文 | 徐風
疫情「黑天鵝」正在催化公眾健康意識的真正覺醒。
根據騰訊醫典聯合Ipsos Healthcare聯合製作的《2020公眾健康行為洞察報告》顯示：42%的公眾認為免疫力是最主要的健康標誌；67%的人表示疫情後接種疫苗意願度更高；當身體出現不適時，76%的受訪者願意選擇主動幹預，包括就醫檢查、網上搜索信息、服藥等。
其中，醫學科普資訊的價值格外突顯。除了傳統的線下醫院外，包括社交媒體、搜尋引擎、新聞網站/app、健康相關APP等成為現今最主要的健康科普資訊渠道。公眾對權威醫學知識的獲取更高頻、主動，對內容的需求往便捷化、實用性方面發展。
圖片來自騰訊醫典
醫學科普的重要性不言而喻，首先醫療信息的不對等是醫患關係的隱患，其次醫學科普特別是線上醫學科普將是用戶進行醫療就診、用藥等行為的優質流量入口，比如美國的醫學健康信息平臺WebMD就是這條發展路徑的典型例子。
WebMD形成了一套藉助網際網路上的專業醫學科普平臺延伸醫療服務的時間和空間，從醫院拓展至家庭、社區甚至全社會的模式。值得注意的是，騰訊醫典已與WebMD達成獨家戰略合作，獲得超過60000篇醫學內容的全球獨家中文授權。
疫情之下，網際網路醫學科普正在經歷前所未有的迭代升級。「網際網路醫學科普從『劣幣驅逐良幣』的1.0時代，到『深水區』2.0時代，如今已迎來3.0時代——以社交化、場景化的傳播方式，重塑科普連接，重構科普的『人-內容-場景』，知識的生產、傳播、形態都更加開放多元。」11月8日，騰訊醫療副總裁黃磊在2020騰訊醫學ME大會上解釋道。
首先是社交化，帶來了科普載體、科普方式、科普生產者的變化。隨著網際網路和社交媒體的發展，網際網路科普應該在兼顧醫學權威的基礎上，讓碎片化知識像拼圖一樣，即有局部也有整體的線索與關聯。
疫情期間，騰訊各大內容平臺的統計數據顯示，有超過5000名醫生在疫情期間開設了線上直播，總時長超過7000多個小時。與此同時，垂直疾病領域的患者社群，也成為醫學科普傳播的密集地帶。知識不再僅僅是由醫生到公眾單向流動，用戶也可以反向影響，參與到科普內容的生產環節。
其次是場景化，通過雲端連接，醫學科普知識得以擴展到各類線上、線下應用場景，甚至硬體終端。同時人工智慧和算法的進步，實現了海量內容基於用戶需求的個性化篩選、推薦，實現不同場景下精準的知識觸達。
信息圍牆的打破、科普資訊的全場景觸達，使得用戶隨時隨地可以獲得想用、能用、可用的信息。與此同時，科普平臺通過內容開放共享，可與不同平臺相關服務進行深度整合。
黃磊表示：「醫學科普的場景將更加便捷化、個性化、服務化，科普不只是存在於紙質書、APP中，而是出現在新聞客戶端、天氣預報等場景裡。甚至通過雲端連接，擴展到手錶等智能終端上，用戶隨時隨地可以獲得想用、能用的信息。」
為了應對醫學科普在「人+內容+場景」上的新變化，騰訊醫典在ME大會上正式宣布啟動三大計劃——醫學科普官計劃、大眾科普官計劃、內容開放計劃，期望匯聚更多專業醫生、機構、公眾力量。而今年的ME大會以「痛點」為主題，意圖尋找個體、醫學、社會的痛點和解決方案。
隨著公眾對健康的關注與日俱增，醫療數據急劇增加。在眾多醫療信息中，醫學影像是疾病篩查和診斷、治療的最主要的信息來源，目前該領域也是國內AI與醫療行業應用結合最成熟的領域。
目前醫學影像領域還存在諸多痛點：首先，基層醫院和一二線城市三甲醫院的影像檢查資源存在「冰火兩重天」的局面；其次基層醫療機構的誤診數量高企，有數據表明，中國每年醫學影像誤診人數高達5700萬，主要發生在基層醫療機構，而美國的這一數字為1200萬；此外，還存在重複拍片、過往影像資料存管難、醫生培養缺口大等難題。
而AI已經在圖像識別領域取得了技術突破，比如AI能夠識別患者的醫學影像並自動標註病灶等關鍵信息，從而提高診斷效率和準確率。因此，AI也被看作是解決國內醫學影像領域問題的「良方」。
在這次疫情中，AI影像發揮了不俗的實力。首先，面對大量新冠肺炎病人的診斷和治療，CT檢查需求激增，但前線疫區CT裝備數量有限。如何能夠幫助前線醫生提高效率，成為了急需解決的問題。
今年2月，搭載最新「騰訊覓影」AI的應急專用CT裝備奔赴湖北。這套CT裝備能在患者CT檢查後，最快數秒就能完成AI模式識別，1分鐘內即可為醫生提供輔助診斷參考，大大緩解了當地CT篩查能力不足的壓力。同時，「騰訊覓影」對新冠肺炎的影像識別模型也做了針對性優化。AI會對肺炎病灶區域進行精確圖像分割，提供肺炎病灶定量分析，幫助醫生準確評估患者肺炎的嚴重程度及其發展過程。
圖：應急專用CT裝備運抵醫院
「騰訊覓影」是騰訊首款AI醫學影像產品，聚合了騰訊內部包括騰訊AI Lab、優圖實驗室、架構平臺部等人工智慧團隊的能力，能夠輔助醫生進行疾病篩查和診斷。據騰訊官方數據，「騰訊覓影」已與國內100多家三甲醫院達成合作，通過共建人工智慧聯合醫學實驗室的形式，推進AI在醫療領域的研究與應用。
