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腾讯的AI医疗影像平台“腾讯觅影”，正具备了AI+医疗的创新先进性，以及推动整个AI+医疗生态圈发展的开放能力。
科技部在2017年底召开“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目”启动会，公布了“首批国家人工智能开放创新平台名单”，建设国家新一代人工智能开放创新平台 ，BAT为代表的人工智能标杆企业入选，成为人工智能“国家队”。其中，在AI+医疗的大热方向上，“依靠腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台”做了明确的定调：腾讯已成未来AI+医疗的发展风向标。
人工智能“国家队”
强调技术领先与开放能力
早在去年7月份，国务院就发布了《新一代人工智能发展规划》，这是首部国家层面的人工智能发展规划。规划确立了未来三步走战略目标。其中第一步就提到，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。
而本次公布的开放创新平台名单，正是经过管理层数月来集体反复研究论证的结果。
这批名单上的各大开放创新平台，将接受由科技部、发改委、工信部等15个部门所组成的新一代人工智能发展规划推进办公室的领导，推进我国人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施。换而言之，在AI+医疗领域，腾讯将肩负起人工智能在医疗科研和产业中的主导领军使命。
经过多年的积累，我国人工智能研发取得了重要进展，在机器视觉等领域属于全球领先，而且人工智能创新创业非常活跃。但是短板和问题也非常明显，比如在研发上，重大产品和系统方面的原始创新成果还比较少;在人才储备上，现有的人才储备满足不了经济社会发展对于人工智能快速发展的强烈需求;在产业生态上，科研机构和企业还没有形成具有国际影响力的生态圈和产业链。
《新一代人工智能发展规划》的推出和组建人工智能“国家队”，正是政府针对我国人工智能的薄弱环节而特意做出的系统部署政府在规划中，特别强调要加强技术创新的体系能力建设，要通过体系力量，形成推进人工智能健康发展的良好生态，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。因此，但凡在国家人工智能开放创新平台名单中所依托的平台，必然具备在所属领域的创新领先地位和生态开放能力。
而腾讯的AI医疗影像平台“腾讯觅影”，正具备了AI+医疗的创新先进性，以及推动整个AI+医疗生态圈发展的开放能力。
“腾讯觅影”何以成为
AI+医疗发展标杆
“腾讯觅影” 由腾讯互联网+合作事业部牵头，聚合了腾讯公司内部包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队的能力，把图像识别、大数据处理、深度学习等领先的技术与医学跨界融合研发而成。这在多个方面高度吻合进入人工智能“国家队”的所需标准：
首先，通过与国内10多家三甲医院建立人工智能医学联合实验室，“腾讯觅影”已经进入大规模的临床预试验，并且显示出人工智能对医疗行业的“賦能”效果——通过“腾讯觅影”，一个食管癌内镜检查诊断用时不到4秒，能辅助医生大大提升对早期食管癌的检出率。这意味着，即使是一个乡村卫生院的医生，也能通过“腾讯觅影”的系统提醒，获得跟资深专家同质化的诊断效果，有助于消除不同地区医疗水平差异，给患者提供水平一致的诊断和治疗，这与国家推动分级诊疗的目标是高度吻合的。
其次，“腾讯觅影”的技术基础，包含腾讯自主开发的智能图像识别技术和深度学习能力。与国内外同行的人工智能技术往往智能应用在静态图像上相比，“腾讯觅影”所读取内镜检查数据属于动态素材，这代表着腾讯在AI+医疗方面的基础理论和核心算法更优胜，代表了《新一代人工智能发展规划》描绘的“打造我国人工智能先发优势”愿景。
