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2019騰訊全球數字生態大會將于5月21日-5月23日在昆明滇池國際會展中心召開。5月22日上午ai預問診，以“智醫療 至健康”為主題的智慧醫療專場重磅開啟。

隨著醫療行業融入更多大數據、人工智能、傳感技術等高科技，醫療服務正走向真正意義的智能化，并快步走進尋常百姓的生活。AI醫學影像分析、AI輔助診斷、AI運動視頻分析、AI病理分析等創新技術，正在不斷開拓智慧醫療的新邊界，更優質、高效、安全的醫療逐漸實現。

騰訊 AI Lab 醫療中心首席科學家姚建華介紹了實驗室聯合騰訊覓影在AI輔助、導診與分診方面的進展，以及搶先布局AI病理分析方向的科研突破。在AI輔診能力上，騰訊已擁有輔助診斷、分診導診、預問診、智能用****等AI產品，貫穿診前、診中、診后等診療全流程。病理分析被稱為“醫生的醫生”，是疾病診斷的金標準。騰訊AI Lab正集中在這個領域的三大方向研究：基于AI的病理診斷模型、病理組學，及病理預后預測模型。他指出，“病理+AI”能夠提高可重復性、準確率和效率，改善我國病理醫師供需失衡的問題。

以下是演講全文：

騰訊覓影AI輔診產品貫穿診療全流程，服務醫生和患者

AI輔診產品貫穿疾病診療三階段

病人到醫院看病的過程可以分為三個階段：診前、診中和診后。這三個階段涉及到患者和醫護人員之間不同的信息交流和相關的決策過程。對于患者來說，診前會根據身體狀況進行一些咨詢，需要知道自己要去哪家醫院哪個科室看病；診中需要和醫生交流反映病情；診后要了解自己的用****和康復計劃。

對于醫護人員來說，在診前需要通過問卷來收集患者的一些基本病情和病史信息，幫助和簡化后續診斷；在診中，醫生需要根據病人描述的病情、病史和檢驗結果做出診斷，并且決定治療方案和開出****方。在診后，醫生還要根據病情的變化追蹤治療和康復的進展。

這幾個階段的工作重復性高且耗費人力，縮短了醫生真正有效的診斷時間。AI可以在診療流程的各個階段作為虛擬助手幫助和服務醫生或患者，優化工作流程，避免一些失誤。例如對于患者來說，AI可以提供咨詢服務，指引患者就醫，以及提供定制化的治療康復方案；對于醫生來說，AI可以輔助他們預問診、診斷、開****方。目前騰訊AI Lab已開發了智能導診、AI預問診、AI輔助診斷和智能用****幾個貫穿疾病診療全流程的產品。

AI輔助診斷系統技術框架

這是我們的AI輔助診斷系統的技術框架，基于醫療文本數據和自然語言數據，核心技術為自然語言理解、知識圖譜、深度學習和強化學習。在這個框架里，自底向上，通過建立知識庫和信息理解的算法，集成一些業務模塊，最后構建出不同應用場景下的產品。

首先，我們要收集一些原始數據，包括醫學教科書、電子病歷、百科、說明書和臨床檢驗報告等等，這些也是醫生診斷所依據的知識來源。通過對這些原始數據進行清洗、信息提取和知識關聯，我們可以建立結構化的臨床知識庫、標志庫和規則庫。利用自然語言理解算法，我們對患者和醫生之間的交流信息和臨床檢驗報告進行分析，實現語義識別和意圖分析等算法模塊。

然后，我們將相關算法集成為一些更高層的業務模塊，包括會話管理、需求引導、知識匹配和知識推薦等，將醫生和患者提供的信息與知識庫關聯起來。利用這些業務模塊，在不同的應用場景下可以搭建出不同的AI輔診產品。

騰訊覓影AI輔診產品進展

從2017年到現在，我們聯合騰訊覓影開發和落地了一系列AI輔診產品。最早上線的AI輔助診斷系統利用知識圖譜和深度學習模型，可以診斷700多種常見病種，準確率達到96%。去年，我們推出了服務患者的分診導診系統，可以智能分發和鏈接醫療資源，已上線上百家醫院，覆蓋超過200個科室，準確率達到98%。

最近上線的預問診系統，利用強化學習支持多輪問答，收集有診斷價值的患者信息ai預問診，已覆蓋400+癥狀，識別準確率達到94%。 另外還有合理用****系統，可以根據患者的病史、用****史和過敏史為醫生提供實時的風險預報，包括重復用****，****物之間的相互作用和排斥，****物過敏和劑量風險。現在已支持11.8萬審核****品，預警準確率達90%。

AI輔助病理診斷，提升診療效率和準確率

AI輔助診療中心環節——病理診斷