一年一度的騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會，醫(yī)療健康賽道仍是熱鬧非凡。

下午2點開場的智慧醫(yī)療專場，提前半小時就排起了四五十人的長隊；開場后，場內(nèi)依然站滿了身穿職業(yè)套裝的圍觀群眾。

這也應和了騰訊健康總裁吳文達去年時的一番表態(tài)，“我們已經(jīng)做了很多很好的AI應用場景，未來1-3年會是一個覆蓋的過程。”現(xiàn)場近300個觀眾里，多半是騰訊健康的合作方代表，以及看到成效迫切想要入伙的新人。

騰訊健康總裁吳文達

在今年的演講上，吳文達提出了“人工智能+醫(yī)療健康”未來發(fā)展的七個關鍵路標，分別是構建可信AI、加速AI多模態(tài)發(fā)展、從被動治療轉(zhuǎn)向主動健康管理、加速生命科學研究范式改革、助力醫(yī)療資源再分配、促進復合型醫(yī)療人才再生，以及發(fā)展倫理治理建立人與AI的正確關系。

12年前，馬化騰曾發(fā)表過“通向互聯(lián)網(wǎng)未來的7個路標”的演講，那是騰訊首次提出“連接一切”的主張。12年后，時代已從“互聯(lián)網(wǎng)+”進化到“人工智能+”，騰訊試圖在技術代際更迭的大潮下，找到通向AI+醫(yī)療健康遠方的路徑。

在《健聞咨詢》看來，騰訊健康今年真正想講的新故事，就藏在吳文達的title里——除了騰訊健康總裁的職位以外，他今年多了兩個頭銜，一個是騰訊生命科學實驗室負責人，另一個是騰訊健康普惠實驗室負責人。

聯(lián)系騰訊健康的B2C戰(zhàn)略布局來看，這兩個組織分別從B端和C端對既有業(yè)務做了延伸，前者伸向艱深未知的前沿技術探索，后者伸向廣袤薄弱的低醫(yī)療資源地區(qū)。他們的共同點是，深度依賴AI。

這個故事的價值并不在于有多獨特和新奇，而在于它真真切切地讓行業(yè)看到了故事變?yōu)楝F(xiàn)實的可能。

AI+生命科學，一張謀劃已久的商業(yè)化船票

2021年，于騰訊健康而言，發(fā)生了兩件大事。

第一件是擺在臺面上的里程碑事件。這一年的騰訊數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生對外宣布，騰訊將以“兩面四橋”為抓手，助力醫(yī)療健康的數(shù)字化升級。

“兩面四橋”中，一面為面向用戶，即2C；另一面則為面向行業(yè)，即2B。這是騰訊健康首次明確對外釋放C2B的戰(zhàn)略信號。

另一件事則靜沒于水面之下。在騰訊內(nèi)部，一個專注于生命科學研究的人工智能團隊，在這一年悄然啟動了一項研究計劃——他們將大模型技術引入單細胞測序領域，試圖借助AI來加速破解生命代碼。

彼時，離ChatGPT問世還有一年之久，大模型技術遠未進入大眾視野。這群科學家卻已經(jīng)取其精髓——他們將組成DNA序列的四種核苷酸——A、G、C、T看成一種語言，通過大規(guī)模的預訓練和微調(diào)，讓模型具有了強大的推理性能和泛化能力。

這兩件看似并無關聯(lián)的大事，在今年完成了組織架構和業(yè)務層面的交匯，騰訊生命科學實驗室由此而生——基于單細胞轉(zhuǎn)錄組預訓練模型scBERT、T細胞受體結構預測模型tFold-TCR、全球最大單細胞蛋白基礎數(shù)據(jù)庫SODB等一系列基礎研究成果，騰訊生命科學實驗室構建起了一條從分子到細胞、組織再到系統(tǒng)的全棧研究體系。

AI制藥便是這一體系下最典型的商業(yè)化路徑。

在今年的智慧醫(yī)療專場活動上，騰訊健康對外展示了其在AI制藥上的核心能力?；谧匝械脑訉铀幬顰I大模型，騰訊健康開發(fā)了針對大分子藥物和小分子藥物的兩大藥物發(fā)現(xiàn)平臺。

“我們現(xiàn)在可以做到，從抗體序列開始建模，用AI去預測它和抗原之間的結合能力、親和力等等，篩選出10%的候選抗體。針對這10%，我們通過計算相似度，再選取前10%進行驗證?！彬v訊健康AI制藥業(yè)務負責人劉偉表示，這一套基于AI預測的抗體虛擬篩選流程，會比傳統(tǒng)的ELISA（酶聯(lián)免疫吸附試驗）降低42.5%的成本，成功率提高3-5倍。

從蛋白質(zhì)結構到成藥性評估，這一整套貫穿藥物研發(fā)的AI能力，已經(jīng)被騰訊健康集成到了旗下的云深智藥平臺。目前該平臺的行業(yè)用戶達到數(shù)千個，絕大多數(shù)都是藥企。

對于任何一家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺來說，藥企都是B端業(yè)務的核心。大多數(shù)情況下，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療對藥企的服務都是流量邏輯，通過信息和電商的中介身份撮合交易。而騰訊健康則開辟了另一塊全新的戰(zhàn)場——從生命科學研究的角度切入，服務于藥企的前期研發(fā)，與其形成更緊密的商業(yè)同盟。

“在生命科學領域，我們不知道的事情比知道的還多，因為AI的來臨，我們會更有信心去嘗試解決這些未知的問題。”吳文達表示，騰訊選擇這條路除了取決于市場和客戶的需求，更由自身技術基因驅(qū)動，因為看到了這個行業(yè)可以用AI或者云計算獲得非常大的價值，讓他們下決心投入。