最后，“腾讯觅影”的战略定位和开放策略，也凸显出腾讯在AI+医疗方面的前瞻优势——基于“连接器”的战略定位。腾讯在AI+医疗方面的思路，一方面是要承担社会公益责任，帮助医疗资源共享，普惠百姓;另外一方面是推动行业技术开放创新。由此决定了“腾讯觅影”从诞生伊始，就是以开放平台的角色，成为各家医院以及医疗系统服务商的基础支撑。通过这个平台，各地医院有望获得顶尖医疗机构的医疗能力，尤其在重大疾病和疑难杂症上的诊断和治疗能力。
“腾讯觅影”
奠定AI+医疗平台基础
从腾讯正式发布“腾讯觅影”到入选人工智能“国家队”，只有短短3个月时间。然而，腾讯在人工智能能力上的积累则是一个厚积薄发的过程：比如在AI医学影像中关键的图像处理能力，腾讯每天处理上10亿的社交图片，长久下来累积了深厚的AI底层能力;还有对海量用户的研究能力，以及在移动支付上的服务能力，一直以来腾讯通过开放的生态开放自己的核心能力……这些信息科技的核心能力与医疗跨界融合，缔造了“腾讯觅影”AI+医疗的创新。
“腾讯觅影”面世之初，中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院、广西壮族自治区人民医院率先把“腾讯觅影”投入临床预试验，辅助医生进行早期食管癌筛查。
随着四川大学华西第二医院、四川大学华西第四医院、四川省第二中医医院加入到腾讯发起的“人工智能医学影像联合实验室”，“腾讯觅影”的能力扩展到了肺结节筛查中。
而去年10月底，“腾讯觅影”联合包括西安第四医院在内的69家“西部眼科联盟”成立“人工智能医学影像联合实验室”，则展开了“腾讯觅影”在眼部疾病领域的筛查应用。
短短3个月，“腾讯觅影”实现了单一病种到多病种的应用扩张，更与全国多个省市10多家三甲医院建立了联合实验室，与全国近百家医院达成合作意向，实现了从区域到全国的应用扩散。
正如科技部部长万钢所强调，要充分认识发展新一代人工智能的重大意义，增强使命感和紧迫感，强化重点任务，打造先发优势，做强人工智能基础理论和核心技术这个“蛋黄”，更大规模推进创新应用，形成推动新一代人工智能发展的良好生态。其中“蛋黄”指的就是旨在加强基础前沿研究、核心共性技术和典型示范应用的新一代人工智能重大科技项目。就AI+医疗领域的前沿研究、核心技术和示范应用，“腾讯觅影”所做的探索对我国新一代人工智能发展意义重大。
为什么医疗青睐人工智能
据谁介绍，2011-2016年间，人工智能+医疗是资本投入最密集的领域，且在未来5年仍将保持40%的增速。咨询公司Frost & Sullivan预测2021年全球人工智能+医疗健康市场规模将从2014年的6.64亿美元扩大至66.62亿美元。
资本大量涌入人工智能+医疗，要归功于IBM、谷歌等先行者在医学影像、药物研发、人工智能助手等领域的突破和落地所带来的信心和前景。
近年来，大数据爆发式增长，到2020年体量将达到44ZB。而每年超过70亿的诊疗人次数据以及7.5亿网民的日常健康数据，中国无疑坐拥最海量的医疗数据库。
但这座数据金矿仍在“沉睡”，需要人工智能唤醒。众所周知，80%的医疗数据都是非结构化数据，远远超出传统的计算和处理能力。另外，我国医疗数据分散在不同医院、机构，深度利用率不高。计算机视觉、机器学习、深度学习等技术突破，缩小了数据规模和数据洞察力之间的差距，有望激活这座沉睡的数据金矿。
降低医疗失误率30%～40%
医疗是一个数据密集型、脑力劳动密集型、知识密集型行业，需要依赖强大的知识储备和处理分析能力进行判断、诊疗。同时失误“零容忍”使得医疗领域从基础层药物研发、检测，到应用层预防、诊断、治疗、康复、健康管理等各环节都面临严格的质量和监管要求。而医疗费用居高不下已成为全球普遍性难题。
基于人工智能的技术优势和应用，其赋能医疗行业的价值将是不可估量的。技术的发展大幅提高了医疗数据处理效率和洞察深度：IBM Watson阅读10.6万份临床报告仅需17秒，腾讯觅影在2～3秒内即可返回内镜图像计算结果。借助深度学习自学习、自分析、自判断以及不知疲倦等优势，人工智能可将医疗失误降低30%～40%。
