和騰訊在AI醫(yī)學(xué)實驗室當中，差不多有將近五十名AI科學(xué)家，也都是在博士以上的水平，也有400多個AI開發(fā)工程師，從團隊上來講像騰訊的AIlab，在全球最大的計算機圍棋大賽當中11連勝，獲得冠軍，但是比較遺憾的是阿爾法狗沒有參加，如果參加不知道怎樣的結(jié)果。騰訊的騰訊優(yōu)圖專注于圖像的識別，在人臉這塊也刷新多項世界記錄，我們的架構(gòu)平臺部一直以來也是在騰訊內(nèi)部處理著騰訊內(nèi)部的文件。
覓影產(chǎn)品今年8月份發(fā)布，但是騰訊在人工智能這塊的積累是比較長期的。目前來看，騰訊每天處理圖片的數(shù)據(jù)15億，非常龐大的數(shù)據(jù)。
像QQ空間，像人臉識別，這個工作騰訊做了很多年。從技術(shù)上來講，我們的AILAB幾個月的時間，在今年數(shù)字經(jīng)濟峰會上，小馬哥（鈦媒體注：馬化騰）也說未來的互聯(lián)網(wǎng)就是在云端用人工智能去處理大數(shù)據(jù)，所以說騰訊在人工智能上面的方向應(yīng)該是堅定不移的。
剛才說的是軟件，人工智能其實還是比較燒錢的一個事情，后端的GPU的服務(wù)器，一臺GPU的服務(wù)器好幾十萬。我們前段時間剛剛為覓影產(chǎn)品新增加了幾十臺的GPU服務(wù)器，價值好幾千萬，再加上之前的一些。
所以說做好人工智能一方面要靠大量的科學(xué)家，一方面靠大量標注好的圖像、圖片，外塊也需要大量的錢做支撐。要做好人工智能的門檻還是比較高的。
從基礎(chǔ)的沉淀上來講，我們也在全球頂級的文獻當中發(fā)表了數(shù)十篇的論文。在國家層面來講，人工智能應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，從國家來講它的政策態(tài)度也是比較積極，包括在今年的總理的政府工作報告當中，人工智能也是第一次寫到我們的政府工作報告當中。
另外在今年衛(wèi)計委的十三五規(guī)劃當中也提倡了應(yīng)充分發(fā)揮人工智能的引領(lǐng)作用，所以說在人工智能應(yīng)用于醫(yī)療的臨床這塊，國家的政策也是非常支持的。
目前從覓影來講，可以去輔助于這幾項癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網(wǎng)膜病變。
先看食道癌，根據(jù)2015年我們拿到的最新數(shù)據(jù)，中國的食道癌新發(fā)病例是47萬，占了全球50%的份額，也就是說全球50%的食道癌患者在中國。食道癌的死亡率2015年是37.5%，是非常龐大的數(shù)字。食道癌是整個疾病當中死亡率的第三名，從區(qū)域上來講，廣東的汕頭等等都是食道癌的多發(fā)區(qū)域，里面的原因有很多種。從食道癌的治療來看，它的整個病期分為三期，早期、進展期和晚期。
對于食道癌的早期治療來講，現(xiàn)在基本上可以通過微創(chuàng)的手術(shù)，做完微創(chuàng)手術(shù)之后三五天病人就可以出院，并且術(shù)后的并發(fā)癥比較少，花的錢比較少，早期食道癌一兩萬。但是晚期食道癌的治療就是比較多了，包括要開腔做手術(shù)，并且就算做了這樣的手術(shù)，癌癥切除了，但是術(shù)后生活受很大的影響。治療效果來看，早期食道癌治愈率達到90%以上，晚期40%都不到。對于食道癌的早篩也是非常重要的。
騰訊的覓影可以去利用我們的一些算法，人工智能的一些技術(shù)把醫(yī)生或者PET系統(tǒng)（鈦媒體注：正電子發(fā)射計算機斷層顯像技術(shù)）里面的影像傳到我們的系統(tǒng)當中，我們能夠用幾秒的時間得到這個片子，可以判斷這個片子是不是高風(fēng)險的早期的食道癌，這個準確率達到90%以上。
在這個圖片上可以看到左邊的圖片是從Pacs或者是醫(yī)生傳到我們模型里面的圖片，經(jīng)過我們的一些算法加工之后，變成了右邊藍色的圖片，在這個藍色圖片當中大家可以看到亮點的部分就是病灶所在的部分，亮點越亮患癌癥風(fēng)險系數(shù)越高。這里面也可以看到我們對于圖片的，對于病灶所在位置的判斷也同樣是非常精確的。