從當下的業(yè)務布局來看，騰訊健康依然定位于第三方的技術服務提供者，這意味著它不會過多參與藥企的具體項目，也不會轉(zhuǎn)向全流程臨床服務的外包。

但即便這樣，這塊蛋糕也已經(jīng)足夠誘人。

據(jù)吳文達透露，目前騰訊健康在B端已經(jīng)有了一定的商業(yè)模式。他給自己設定的兩個短期目標，一是出海；二是用技術輔助客戶有比較突破性的科研成果發(fā)布，真正向行業(yè)證明和騰訊健康合作的價值。

“對我們來說，B端一定是越做越大，越做越深的業(yè)務。騰訊的定位還是技術為先，在我們最頂層、最基礎的科技上的研發(fā)以及創(chuàng)新，把最小的模塊做到極致，把這個能力給到各方，做離產(chǎn)業(yè)最近的AI，這是我們的目標。”

AI+疾病篩查，一次普惠基層的社會性試驗

2020年，《健聞咨詢》和剛入職騰訊不久的吳文達有過一次專訪。

彼時，他向我們講述了自己20年前在澳大利亞一座沙漠小鎮(zhèn)的行醫(yī)往事，那段在低資源地區(qū)行醫(yī)的經(jīng)歷，讓他重新思考醫(yī)患關系和背后的系統(tǒng)性問題。此后，他徹底從臨床一線轉(zhuǎn)向公共衛(wèi)生領域，專注于醫(yī)療技術和政策的研究。

在那次訪談中，吳文達稱自己來到騰訊的初心，是希望通過科技手段，比如AI賦能，幫助患者解決掉就醫(yī)背后瑣碎的煩惱，重塑醫(yī)患之間的緊密聯(lián)系。

也正是在2020年前后，騰訊健康雙管齊下，一邊大力推廣電子健康卡和醫(yī)保電子憑證（即“醫(yī)保碼”）業(yè)務的普及，為用戶的便捷就醫(yī)鋪設信息基礎；另一邊則借助微信入口，上線了騰訊健康小程序，為用戶提供掛號、體檢預約、報告查詢等線上線下一體化服務。

截至2022年，用微信綁定電子健康卡的用戶達到5億多人，微信幫助醫(yī)保電子憑證接入全國31個省級行政區(qū)，騰訊健康小程序覆蓋全國2700多家醫(yī)院。至此，騰訊健康的C端業(yè)務完成了第一階段的布局。

很快，他們就將迎來AI大模型驅(qū)動下的全新變革。

坦率地說，在大模型技術問世后，各家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療巨頭的C端產(chǎn)品形態(tài)相差無幾。AI導診、AI預問診、AI報告解讀、AI健康管家，其產(chǎn)品底色皆是借助大模型的語義交互能力，為用戶提供一個類似家庭醫(yī)生的服務。做得再深入一些的公司，則是和各大頭部醫(yī)院合作，雙方通過共有知識產(chǎn)權的方式，對某個?？颇Ｐ瓦M行深度調(diào)優(yōu)，使其性能達到或超越?？漆t(yī)生的水平。

而騰訊的特殊之處在于，他們既順應市場需求，為其生態(tài)體系內(nèi)的用戶提供了上述產(chǎn)品的服務，又在主流視野之外，悄悄進行著一場“AI+普惠醫(yī)療”的社會性試驗。

這項試驗的牽頭方，正是騰訊健康普惠實驗室。

騰訊健康普惠實驗室成立于2022年8月，隸屬于可持續(xù)社會價值事業(yè)部（簡稱SSV），初衷是依托騰訊的數(shù)字化能力，在低衛(wèi)生資源地區(qū)探索健康普惠的可持續(xù)模式。過去三年，他們針對先天性心臟病、聽力障礙及宮頸癌、乳腺癌等疾病，先后推出“紅雨傘計劃”、“生機計劃”等多個醫(yī)療公益項目。

在這次的專場活動上，騰訊健康首次完整對外發(fā)布了一項名為“低資源地區(qū)宮頸癌智能化防控“的項目成果。這個項目持續(xù)三年，覆蓋中西部12個省份，40多個市（縣），篩查的適齡婦女超過50萬人次。

項目負責人，騰訊健康普惠實驗室高級總監(jiān)翟家歡表示，在整個項目的運行過程中，騰訊數(shù)字化團隊提供了三大武器，分別是婦幼健康管理平臺、基層醫(yī)生培訓平臺和AI輔助診斷平臺。在這些數(shù)字化平臺的助力下，他們將重復篩查率降到了2%以下，患病檢出率提高2-3倍，隨訪召回率提升了1.5倍。

在吳文達看來，騰訊健康普惠實驗室是另一個視角下的C端產(chǎn)品交付，雖然每個項目的用戶規(guī)模都不大，也沒有商業(yè)價值，但卻更貼近他的職業(yè)初心，“就像Pony（馬化騰）四年前講的，騰訊始終都是圍繞著CBS（用戶、產(chǎn)業(yè)、社會），這一點永遠不會變。”

如果從這個意義上來說，即便是騰訊在生命科學領域的探索，最終也都會從產(chǎn)業(yè)落到回每一個用戶的身上。

就像吳文達所暢想的那樣，也許在幾十年后，借助AI對生命本質(zhì)的理解，人類會達到一種健康生存的理想態(tài)：每個人在出生后，都能根據(jù)基因測序結果進行早期干預；在成長的過程中，定期的生理年齡檢測可以提前預知疾病風險；當確認罹患某種疾病后，由AI生成的藥物又能夠進行精準治療。

或許那一天，才是吳文達和騰訊健康想要抵達的終點。