每一張影像都標註了“食管癌風險機率”。
臨近給醫院醫生“交作業”的日子了，孫鍾前感覺自己心臟都快跳出來了。
一方面，他比別人更清楚：畢竟自己的團隊裡全是 IT 技術宅，沒有醫學大拿。而外行要做出讓內行看得上眼的東西，本來就難於登天，更何況醫生們都是目光如炬，眼裡揉不得沙子的人。。。
而從另一方面說，未來系統的改進肯定離不開醫生的專業支援。要贏得這種支援，就必須先獲得醫生的認可。
生死在此一搏。
（5）
傅劍華主任盯著影像分析系統默默看了半天。
一張圖跳出來，人工智慧提示患癌高風險，又一張圖跳出來，人工智慧提示沒問題，又一張圖出現，又提示風險。。。旁邊佳哥、孫鍾前還有其他同事，根本不知道這個人工智慧到底是做對了還是做錯了，坐在一旁大氣不敢出，冷汗都透了好幾遍。半晌，主任突然說，好像還不錯。
所有人瞬間活了過來。。。
不僅是人活過來了，從這一刻開始，覓影也算是活下來了。在場的醫生們，用自己的雙眼見證了人工智慧的輔助判斷力，這個場景有多震撼，經驗越豐富的醫生越能夠理解。
自此以後，很多原本坐在一旁吃瓜的內鏡醫生們開始主動幫助覓影團隊從醫學角度提出改進方案，並提供更多食管癌影像科研資料，用來教育這個影像分析系統。
活下來之後，接下來就只剩一個任務——全力提高“檢出率”，降低“誤報率”。
從那以後，騰訊覓影開始了“Tik Tok”節奏，每升級一版，都會讓醫生們來進行專業指導，補充非典型病例，團隊再回去仔細調整訓練模型和引數，這個模型對於早期食管癌的識別準確率，從70%，躍升到90%。這種識別準確率，已經可以成為醫生非常稱職的助手了。
用 AI 篩查早期食管癌的“世界第一”被穩穩地收入囊中。
連線在醫療裝置之上的騰訊覓影食管癌篩查系統
傅劍華團隊在廣東各地篩查的過程中，佳哥也實地探訪了很多次。讓他印象最深刻的，是那些接受了食管癌手術的人。
由於技術限制，目前食管不能人造，所以被切除以後，只能把胃提上來，這樣很多人在今後的一生裡，胃酸會都會經常反流到嘴裡，還不能控制嘔吐。他們的生存體驗很差，即使癌症不復發，在隨後的生命裡，也很難談得上尊嚴兩個字。
他回憶。
這種現實衝擊，讓佳哥和同事們真切地感覺到自己工作的意義。
有 AI 輔助的醫生，比沒有 AI 輔助的醫生能發現更多的早期食管癌患者。這意味著，每多發現一個早期食管癌患者，這個世界上就很可能少一個被切除食管的人。
如此，“科技給人尊嚴”這句話，終於成為現實。
醫生在使用騰訊覓影的食管癌篩查系統
佳哥和同事們意識到，如果食管癌能做成功，那麼其他原理類似的癌症種類，應該也是大同小異！
所以，幾乎是同時，佳哥找到了另一位AI技術大牛騰訊優圖實驗室的負責人吳運聲，合作啟動了另一個病種專案——“肺結節醫療影像分析系統”。
不久之後，覓影+優圖的組合，又利用同樣的技術開展了新的病種研究：“糖尿病眼底視網膜病變篩查”——透過眼底影像，可以看出糖尿病患者是否有眼部併發症。
這三個專案，奠定了騰訊覓影“AI 醫學影像系統”的雛形，也宣告覓影+AI Lab+優圖實驗室的鐵三角組合就此確定。
這裡補充科普一下，優圖實驗室和 AI Lab 是騰訊兩個最負盛名的人工智慧實驗室。優圖實驗室以研究計算機視覺見長，而 AI Lab 側重於研究人工智慧底層技術和各種商業應用。
幾乎所有人都沒有預料到，覓影團隊能起死回生，並且發展得這麼迅速。不過佳哥心中的“真正反轉”，發生在 2017 年夏天。
在開發“糖尿病眼底篩查系統”的時候，覓影先是拿國外公開的疾病資料訓練出了系統A，後來又拿廣東省本地的疾病資料訓練出了系統B。驗證之後發現，B 系統比 A 系統準確率竟然一下子上升了十幾個點。
騰訊覓影的“糖尿病眼底視網膜病變篩查系統”在幫病人做檢查