事實上覓影用于食道癌的早篩也已經(jīng)在臨床上得到了應(yīng)用，包括深圳市南山醫(yī)院，我們在發(fā)布之后做了差不多一周的時間，就成功發(fā)現(xiàn)了18例高風(fēng)險食道癌患者，幫助南山醫(yī)院發(fā)現(xiàn)了第一例早期的，利用人工智能發(fā)現(xiàn)了第一例早期的食道癌患者，患者經(jīng)過醫(yī)生其他的診斷，也確確實實確診為食道癌早期。
大家知道中山腫瘤也是中國腫瘤界的很頂級的醫(yī)院，一開始我們在這邊做測試的時候，當時醫(yī)生其實對我們的識別效果還是有一些疑問的，他一開始覺得我們對于一些病狀比較明顯的那些食道癌的檢測，他覺得效果非常好，但是他說對于一些尤其早期的食道癌的病灶，肉眼看起來比較費勁的那些圖片的識別效果怎么樣呢。
后來中山腫瘤的醫(yī)生他把自己珍藏了很長一段時間的一張片子拿到我們系統(tǒng)里面測試，這張片子應(yīng)該說是從他的角度來看比較難判別的片子，這是他在知道答案的情況下觀察了很久才發(fā)現(xiàn)的病灶，拿到我們的模型里面去計算，我們成功把這例很難發(fā)現(xiàn)的早期狀況發(fā)現(xiàn)了。
我們是怎么做的呢？其實讓人工智能識別一張圖片，跟我們?nèi)祟惾プR別一張圖片原理差不多。
比如說我們?nèi)祟惪吹揭粋€黃頭發(fā)藍眼睛的人腦子里想的是老外，看到黑皮膚的可能是非洲人。還有一些更牛一點的，看一眼就能分辨出來是韓國人還是日本人，還是中國人。另外有的更牛逼還能看到對中國人看一眼還能知道可能是在哪個區(qū)域的，那人在看這些物體的時候，實際上也是經(jīng)過一個過程。
第一個就是說他見過了大量的類似的圖片或者類似的影像，已經(jīng)存在在腦海里面。第二塊很重要的就是對于識別物體特征的把握，特征的識別也是。比如說藍眼睛黃頭發(fā)這就是老外的特征。同樣我們讓機器去識別一張圖片是不是癌癥，也是這樣的原理。
我們一方面在食道癌這塊采集了差不多有幾十萬張食道癌的圖片作為我們的訓(xùn)練樣本，并且這個圖片有一點需要明確，都是中國人的數(shù)據(jù)，為什么要強調(diào)這一點呢？其實在做AI醫(yī)療影像這塊全球有很多公司在做，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網(wǎng)上可以下載到，但是很多片子都是老外的，老外的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練中國人的模型，其實它的準確率還是比較低的，我們拿到的片子質(zhì)量都是中國人的。
拿到片子之后，我們也同樣把這個片子，因為在一張完整的食道癌影像當中，它的病灶只有一小塊，大多數(shù)的區(qū)域是一個正常的，那我們把這個醫(yī)療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計每一個小塊患癌的概率，最后得出一個診斷，這張片子是不是癌癥。
從具體的過程來看，差不多有這么幾個步驟。
第一塊是作為一個對于醫(yī)療圖片從PET系統(tǒng)或者醫(yī)療傳統(tǒng)系統(tǒng)里面，首先我們對圖片做一些預(yù)處理，第一個要去識別一些是食管還是不是食管，因為醫(yī)生拍片子的時候有時候會拍到胃、十二指腸的位置，也會影響系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。
另外一塊，不同的機器拍出來的片子顏色、大小、光照等等都有很多不同的區(qū)別，我們要對這些圖片做規(guī)劃處理，然后放到我們的模型當中。
第一步要對圖片預(yù)處理，同時識別是食管還是非食管。第二步我們再放到我們另外一個模型當中，要去判斷它這個是正常的還是有病變的，正常的和病變的這塊也是區(qū)別比較大的。第三步也是最關(guān)鍵的一步，我們可以分辨是炎癥還是癌癥。
對于一些基層的醫(yī)療機構(gòu)來講，很多情況下往往把識別正常和不正常相對來講是比較簡單的，但是去判斷是癌癥還是炎癥，這個對于醫(yī)技的要求還是比較高的，因為它的區(qū)別在圖像上來講比較細微的。
我們除了在這塊判斷炎癥和癌癥，除了完全基于圖象識別的技術(shù)之外，也會加入其他方面的診斷。所以說通過剛才一系列的這樣一個手段，我們對于癌癥的判別精確度是90%，并且也是經(jīng)過臨床的驗證，這個不是實驗室里面能夠測試的數(shù)據(jù)。另外一塊就是覓影在肺癌當中的應(yīng)用，大家知道肺癌是某種程度上來說是癌癥之王，不管是發(fā)病率還是死亡率都是NO.1。