科技部在2017年底召开“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目”启动会，公布了“首批国家人工智能开放创新平台名单”，建设国家新一代人工智能开放创新平台 ，BAT为代表的人工智能标杆企业入选，成为人工智能“国家队”。其中，在AI+医疗的大热方向上，“依靠腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台”做了明确的定调：腾讯已成未来AI+医疗的发展风向标。
人工智能“国家队”
强调技术领先与开放能力
早在去年7月份，国务院就发布了《新一代人工智能发展规划》，这是首部国家层面的人工智能发展规划。规划确立了未来三步走战略目标。其中第一步就提到，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。
而本次公布的开放创新平台名单，正是经过管理层数月来集体反复研究论证的结果。
这批名单上的各大开放创新平台，将接受由科技部、发改委、工信部等15个部门所组成的新一代人工智能发展规划推进办公室的领导，推进我国人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施。换而言之，在AI+医疗领域，腾讯将肩负起人工智能在医疗科研和产业中的主导领军使命。
经过多年的积累，我国人工智能研发取得了重要进展，在机器视觉等领域属于全球领先，而且人工智能创新创业非常活跃。但是短板和问题也非常明显，比如在研发上，重大产品和系统方面的原始创新成果还比较少;在人才储备上，现有的人才储备满足不了经济社会发展对于人工智能快速发展的强烈需求;在产业生态上，科研机构和企业还没有形成具有国际影响力的生态圈和产业链。
《新一代人工智能发展规划》的推出和组建人工智能“国家队”，正是政府针对我国人工智能的薄弱环节而特意做出的系统部署政府在规划中，特别强调要加强技术创新的体系能力建设，要通过体系力量，形成推进人工智能健康发展的良好生态，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。因此，但凡在国家人工智能开放创新平台名单中所依托的平台，必然具备在所属领域的创新领先地位和生态开放能力。
而腾讯的AI医疗影像平台“腾讯觅影”，正具备了AI+医疗的创新先进性，以及推动整个AI+医疗生态圈发展的开放能力。
“腾讯觅影”何以成为
AI+医疗发展标杆
“腾讯觅影” 由腾讯互联网+合作事业部牵头，聚合了腾讯公司内部包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队的能力，把图像识别、大数据处理、深度学习等领先的技术与医学跨界融合研发而成。这在多个方面高度吻合进入人工智能“国家队”的所需标准：
首先，通过与国内10多家三甲医院建立人工智能医学联合实验室，“腾讯觅影”已经进入大规模的临床预试验，并且显示出人工智能对医疗行业的“賦能”效果——通过“腾讯觅影”，一个食管癌内镜检查诊断用时不到4秒，能辅助医生大大提升对早期食管癌的检出率。这意味着，即使是一个乡村卫生院的医生，也能通过“腾讯觅影”的系统提醒，获得跟资深专家同质化的诊断效果，有助于消除不同地区医疗水平差异，给患者提供水平一致的诊断和治疗，这与国家推动分级诊疗的目标是高度吻合的。
其次，“腾讯觅影”的技术基础，包含腾讯自主开发的智能图像识别技术和深度学习能力。与国内外同行的人工智能技术往往智能应用在静态图像上相比，“腾讯觅影”所读取内镜检查数据属于动态素材，这代表着腾讯在AI+医疗方面的基础理论和核心算法更优胜，代表了《新一代人工智能发展规划》描绘的“打造我国人工智能先发优势”愿景。
