騰訊醫療AI實驗室聯手北大醫院，插足心電圖智慧分析
“做AI醫療仍要以醫生為主導，因為醫生對行業最瞭解。”這是騰訊醫療AI實驗室負責人範偉在國家重點研發專項專案啟動會現場反覆提及的一句話。
被問及人工智慧的未來 應用場景何時會與C端使用者更緊密的結合，範偉舉例，“AI+醫療首先得到醫生的認可，幫助他能看更多的病人，最終才能輻射到病人。比如帕金森，你能夠幫助醫生了解藥物的有效性評估，吃藥前後是不是有變化？一般完全依賴病人每過一段時間來醫院檢查。這個東西沒有量化，沒有人知道具體情況。如果我們先在臨床環境下測試技術有效，再去居家的環境下做測試，真正幫助了醫生，再通過他的認可往C端推廣，這樣一個產品的有效性和安全性才會有保障。”
不得不說，AI醫療也無法逃脫人工智慧本身發展階段的限制 ——一方面，企業逢產品必談人工智慧，資本注資加持；另一方面，醫療人工智慧的先行者IBM Watson陷入輿論風波，被媒體報道“AI成了醫生們不常用的功能鍵”。
範偉做了多年的研究，避免騰訊主導的產品成為那個不常用的功能鍵。
36氪參與採訪範偉時，問到騰訊實驗室的兩個產品（AI心電圖和AI視訊分析帕金森運動）定位以及未來申請醫療器械審批的規劃等，範偉重申， “我們 一開始就要清楚，要研究的問題本身是什麼？這個問題的價值點在哪兒？大概會有多大的價值？能夠幫助多少病人？為了得到這個效果，我的技術需要到什麼程度才可以？都想清楚後，我才會去組建這個事情。我們從來不會拍腦子就做，那是很危險的。”目前， 騰訊醫療AI實驗室 在自然語言理解方面做了不少工作。據稱，實驗室積累了全國最大的醫學知識庫，有300萬醫學書籍。
心腦血管是全球化的一個大病， 心電圖發明至今110多年，在診斷疾病臨床的意義和價值深遠 —— 首先，做一次心電圖的費用便宜（靜息心電10—30元/次；24小時心電100—300元/次）；其次，無創無副作用；其三，普及率高。周圍的產品，從家庭的手環、手錶、胸貼、胸帶，心電圖裝置覆蓋了從生活到臨床的各個環節；最後，心電圖能全醫療流程覆蓋胸痛方面的疾病，這是它的臨床價值。心電圖對於心率失常、心率缺血的藥用價值被無數論文驗證。
騰訊醫療AI實驗室做了12導居家環境下的心電檢測平臺。在居家環境下，人不是躺著的，是一個運動的狀態，這是騰訊 在心電圖居家環境下24×7的監控的一個嘗試。
心電圖的發展優勢明顯，困境同樣不可忽視 —— 據心臟學會的統計報告，中國真正精通心電圖的醫生只有約3.6萬人，每年全國有2.5億人次做心電圖檢查，基本上是1：7000的比率，考慮到大量患者一天要做數十次的心電採集檢查，醫患不平衡更加嚴重。而且，要做到對心電圖做出基本準確的判斷，一般需要一個在衛校培訓三個月的護士才能判斷。
在此基礎上，人工智慧的介入確實可能帶來一些解決方案：
1）臨床監控。在急診和老人院，醫生需要對患者進行24小時心電監控，如果能用人工智慧演算法幫助醫生在監控過程中釋放壓力，減少他們關注的壓力，可以提高醫生的效率；
2）異常定位。在大醫院，如果人們想要做Holter可能排一兩個星期，能看的醫生太少，如果通過人工智慧的做法幫助醫生看Holter的時候快速發現異常，從而加快標註；
3）診療輔助。越來越多家庭患者會通過各式家庭心電儀採集資料，上傳到雲平臺，由遠端的專家進行標註，但是這個遠端的專家一來需要標註大量的量，比較疲勞，而且一些訊號可能產生誤判、漏判，但是有人工智慧的輔助，就可以減少漏判、誤判；
4）風險預測。對術後、院後的患者，監測患者回家出現的指數，若出現惡性心臟事件，人工智慧可發出通知，建議回去複診，或者通知家人關注患者健康情況。
北京大學人民醫院心臟中心孫寧玲副主任分享了臨床心電圖檢測的應用，“我個人感覺對於有經驗的醫生來講，心電檢測還是依賴於人的經驗。簡單來講，像我們做飯一樣，蔥姜少許，但每一個人做的宮保雞丁都是不一樣的，原因是裡面的量都是一些主觀的判斷。我認為醫生也非常希望目前不可測量的東西用一個客觀的可測量可重複的東西，變成一個新的可量化的可重複的指標，這是非常關鍵的。”
總而言之，即便人工智慧技術能夠在短期內取得突破性的進展，從實驗狀態打敗人類的演算法到真正的產業應用也是非常漫長的過程。