在中國也同樣，根據(jù)2015年的數(shù)據(jù)，中國肺癌發(fā)病率73萬，占全球35.8%，另外肺癌中晚期死亡率非常高。但是同樣早期的篩查可以去將肺癌的五年生存率提高到80%以上。
大家知道對于肺癌的早篩其實最主要的手段是什么？
是要查看肺部影像片的肺結(jié)節(jié)。這個肺結(jié)節(jié)非常小，不管是國內(nèi)還是國外，對于肺癌的AI的研究其實比較多，但是對于尋找肺結(jié)節(jié)，很多公司的研究只能找到5毫米以上的肺結(jié)節(jié)，因為肺結(jié)節(jié)非常的小。
我們可以做到三毫米以上的識別，并且把3毫米以上肺結(jié)節(jié)識別的準確率達到95%。另外一塊，肺結(jié)節(jié)也有良性和惡性，那對于良性惡性的，對于肺癌的識別率，早期肺癌的識別率，我們的準確率能達到80%。
從肺癌早篩拍的CT來講，一方面它的肺結(jié)節(jié)比較小，所以說就算有經(jīng)驗的醫(yī)生通過肉眼去看，有時候誤診率也比較高。還有一個比較痛苦的事情，一個CT它的圖片是200層左右，當然不同的機器不一樣，200層的片子要靠人工去看很難的。
我們是怎么做的呢？
第一步做預(yù)處理，把200層的片子拿過來首先做一些篩查，比方說去掉片子里面拍的其他的部位。
第二，由于片子拍出來是平面的，我們第二步需要把它3D化、立體化。
第三，肺結(jié)節(jié)非常的小，另外來講的話，不同的機器拍出來的CT片子，它的數(shù)據(jù)指標也是不一樣的，所以我們還需要對成型后3D圖像進行一些擦除和增強，得出一個機器可以識別的增強后的3D的圖片。
在這點來講我們的優(yōu)勢是什么？不管你是什么類型機器拍出來的片子，都能夠搞定。在我們已經(jīng)做過的很多家醫(yī)院遇到的CT型號還是非常多的，所以基本上我們做過的準確率都還可以。
第二個做完預(yù)處理之后，我們從下往上看，把前端增強后的圖片放到我們一個3D的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當中進行判別，然后在這里面我們也有很多多尺度的算法，算法邏輯在里面，可以比較精準的找到微小的肺結(jié)節(jié)位置，并且可以把這個位置明確標識出來。
再下一步的話，在這一步來講，我們可以去找到微小的肺結(jié)節(jié)，最后我們要去判斷這個肺結(jié)節(jié)是良性的還是惡性的，也就是說是不是癌癥。我們除了根據(jù)圖像識別的原理之外，也加了肺結(jié)節(jié)的位置跟其他信息的關(guān)聯(lián)度，最后我們得到的準確率是80%左右，3毫米以上肺結(jié)節(jié)識別率90%，肺癌的患病率80%以上。
這是我們的數(shù)據(jù)，可以看到對于3毫米以上，3到10毫米我們的識別率95%，這是高于全球騰訊以外的最高的水平。另外對于良惡性的判別，我們的數(shù)據(jù)敏感度85%，特異性90%。
我們實際臨床應(yīng)用當中，把這個產(chǎn)品拿到醫(yī)院用，好多醫(yī)院的醫(yī)生一開始對我們不是很信任的，醫(yī)生在前期跟我們合作的時候，也去拿了自己珍藏的50張片子放到我們這個模型里面，并且也搞了差不多20個醫(yī)生，比較有經(jīng)驗的醫(yī)生來跟我們機器做這樣一個比賽，這個比賽分兩塊，一個是找肺結(jié)節(jié)，一個判斷是不是癌癥。
這是真實的數(shù)據(jù)，對于早期肺癌的敏感度，騰訊的覓影數(shù)據(jù)是96%，20名醫(yī)生的平均水平是77%。在特異度來講我們數(shù)據(jù)是88%，普通醫(yī)生是81%。
從騰訊覓影在肺癌這塊的篩查來講，一方面能夠精確定位到三毫米以上的肺結(jié)節(jié)，為什么一直強調(diào)三毫米呢？因為國際上其他很多公司做的都是五毫米，越小的肺結(jié)節(jié)越難發(fā)現(xiàn)，對后端的資源要求越高。