拿到資料，佳哥衝進陳廣域的辦公室：“你看！牛逼了！我能回答你的問題啦！覓影對於國外公司的壁壘，就在資料本地化上！”
他的推論如下：
1、中國人的身體結構和醫學指標和外國人有一定差異，外國的 AI 醫療系統是根據外國人的身體資料訓練出來的，很可能不適配中國人。
2、鑑於法律要求，國內醫療資料不允許出境。所以服務於中國人的醫療系統，一定要由中國人自己來做。
3、面對競爭，以騰訊在人工智慧上的技術儲備，不會輸給任何公司。
這三點結論，徹底改變了騰訊的戰略判斷。公司決定對覓影加大投入。
瞬間，騰訊覓影從冷宮的冰窖裡被調到炕頭的火爐上，佳哥不僅從每天提心吊膽準備負荊請罪的狀態中走出來，還為團隊爭取到了更多的招聘名額。。。
無論是總負責人陳廣域還是佳哥，都明白一個事實：騰訊覓影要想真正強大，團隊裡必須要加入醫學大拿。
楊昊甄成為了覓影團隊的第一位有資深醫學背景的同事。
他曾經是北京解放軍 302 醫院的主治醫師。當然，他還有另外兩個身份：邏輯思維會員、網際網路信徒。這位思維超前的醫生，每天接待的患者有三分之二都是他在網上的粉絲。你大概能想象到這是怎樣的一位醫生。
之前，醫療專業知識是騰訊這幫“土八路”最大的短板，而楊昊甄特別善於把病變的部位形容成香菇、泡麵、草莓。讓同事徹底明白這些病變的來龍去脈的同時，再也無法正視這些食物了。。。。
這張圖取自騰訊覓影的紀錄片
透過楊昊甄這個“翻譯官”，覓影團隊和各個領域醫學專家的溝通也變得異常順暢，覓影的進步也可以用突飛猛進來形容。
從楊昊甄開始，整個團隊陸續迎來十多名醫學背景的同事，而且他們之前在醫療行業的背景還不盡相同，有各個科室的醫生，有護士，有藥品研發專家。用佳哥的話說就是：“我們都快能開診所了。”
從2017年8月開始，騰訊覓影先後釋出了早期食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌等AI篩查系統，與國內眾多三甲醫院合作，為臨床醫生提供輔助，幫助他們提高看病的效率和準確度。
（6）
2017年夏天，佳哥在認真考慮：是否到了該把覓影團隊做的產品對外公佈的時候了。
就在糾結之時，一直埋頭苦幹的技術宅們猛然抬頭，發現這片土地已經不是“荒野”，四下的友商已經逼近了。
2017年7月，阿里健康召開釋出會，釋出了自己的 AI 醫療系統“Doctor You”，他們用來做展示的例子，也是對肺結節的影像篩查，和騰訊覓影的專案“撞車”了。。。
佳哥看到這個訊息，才下定了決心：“阿里剛剛開始研究肺結節，而我們都在醫院落地了，阿里敢釋出，我們憑什麼不敢釋出？”
於是，2017年8月，覓影召開了成立以來第一次產品釋出會。
覓影釋出會的現場。
為了這一天，這些人等了很久。
兩個最成熟的專案：“AI 影像早期食管癌篩查系統”和“AI 影像肺結節篩查系統”先後對外公佈。釋出會當天下午，幾位合作醫院的醫學大咖、騰訊 AI Lab、優圖實驗室的人工智慧專家，以及覓影團隊的產品經理都坐在一起，把他們這一年多的“血淚史”完整地講述出來。
在佳哥眼裡，這是第一次在中國有人把醫療 AI 裡面的技術細節完整地呈獻給公眾。這讓他無比驕傲。
釋出會當天，人們在馬化騰的朋友圈看到六個字：一小步，有希望。
馬化騰朋友圈截圖
本來覓影只在五六家醫院落地，更多的醫院只是在洽談和觀望。經過這次釋出會，劇情開始進入高潮，幾十家醫院透過各種方式找到騰訊 AI 醫療團隊求合作。
這讓佳哥和團隊突然有點忙不過來了。彼時整個團隊一共才幾十號人，而每部署一個醫院，都要做大量工作，目的是讓醫療器械的資料可以自動進入覓影系統，醫生可以直接看到AI的提示。而這種“部署”都趕在一塊兒，很費人力。
忙不過來的時候，有醫院提出來，是不是可以先把覓影拿來用著，湊合用 U 盤拷資料輸入系統，之後部署團隊有空了再慢慢把資料連通。佳哥想了想，還是拒絕了。。。
