9月8日，騰訊健康公布醫療大模型，全新發布智能問答、家庭醫生助手、數智醫療影像平臺等多場景AI產品矩陣，藥物發現平臺“云深”（iDrug）披露全新的蛋白質結構預測算法框架tFold。
騰訊健康總裁吳文達指出，醫療健康的數智化升級已從“先行先試”，轉變為“全面擁抱”，人工智能及各類數智化工具的應用將加速普及；騰訊將與合作伙伴共建“TRUST”模式，加強技術創新與數字基建，推動“數智醫療”普惠普及。
騰訊健康總裁吳文達：全面擁抱醫療健康的數智化升級
讓大模型更懂醫療
騰訊杰出科學家、騰訊天衍實驗室主任鄭冶楓公布了醫療大模型的研發進程。騰訊全新發布的全鏈路自研混元大模型，擁有超千億參數規模和超2萬億tokens預訓練語料，具備強大的中文創作能力、復雜語境下的邏輯推理能力以及可靠的任務執行能力。以此為基座模型，持續加入涵蓋285萬醫學實體、1250萬醫學關系，覆蓋98%醫學知識的醫學知識圖譜和醫學文獻，使大模型進一步掌握專業的醫學知識。經過3000萬覆蓋患者、醫生、藥廠等場景及醫療流程的問答對話進行多任務微調，以及36萬組專家醫生標注數據的強化學習，讓騰訊的醫療大模型在處理醫療需求時更專業、精準，同時也兼顧了患者關懷，更接近人類醫生。
騰訊杰出科學家、騰訊天衍實驗室主任鄭冶楓公布醫療大模型研發流程
目前，騰訊醫療大模型包括文案生成、智能問答、病歷結構化和檢索、影像報告和輔助診斷等場景大模型，可嵌入醫療環節全流程，在科室導診、醫生推薦、預問診、醫患對話、病歷自動生成和智能院務客服等應用場景中實現醫療服務水平和質量的全面提升。
就診全流程智能升級
騰訊健康用戶平臺總經理吳志剛介紹，依托醫學知識圖譜及醫療大模型，AI導輔診應用進行了全面升級，包括醫學智能問答、數字人就醫助手、智能自由問診、病歷自動生成、AI合理用藥、智能化隨訪管理、患者全流程管理等應用，為醫療決策全流程提供更精準的輔助，助力患者就醫體驗以及臨床醫生、藥劑師服務效率和質量的雙向提升。
診前階段的應用除了醫學智能問答，還升級了數字人就醫助手，能提供7*24h的智能客服及專業科普服務；診中環節，基于大模型的能力學習百萬級醫患對話及3000多疾病推演解析，升級了模擬自由對話真實度更強的輔助問診、更符合書寫規范的病歷自動生成以及能給出可解釋性依據的輔助診療等應用；診后階段采用人工智能+互聯網醫療的新型模式升級了智能化隨訪管理和患者全流程管理等應用。
目前，上海仁濟醫院已經率先運用騰訊醫療大模型，以互聯網醫院適老化服務為重點，打造高度擬人化的虛擬數字形象“小威護士”，為老年患者提供更溫暖、便捷的醫療服務。
多場景推動AI應用普及
在AI驅動藥物發現方面，騰訊“云深”（iDrug）平臺已同時具備了小分子藥物與大分子藥物的加速發現能力。據騰訊AIDD技術負責人劉偉介紹，在蛋白質結構預測方面，“云深”（iDrug）平臺開發了全新的算法框架tFold，其先進性多次獲得國際的蛋白質結構預測評估平臺證明；在藥物的ADMET屬性的預測方面已研發并上線70+個ADMET性質，并通過結合物理學特征和藥企合作等數據訓練證明能夠超越主流軟件；開發了兩個骨架躍遷分子生成算法發現nM級先導化合物，并在3-4個項目中得到了有效證明，同時還引入了強化學習技術在藥物小分子生成方面達成97%的生成分子滿足要求。
在助力基層服務能力提升方面，騰訊健康還發布了全新的家庭醫生助手。騰訊健康戰略及醫療產品總經理王倩怡指出，利用微信、企業微信打通醫患的溝通渠道，以及醫療大模型的助力，將為醫生提供更加智能的簽約、咨詢、隨訪、宣教能力。基于醫療大模型的能力，家庭醫生助手能夠化身“基層AI百事通”，為居民提供精細化的健康管理。
在醫學影像科研及應用方面，騰訊覓影全面升級了數智醫療影像平臺，專注于數字醫療影像云端應用、科研及管理，同時搭載人工智能分析能力，提供產、學、研、管一體化醫療影像解決方案，為醫療機構、科研院校、科創企業提供醫療影像領域的全面支持。平臺還將進一步開放20多個騰訊自研的AI引擎，助力科研機構AI模型自主研發及訓練。
構建數智醫療的“TRUST”模式
目前，騰訊健康小程序已連接超3000家可掛號公立醫院、超5000家體檢機構，以及超200個城市的疫苗服務；醫保電子憑證覆蓋超80萬家兩定機構及超20000家醫院；微信渠道的電子健康卡用戶超6億，接入5000多家醫院。騰訊健康進一步加強用戶與醫療服務的連接效用。
騰訊健康總裁吳文達指出，在技術創新上，騰訊健康持續投入醫療AI相關技術研究，累計專利1000多件，并加速轉化前沿技術應用到醫療場景；同時，騰訊在算力供給、數據存儲、安全防護等數字基礎設施方面的積累，將為醫療行業提供可靠的底層保障；此外，借助微信、騰訊會議等廣泛的用戶能力，人工智能應用可以廣泛助力醫療普惠；為此，騰訊健康將進一步推動自身能力、技術和產品開放，與行業共建規范一致的數字醫療標準，打造可復制的創新標桿。