最后，“腾讯觅影”的战略定位和开放策略，也凸显出腾讯在AI+医疗方面的前瞻优势——基于“连接器”的战略定位。腾讯在AI+医疗方面的思路，一方面是要承担社会公益责任，帮助医疗资源共享，普惠百姓;另外一方面是推动行业技术开放创新。由此决定了“腾讯觅影”从诞生伊始，就是以开放平台的角色，成为各家医院以及医疗系统服务商的基础支撑。通过这个平台，各地医院有望获得顶尖医疗机构的医疗能力，尤其在重大疾病和疑难杂症上的诊断和治疗能力。
“腾讯觅影”
奠定AI+医疗平台基础
从腾讯正式发布“腾讯觅影”到入选人工智能“国家队”，只有短短3个月时间。然而，腾讯在人工智能能力上的积累则是一个厚积薄发的过程：比如在AI医学影像中关键的图像处理能力，腾讯每天处理上10亿的社交图片，长久下来累积了深厚的AI底层能力;还有对海量用户的研究能力，以及在移动支付上的服务能力，一直以来腾讯通过开放的生态开放自己的核心能力……这些信息科技的核心能力与医疗跨界融合，缔造了“腾讯觅影”AI+医疗的创新。
“腾讯觅影”面世之初，中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院、广西壮族自治区人民医院率先把“腾讯觅影”投入临床预试验，辅助医生进行早期食管癌筛查。
随着四川大学华西第二医院、四川大学华西第四医院、四川省第二中医医院加入到腾讯发起的“人工智能医学影像联合实验室”，“腾讯觅影”的能力扩展到了肺结节筛查中。
而去年10月底，“腾讯觅影”联合包括西安第四医院在内的69家“西部眼科联盟”成立“人工智能医学影像联合实验室”，则展开了“腾讯觅影”在眼部疾病领域的筛查应用。
短短3个月，“腾讯觅影”实现了单一病种到多病种的应用扩张，更与全国多个省市10多家三甲医院建立了联合实验室，与全国近百家医院达成合作意向，实现了从区域到全国的应用扩散。
正如科技部部长万钢所强调，要充分认识发展新一代人工智能的重大意义，增强使命感和紧迫感，强化重点任务，打造先发优势，做强人工智能基础理论和核心技术这个“蛋黄”，更大规模推进创新应用，形成推动新一代人工智能发展的良好生态。其中“蛋黄”指的就是旨在加强基础前沿研究、核心共性技术和典型示范应用的新一代人工智能重大科技项目。就AI+医疗领域的前沿研究、核心技术和示范应用，“腾讯觅影”所做的探索对我国新一代人工智能发展意义重大。
为什么医疗青睐人工智能
据谁介绍，2011-2016年间，人工智能+医疗是资本投入最密集的领域，且在未来5年仍将保持40%的增速。咨询公司Frost & Sullivan预测2021年全球人工智能+医疗健康市场规模将从2014年的6.64亿美元扩大至66.62亿美元。
资本大量涌入人工智能+医疗，要归功于IBM、谷歌等先行者在医学影像、药物研发、人工智能助手等领域的突破和落地所带来的信心和前景。
近年来，大数据爆发式增长，到2020年体量将达到44ZB。而每年超过70亿的诊疗人次数据以及7.5亿网民的日常健康数据，中国无疑坐拥最海量的医疗数据库。
但这座数据金矿仍在“沉睡”，需要人工智能唤醒。众所周知，80%的医疗数据都是非结构化数据，远远超出传统的计算和处理能力。另外，我国医疗数据分散在不同医院、机构，深度利用率不高。计算机视觉、机器学习、深度学习等技术突破，缩小了数据规模和数据洞察力之间的差距，有望激活这座沉睡的数据金矿。
降低医疗失误率30%～40%
医疗是一个数据密集型、脑力劳动密集型、知识密集型行业，需要依赖强大的知识储备和处理分析能力进行判断、诊疗。同时失误“零容忍”使得医疗领域从基础层药物研发、检测，到应用层预防、诊断、治疗、康复、健康管理等各环节都面临严格的质量和监管要求。而医疗费用居高不下已成为全球普遍性难题。
基于人工智能的技术优势和应用，其赋能医疗行业的价值将是不可估量的。技术的发展大幅提高了医疗数据处理效率和洞察深度：IBM Watson阅读10.6万份临床报告仅需17秒，腾讯觅影在2～3秒内即可返回内镜图像计算结果。借助深度学习自学习、自分析、自判断以及不知疲倦等优势，人工智能可将医疗失误降低30%～40%。