12月16日，CSCO青年专家委员会2017年度总结大会暨全国肿瘤精英论坛在深圳召开，众多专家学者围绕肿瘤治疗、诊疗规范化等话题进行了深入探讨。论坛上，腾讯优图实验室以肺癌、糖尿病视网膜病变（糖网）及胃癌筛查为例，分享了其医疗AI在三大领域的研究进展。

优图人工智能技术与医疗跨界融合，攻坚肺癌早筛实现落地

肺癌是全球头号癌症杀手，中国是肺癌患者最多的国家。一个重要原因是70%的患者确诊时已到中晚期，错过了最佳治疗时机；此外，肺部结节尺寸微小，在影像上易与其他组织混淆，影响医生判断。因此，肺癌早筛的普及和效率提升对延长患者生存期至关重要。

腾讯优图实验室利用图像识别和深度学习技术，采用“端到端肺癌辅助诊断技术”与多尺度三维卷积神经网络，结合金标准病理诊断数据和大量医生标注的结节位置信息，对早期肺癌的识别正确率达到85%以上，对直径3-10mm的微小结节检出率超过95%。

优图实验室与广东省人民医院肺癌研究所就肺部CT良恶性智能诊断展开了深入合作，并进行了多次模型升级。近期，与20多位高年资医师进行了头对头人机对比试验，以广东省人民医院选取的25例早期肺癌和25例良性结节为样本，结果显示优图医疗AI在肺部CT良恶性诊断上超过医生平均水平。目前，腾讯优图通过腾讯觅影已与四川第二中医院、湘雅二院等展开落地合作。

优图医疗AI持续发力，打造行业领先的糖网、胃癌早筛技术

在检测可疑糖尿病性视网膜病变方面，腾讯优图的眼底模型通过分析患者眼部视网膜照片，可识别出早期动脉瘤，将筛查准确率提升至97%。今年10月，通过腾讯觅影与西部眼科联盟的战略合作，该技术已落地西安市第四医院和南山医院，辅助医生诊断眼部疾病，降低糖尿病致盲风险。

在胃癌筛查领域，优图医疗AI依托自研的胃癌病理识别模型，利用卷积神经网络、空间金字塔池化、空洞卷积、多尺度特征、主动学习等深度学习技术，可有效区分正常与癌变图片并识别癌巢区域。相比医生详细诊断需30分钟以上，优图AI仅需3分钟即可输出结果，大幅提高工作效率。目前，对胃部病理正常与癌变分类的特异性（正常病理切片识别正确率）达98.5%，敏感性（胃癌病理识别正确率）达99.9%，癌巢区域分割重叠率达88%以上。

今年，科技部公布“首批国家人工智能开放创新平台名单”，明确依托腾讯建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。作为腾讯觅影核心AI技术的提供方，腾讯优图将继续深耕图像识别研发与应用，提升医疗AI水平，共建医疗+AI生态。