腾讯影觅

“腾讯影觅”是腾讯公司推出的一款人工智能医疗影像平台，利用人工智能技术，如图像识别、深度学习和大数据处理，为医疗机构提供智能影像诊断和辅助诊断服务。

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凌晨三点的三甲医院影像科，值班的李医生对着电脑屏幕揉了揉酸涩的眼睛，面前的显示器上排着近三百张CT影像，每一张都藏着需要仔细辨别的细节——哪怕是毫米级的小结节，也得在密密麻麻的肺纹理里找出来。他刚发现第三例疑似早期肺癌的病灶，抬头看了眼墙上的挂钟，知道这一晚大概率要熬到天亮，连喝了三杯浓咖啡也压不住眼下的疲惫。

就在这时，他点开了一个标注着“腾讯影觅”的系统工具。这是他上周刚在科里培训会上接触到的东西，原本没抱太大期待，没想到刚把最后一批影像上传，不到三分钟，系统就跳出了三处标注着颜色的可疑区域，其中一处的位置和他刚发现的小结节重合，另外两处是他刚才没留意到的微小磨玻璃影。李医生盯着屏幕愣了几秒，指尖在鼠标上顿了顿，最终对着系统给出的标注点了确认——这一晚的阅片时间，至少能省出一个小时。

这款帮医生省时间的AI，到底是怎么用的

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其实对李医生来说，他不需要搞懂这套AI的算法逻辑，只需要知道怎么把手里的片子导进去就行。他每天的工作流程没什么变化：早上八点到科室，先整理好当天需要阅片的影像数据，把CT、眼底或者内窥镜的图像按患者编号分类，再通过系统的上传端口批量导入腾讯影觅的后台。整个过程和他之前用的其他医疗辅助工具没太大区别，只是少了等待的时间——以前要等十几分钟的批量分析，现在基本三五分钟就能出结果。

系统给出的结果也不是直接生成诊断报告，而是把可疑区域用不同颜色的框标出来，旁边还会附上初步的风险评级和参考意见。李医生会先把系统标注的位置和自己的阅片结果对比，遇到不确定的地方，再结合系统的建议调整判断。他试过好几次，系统标注的微小病灶，都是他因为赶时间差点漏掉的，这让他在给患者写诊断意见的时候，多了几分底气。

这款AI，能帮医生解决实际的麻烦吗

李医生所在的科室上个月统计了一组数据：之前平均每个医生每天要花三个半小时在阅片上，现在用了腾讯影觅之后，这个时间压缩到了两个小时左右，剩下的时间能用来和患者多聊两句病情，或者整理之前的病例。他说，最明显的变化是不用再把所有精力放在找病灶上，能把更多注意力放在和患者的沟通上，毕竟患者来医院，最需要的是医生的耐心解释，而不是医生对着屏幕的背影。

不过他也说过，这套AI不是用来替代医生的，只是帮医生分担那些重复的、容易出错的工作。比如有些早期的微小病灶，哪怕是经验丰富的医生，也可能因为长时间阅片出现视觉疲劳，漏看一两个，系统就能帮着把这些容易忽略的地方标出来，相当于给医生加了一双“不会累的眼睛”。他还试过把系统的结果和资深同事的诊断对比，多数情况下，系统标注的可疑区域都能得到同事的确认，这让他对这套工具的信任度越来越高。

它不是凭空出现的，是腾讯在医疗领域的具体尝试

腾讯影觅刚上线的时候，李医生也在网上看过相关的介绍，知道这是腾讯第一款把AI用到医学领域的产品，核心就是想帮医生提升诊断的效率和准确性。他还记得第一次听产品经理讲解的时候，对方说的一句话让他印象很深：“我们做这个，不是想让机器代替医生，是想让医生从重复的体力活里解放出来，多花时间在需要人文关怀的地方。”

他后来才慢慢发现，这套系统的适配性其实很强，不管是基层医院还是三甲医院，都能根据自己的需求调整使用的模块。比如有些基层医院的医生经验没那么丰富，就可以多参考系统给出的建议；像他们这样的大医院，更多是用它来减少漏诊，节省时间。他还听说，这套系统除了CT影像，还能分析眼底、内窥镜的图像，甚至能辅助诊断一些常见的癌症，只是他所在的科室目前主要用在肺部CT的阅片上，其他功能还没来得及深入接触。

李医生现在已经习惯了每天打开腾讯影觅，把当天的影像数据导进去，看着系统标注出那些容易被忽略的病灶。他说，这东西不算什么“黑科技”，就是实实在在帮医生省了不少事，让他不用再熬那么多夜，也能更安心地给患者看病。