“我是個騰訊的產品經理，騰訊做產品是要有尊嚴的。一個體驗不完整的產品，真是拿不出手。”他說。
這是騰訊覓影“乳腺癌篩查系統”的介面
獲得這麼多認可，佳哥有點走上人生巔峰的感覺。殊不知，還有更巔峰的事情接踵而至。
2017年10月，領導告訴佳哥，騰訊覓影可以申請一個國家專案。十一假期加班加點 ，佳哥就把申報材料遞交上去了。
一個月後，大新聞來了：
科技部公佈了“首批國家新一代人工智慧開放創新平臺名單”，要依託騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智慧開放創新平臺。
這就厲害了，意味著騰訊在醫療 AI 方面的努力，獲得了科技部的認可，從某種意義上成為了“國家隊”。
用孫鍾前的話說就是：
從前和醫院聊合作的時候，騰訊這幫技術宅每天不僅要跟醫生們解釋“AI 為什麼能做醫療”，還要證明“自己不是江湖騙子”。
現在和醫院聊合作的時候，不僅不用解釋“為什麼要做 AI 醫療”，甚至連“為什麼要跟騰訊合作”都不用解釋了。
騰訊覓影的火爆，還帶來一個巨大的好處，那就是很多醫院都願意把脫敏的科研資料提供給騰訊覓影用來做研究。這對於人工智慧來說是一個最實惠的好處。於是，從2017年秋天開始，之前被擱置許久的，覓影團隊的第一個專案——“AI 輔助診療系統”——也終於有了突飛猛進的發展。
又經過一年的發展，站在2018年來看，覓影已經成為這樣：
從疾病的維度來看：覓影的“AI 醫學影像篩查系統”已經可以用在早期食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌、宮頸癌等疾病的輔助篩查上，覆蓋了十個高發癌症中的一半；此外，腦出血病因早期判別、青光眼、胃癌等疾病的研發也在進行中。
從醫療裝置的維度來看，騰訊覓影的覆蓋地圖是這樣的：
內鏡類：食管、結直腸、胃、宮頸。
大放類：肺結節、乳腺癌。
眼底類：青光眼、糖尿病視網膜病變、黃斑病變。
顯微鏡病理類：（正在研發）
從合作醫院來看，已經有包括中山大學附屬腫瘤醫院（廣東省食管癌研究所）、西安第四醫院為核心的西部眼科聯盟、海軍軍醫大學附屬長海醫院、中山大學附屬第一醫院、首都醫科大學附屬北京天壇醫院、同仁醫院等一百多家三甲醫院。
這時候，騰訊覓影終於能夠從容規劃未來。
在佳哥心裡，已經能看到一個“全流程 AI 醫療系統”的雛形：
1）NLP 輔助診療
2）影像篩查
3）病理篩查
4）靶向治療。
這基本覆蓋了一個病人就診的全部過程，就像圖片裡這樣。
這四個專案，分別都能用人工智慧來搞定。而如果把它們四項的診療結果結合起來，用人工智慧再統一進行分析，會得出意想不到的效果。
有演算法經驗的人工智慧專家都明白，把諸多智慧結合在一起，就好像用蜜蜂組成蜂群，在此之上會湧現出的高階智慧會有多強大，沒人敢估量。
說到這個未來，佳哥難掩心潮澎湃。
（7）
如果從騰訊公司的角度來看，他們的醫療夢想版圖還要更為廣闊。
2017年底，騰訊成立了醫療 AI 實驗室，它的負責人是行業內著名的人工智慧專家範偉。這是一個前沿 AI 醫療研究機構。專門探索用最前沿的數字科技解決某些特定的醫療難題。
王濤是醫療 AI 實驗室的產品經理，他給我介紹了幾個騷極了的黑科技。
比如這個，這是醫生透過影片分析，來進行帕金森綜合徵的評估。
上圖中左側這些資料，都是人工智慧測量出來的。上面兩個紅色的線記錄了病人的左手，下面兩個藍線是病人的右手。可以看出病人右手捏指的頻率低於左手。這是位早期帕金森綜合徵患者。
過去，醫生判斷一個人是否有早期帕金森綜合徵，往往會透過“打分”的方式進行，其中有一項是讓病人做重複捏指這類動作一段時間，然後記下來他的動作的情況給他打分。
