自从计算机能够通过一千万张图片自己琢磨出“什么叫猫”来之后，Artificial Intelligence就一直在世界各地使劲琢磨“什么叫医生”。
日前，在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”项目启动会上，腾讯医疗AI实验室主任范伟介绍了腾讯在医疗AI方面做出的新尝试，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。
范伟以项目重点病种皮肤病切入，介绍了基于AI辅助诊疗的疾病新型服务模式。以银屑病就医为例，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。
众所周知，腾讯对于医疗AI的兴趣已不是一朝一夕，2017年“腾讯觅影”的横空出世，辅助医生筛查食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌等疾病，据说，已经与全国100余家三甲医院达成合作，累积辅助医生阅读医学影像超过1亿张，服务超百万患者。
而2017底成立的腾讯医疗AI实验室则致力于探索医疗与AI的深度结合，在基础科研方面深钻自然语言理解、医学知识图谱、深度学习、视频分析、多模态分析等基础技术，并构建医学知识引擎、医疗推理引擎、临床辅助诊断引擎、问诊对话引擎等智能AI引擎。
现如今，在心脑血管疾病领域，腾讯医疗AI实验室推出了心电图智能分析系统，未来可应用于心血管疾病从预防到诊断到监测的医疗全流程。此外，实验室还面向各专科领域进行针对性技术研发，如针对帕金森等运动障碍疾病，利用AI视频分析技术进行帕金森病运动功能智能评估；针对头颈部放疗需要，研发了器官快速定位技术，实现了精准放疗的目标。
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。
首先，离开临床数据，AI没法思考。足够的、有价值的大数据在哪里？腾讯与项目合作单位湘雅医院的项目课题研究，医院使用临床数据脱敏后进行AI训练和测试，并介绍说该数据库都经过医生病理确认。
但对于更多的医疗AI训练，就像早期阿尔法狗的训练一样，医疗AI的训练也得有“棋谱”——以医学影像为例，就是大量由医生标注出重要信息的影像数据集。不过，围棋有统一规则，而人的病例复杂得多，因此，获得高质量的、经标注的影像大数据集，需要大投入。
第二，规则化、结构化。标准不同增加数据挖掘难度的同时，也降低了数据本身的价值。医疗数据的不确定性，也加大了规则化、结构化的难度。
第三，类人智能机理的研究还在探索中。目前的医疗AI更多是基于大数据，深度学习算法产生，以云计算为支撑技术。但对于人类行为的标注，所形成确定的医疗诊断，还有很长的路。
一切貌似还没有看上去那么美，医疗AI公司多数都在帮医生做科研，或在提高诊断效率方面做尝试，真正深入到临床流程的很少，行业的狂欢和泡沫，是任何一个新技术浪潮的必经之路，我们期待更惊艳的产品出现。