此外，預測新冠肺炎患者的病情發展成為早期分診的關鍵。為此鍾南山院士團隊與騰訊AI Lab合作開展了一項研究，其研究成果為：基於人工智慧深度學習所建立的生存模型，對COVID-19患者入院時的10項臨床特徵進行分析，可分別預測5天、10天和30天內病情危重的概率，幫助醫護人員為病人精準分診。
當然AI在醫學影像上的應用還面臨著挑戰，比如算法的魯棒性以及數據的數量、質量和隱私問題。目前而言，AI影像需要基於臨床應用，增強臨床價值屬性，成為醫生的助手從而減少漏診風險。
除了醫學影像領域，AI正在成為一些疑難疾病診斷和管理的「幫手」，比如帕金森病。據統計，目前中國的帕金森病患者高達300萬，世界衛生組織專家預測，到2030 年中國的帕金森病患者將達到500萬。隨著社會人口老齡化問題的加重，帕金森病演轉變為重要的社會問題。
針對日益嚴峻的疾病發展趨勢，騰訊AI Lab和復旦大學附屬華山醫院王堅教授團隊以人工智慧為發力點，通過AI幫助分析帕金森病患者的運動視頻。
這是全球首個嘗試通過視頻運動捕捉分析技術，實現了帕金森病的 AI 輔助診斷。這項技術無需患者穿戴任何傳感器，只需要站在手機攝像頭前，按照指示完成一系列動作，3分鐘內就能結束對患者運動視頻的分析。
「這給醫生診斷病情提供了一個非常重要的素材，同時 AI 能輔助醫生定量評估患者帕金森病的嚴重程度。」王教授表示，醫生鼓勵患者每3個月定期按要求拍下自己的這些動作，並通過手機上傳。
不論是「騰訊覓影」、新冠重症AI預測研究、AI輔助診斷還是AI新藥研發，這些產品的背後都是騰訊AI Lab的技術結晶，同時也是騰訊打造「會救命的 AI」的成果展示。
過去一年，也是騰訊堅持「用戶願景，科技向善」新使命願景的一周年。具體而言，騰訊新使命和願景的含義是：一切以用戶價值為依歸，將社會責任融入產品與服務之中；推送科技創新與文化傳承，主力各行各業升級，促進社會的可持續發展。
騰訊給自己出了一個大難題，因為很多時候「科技向善」可能意味著與利益背道而馳。作為一家商業巨頭企業，當發生這樣的矛盾時，其思考和行動的走向將是最大的考驗。和騰訊的願景類似，谷歌最初「不作惡」的價值觀廣受外界好評，後又修改為「做正確的事」。
有評價稱，騰訊的新願景完成了科技倫理標準的第二次定義——從谷歌「不作惡」的中立走向了「善意」。而騰訊在醫療領域的種種探索，彰顯了其「科技向善」的應有之意——用科技和產品來幫助解決社會問題。
以騰訊醫典為代表的醫學科普產品有望彌合信息鴻溝，隨著內容的不斷豐富拓展和技術創新，同時與政府、權威醫療機構、專業人士等各界全面合作，建立醫患之間的有效連接，消弭醫患信息不對稱，讓患者就醫更從容，醫者行醫更輕鬆。這也是「科技向善」的應有之意。
早在這次疫情之前，騰訊就關注醫護工作者，並致力做與他們並肩戰鬥的「同行人」而不是「旁觀者」。2019年，騰訊發揮「科技向善」的力量，與中國醫師協會攜手，為醫生搭建一個智能化、個性化、線上線下一體化的醫師服務平臺——「中國醫師之家」，助力中國400多萬醫師成長。
堅持「科技向善」也意味著企業將加大投入提高社會福祉，不將商業回報放在首位。今年11月騰訊再次發起了「騰訊科學周」，主要包括騰訊科學WE大會、騰訊醫學ME大會、 科學探索獎頒獎典禮以及面向社會公眾的科普性活動X-Talk四項活動。
其中「醫學ME大會」邀請了全球頂尖的醫學科學家，聚焦癌症、抑鬱症與愛滋病等最受關注的疾病話題，展現前沿的醫學突破。騰訊董事會主席兼CEO馬化騰曾表示，騰訊醫學ME大會的初衷是「希望引導更多人關注生命、認識自我，通過權威醫學科普提升大眾健康，減少病痛之苦。」
今年，ME大會以「痛點」為主題，意圖探尋個體、醫學、社會的痛點和解決之道，揭示生命與文明的反思與進化，推動醫學科普全民普惠。國家呼吸系統疾病臨床醫學研究中心主任鍾南山院士在寄語ME大會中提到，「馬化騰先生曾說過，網際網路的任務是解決用戶的痛點。這跟醫學的使命很像，我們是解決人類最根本的痛點，生命之痛。」鍾南山院士還表示，未來的醫學研發實踐還應該積極地投入前沿科技力量。
ME大會致力於為科技與醫學打造同頻共振的舞臺。騰訊高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群總裁湯道生在會上表示，「我們相信，科技應當向善, 與醫學結合共同助力消除人類的痛點。以科技守護生命之光，讓每個人的健康變得可度量、可管理、可改善。
實際上，在如今的數位化社會中，不僅需要大企業堅持「科技向善」的底色，也需要每個人守住「向善」的底線。正如騰訊研究院發布的《千裡之行·科技向善白皮書2020》所言：「科技向善」這場大型社會實驗的下半場才剛剛開始，對於踏入數字社會的每一個人來說，都無法置身事外。