講真，這是一個超級無聊的工作，再有職業素養的醫生，一天看幾十個病人捏指頭也容易暈菜。而且憑藉醫生經驗來打分，評分結果會受主觀影響。
對於人工智慧來說，這事就簡單了，它不僅可以精準地判斷一個人動作中微小的震顫，還能利用手機感測器進行步態運動功能檢測。
除此之外，騰訊 AI 實驗室還在做中風（腦卒中）的輔助診療。
簡單來說，中風一般是由腦血管栓塞或者破裂引起的。一旦發病，生命都可能危在旦夕，很多病人都是透過急救車被緊急送往醫院的。
在救護車上，一切都是在和時間的賽跑。
這時，AI 的用武之地來了。王濤告訴我，他們正在試著把 AI 系統對接救護車上的醫療儀器，這樣幾秒鐘就可以判斷病人究竟是不是腦卒中，是否有腦出血，從而根據AI分析結果，指導救護車上的護士人員採取最合適的急救方案，用最短的時間把病人從滑向深淵的路上拉回來。
騰訊醫療 AI 實驗室的產品經理 王濤
實驗室還和湘雅醫院皮膚科聯合開發的牛皮癬（銀屑病）的輔診系統。
牛皮癬是一個比較常見而且難治的病，但是普通人又判斷不出來自己的皮膚究竟是不是染上了這種病。於是透過一個 App，人們可以遠端拍攝自己的皮膚，然後傳給醫生的“AI 助手”，這個助手會幫助醫生快速做出初篩，再由醫生確診。
這樣的話，患者就會很快得到反饋，如果病情不重，醫院就可以透過快遞給病人一些藥品，省去患者跑到醫院排隊就醫的麻煩，如果嚴重，醫院就會建議病人來就診。
除此之外，基於 AI 能力，還可以做到根據血流的掃描影像，精準地畫出血管中心點的線位，讓手術操作更安全。
這個動圖顯示的就是精確勾畫血管位置的原理
騰訊醫療 AI 實驗室的技術還可以根據腫瘤患者的醫學影像，幫助醫生勾畫放射療法的靶區，讓一個醫生團隊節省2-3天的工作時間。
杜楠是騰訊醫療 AI 實驗室的人工智慧專家。在此之前，他已經做了十多年智慧基因檢測和人工智慧醫療。他手上正在做的事情，聽起來更加匪夷所思。
他把心電圖看做一種語言，透過人工智慧的經典能力——“語義分析”——來從幾十個小時的心電圖裡瞬間挑出心肌缺血和心律不齊的症狀，交給醫生進一步診斷。他戲稱自己的專案為“心的低語”。
別以為杜楠只是說說而已，現在心電圖輔診專案已經和北大人民醫院合作，正在進行進一步的研究。
把心電圖組成“句子”，然後進行理解，就像這樣。
（8）
孫寧玲是北京大學人民醫院心臟中心副主任，中國高血壓領域的專家。她就是騰訊醫療 AI 實驗室研究心電圖專案的重要合作伙伴。
2016年，孫寧玲同樣在網路上，看到了阿法狗大戰李世石的全過程。而接下來，她在電視上看到電視節目《一站到底》和《最強大腦》中，人類最聰明的人被人工智慧反覆碾壓。當時她就想：
阿法狗代表了人工智慧的“技藝”，而《最強大腦》代表了“知識”。而臨床醫學正是以技藝和知識為基礎的。如果這樣推演，人工智慧一定能在醫療上發揮作用。
作為一名和臨床醫學打了幾十年交道的心腦血管領軍人，孫寧玲的直覺告訴自己，幾十年來熟悉的東西正在發生變化。
我去北大人民醫院拜訪了孫寧玲教授，為她拍了張照片
而在 2017 年，她看到騰訊覓影在醫療影像方面釋出了產品，覺得很出乎意料。她的第一反應是：“這家做遊戲和社交的公司向醫療進軍，看來他們已經準備好服務社會了。”
另一方面，她也有些顧慮。根據她的理解，人工智慧做醫學影像分析，聽上去比較順理成章。但是在心血管領域，醫生要考察很多指標，例如症狀、體驗、身體引數、心電圖等等等等。綜合這麼多指標，AI 到底能不能行呢？
於是，就在騰訊醫療 AI 實驗室成立之後不久，2018年春天，孫寧玲抱著交流的心態，邀請實驗室的負責人範偉在交流會議上演講。