另外一塊來講找到肺結(jié)節(jié)，同時判斷良性還是惡性，并且已經(jīng)達到了普通醫(yī)生的水平，并且跟比較優(yōu)秀的醫(yī)生水平應(yīng)該是相當?shù)?。這樣的產(chǎn)品一方面用在三甲醫(yī)院，提高醫(yī)生的診斷效率，放在基層醫(yī)院可以提高早期肺結(jié)節(jié)篩查的醫(yī)療效果。
覓影用在第三個應(yīng)用場景就是糖尿病性視網(wǎng)膜病變智能篩查，因為對于糖尿病患者來講，它患一段時間的糖尿病以后，也是因為胰島素的原因，會造成眼睛的失明，并且這個失明是不可逆的。
從這個比例來講，致盲率在30%幾，這個比例也非常高的。尤其對一些欠發(fā)達地區(qū)患了糖尿病以后覺得眼神不好，他覺得可能跟糖尿病沒有關(guān)系，他覺得可能就是眼睛不好，所以就錯過了很多治療的機遇，造成了不可逆的失明。
對于糖網(wǎng)病人來講，它一方面我們對于糖網(wǎng)的識別率達到97%，這個其實也是非常高的一個數(shù)據(jù)。另外一塊來講糖網(wǎng)從醫(yī)學(xué)上來講分五期，不同階段治療的手段不一樣的，我們可以對于病人它的糖網(wǎng)的所在分期的準確率達到75%，也就是說通過騰訊的覓影我很快得到它是不是糖網(wǎng)，另外它處于糖網(wǎng)的幾期，如果說這個數(shù)據(jù)是確認以后，醫(yī)生可以根據(jù)這個結(jié)果采取相應(yīng)的醫(yī)療手段，所以說這個數(shù)據(jù)是比較必要的數(shù)據(jù)。
除了前幾個之外，還有一個是乳腺癌，這也是女性同胞們患病率最高的一塊。對于乳腺癌來講目前早篩的手段差不多有這么幾種，一般體檢里面做的PET-CT，但是CT對于乳腺癌的診斷只能拍到腫瘤，因為乳腺癌它分嚴重性，一種是腫瘤，一種是鈣化，CT可以拍到腫瘤。第二種診療手段是木板，判斷是不是腫瘤，同時看是不是有鈣化，第三是磁共振，這個資源比較少，價格比較高。
還有終極手段就是做病理分析。在病理這塊的圖片，一個乳腺癌的病理圖片大概是10萬像素，非常龐大的圖片，在這個龐大圖片中，我們?nèi)フ业讲≡畹奈恢茫退闶怯薪?jīng)驗的醫(yī)生，找起來也是非常難的，因為圖片實在太大了。在這塊對于病理圖片的識別我們的準確率是83%，這是對于精準位置的一些提取。
從前面幾個來講的話，無論是在食道癌、肺癌、乳腺癌、宮頸癌還是糖網(wǎng)上面，覓影表現(xiàn)的數(shù)據(jù)其實都還相當不錯的，并且這些數(shù)據(jù)也是經(jīng)過我們臨床的一些臨床測試。
覓影雖然是今年8月份才正式發(fā)布的，但實際上騰訊在覓影這塊的打造其實也是沉淀了很長時間。騰訊出一個產(chǎn)品一向是這樣，我們做一款產(chǎn)品不一定做的最早的，也不一定做的最快的，但是一旦把產(chǎn)品做出來，一定是做到最好的，這個最好的目標不僅僅是全國最好，是要全球最好。
從覓影這塊的應(yīng)用來看，我們一方面是在三甲醫(yī)院合作，提高三甲醫(yī)院醫(yī)生看病的效果。第二，更多還是希望跟基層醫(yī)院進行合作，提高基層醫(yī)院整個的診療水平。同時我們覓影這個產(chǎn)品也會跟騰訊基金會合作，通過一些公益基金的項目，針對一些癌病高發(fā)區(qū)做一些篩查，利用技術(shù)給國家和人民造福。
從騰訊來講，在醫(yī)療這塊其實不僅僅是醫(yī)療影像，我們還包括應(yīng)用騰訊的包括海量數(shù)據(jù)，包括多方面的資源整合的能力，也是希望去提供包括基于微信的結(jié)算、支付，包括在線問診等等這方面，用戶服務(wù)等等這個應(yīng)用。
此外我們也希望通過騰訊的技術(shù)和底層能力給醫(yī)院和醫(yī)療機構(gòu)的管理提供技術(shù)方面的支撐。另外一塊對于學(xué)術(shù)科研，我們一方面騰訊自己不遺余力投入，另外一塊也會跟很多醫(yī)療機構(gòu)合作。
醫(yī)療這個產(chǎn)業(yè)來講非常大，從醫(yī)療的事業(yè)來講利國利民，單純靠騰訊一家很難做到更好，我們在這塊來講也會跟合作伙伴一起合作，這里面也包括地方政府，也包括醫(yī)療機構(gòu)、保險機構(gòu)和其他很多的一些友商，利用人工智能這些技術(shù)、騰訊的能力，真正做一些造福人類的事。（本文首發(fā)鈦媒體）
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