她發現，騰訊 AI 實驗室的同事有一個很好的習慣：“他們團隊在現場會和我們的一線醫生聊非常細緻的病症特徵和診斷方法。”看到這幫技術宅們肯這麼細緻地研究醫學上的技術細節，孫寧玲覺得，跟他們合作“挺讓人放心的”。
半年之後，騰訊醫療 AI 實驗室，聯合北大人民醫院、中國人民解放軍總醫院、中南大學湘雅醫院等醫療機構，成功申請了國家重點研發計劃中的“數字診療裝備研發專項”，研發基於人工智慧的臨床輔助決策支援技術及其服務模式解決方案。
孫寧玲仍然堅持每週接待一些病人，幾十年的臨床經驗，讓她比別人更期待 AI 醫療輔助系統早點進入醫院：
首先，人工智慧能大大提高醫生的工作效率。
我們的醫生每天工作8小時，每一個病人都要全方位問診，考慮病人對病情的描述，檢視病人的形體，檢查他的血壓、心跳變化，還要對著心電圖做很複雜的分析。如果開足馬力，一上午可以看20個病人，如果“拖堂”佔用休息時間，上午可以看25個病人。
但是如果有了輔助檢視心電圖的人工智慧，它會幫我標記出有可能出現問題的位置，這樣我就能很快看出病人問題的關鍵。這樣，我們就能騰出時間來幫助更多病人。
另外，人工智慧可以替醫生完成繁瑣的工作。
我們每天都要去病房檢視患者的情況，並且寫非常詳細的病例。這時，人工智慧可以幫助我們出一個高質量的病例模板，我們只需要在上面做一些特定修改。這樣我們就能騰出更多的時間和病人進行交流。
要知道，我們做的不只是“治病”，而是“醫療服務”，有更多時間和病人交流，不僅促進醫患關係，還能讓病人因為感覺到了真切的關心，從而對康復更有信心。
她說。
（9）
2018年10月，馬化騰終於做出“那個決定”——改組騰訊。
一封公開信，在輿論口徑中定義了“下半場”，帶火了“產業網際網路”，也擺出了騰訊將要破釜沉舟擁抱產業網際網路的姿態。中哥曾經專門寫過一篇文章，可以點選複習：《騰訊的下半場》。
騰訊改革組織架構，成立六大事業群。
直到這時，佳哥才意識到，之前的自己其實做了“排頭兵”，早於集團兩年多進入了“下半場”。
從一方面來說，那兩年兄弟們身處上半場，卻要按照“下半場”的規則打拼，難怪步履維艱。
而從另一個角度說，整個騰訊醫療 AI 團隊從幽暗的歲月走來，卻成為了騰訊面對下半場的第一個堅定回答。
不出意外，騰訊在人們心中的定義，將會從一家“網際網路公司”，逐步成為一家“技術公司”。
有些事情值得玩味。縱觀騰訊的幾張面孔，他們被涇渭分明地分成兩種：
1、老騰訊人
佳哥，2005年加入騰訊，曾經做過騰訊公益，騰訊應用寶，最終踏上了“網際網路+”，又上了產業網際網路的船。
孫鍾前，2010年加入騰訊，曾負責 QQ 搜尋的技術研發，後在 AILab 研究內容稽核技術，最終轉向開發“醫療 AI 系統”。
2、新騰訊人
範偉，2017年加入騰訊，國際上最早從事機器學習資料探勘的專家之一，一直致力於推動大資料人工智慧在醫療輔助診斷技術的研發和創新。加入騰訊後成為醫療 AI 實驗室負責人。
杜楠，2018年加入騰訊，之前曾在美國做過10年大資料基因檢測技術和 AI 醫療，加入騰訊之後繼續深入研究 AI 醫療。
這些老騰訊人，從QQ空間、從應用寶、從QQ音樂、從電商四面八方趕來，殘忍一點說，他們並不天然懂產業，但他們身體裡，流淌著中國網際網路人二十年的熱血。
那些新騰訊人，他們有著深厚的專業背景。他們也許沒有經歷中國網際網路的沸騰十五年，但卻絲毫不懷疑網際網路人擁抱產業的決心，放棄優厚的條件，離開了國外的大學，離開了供職多年的外企回到祖國。
“希望是本無所謂有，無所謂無的。這正如地上的路；其實地上本沒有路，走的人多了，也便成了路。”過去幾年，人們用自己的眼睛，真實地見證了那些有熱血的人。他們終究沒有在時代裡迷失，而是找到新的使命，然後默默地負重前行。
直到歲月的迷霧被陽光沖淡，我們才能依稀辨認出他們的遠去。
這是一代網際網路人的背影。