生命科學+普惠篩查，騰訊在說一個全新的AI故事

一年一度的騰訊全球數字生態大會，醫療健康賽道仍是熱鬧非凡。

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

這也應和了騰訊健康總裁吳文達去年時的一番表態，“我們已經做了很多很好的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+醫療健康”未來發展的七個關鍵路標，分別是構建可信AI、加速AI多模態發展、從被動治療轉向主動健康管理、加速生命科學研究范式改革、助力醫療資源再分配、促進復合型醫療人才再生，以及發展倫理治理建立人與AI的正確關系。

12年前，馬化騰曾發表過“通向互聯網未來的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“互聯網+”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。

聯系騰訊健康的B2C戰略布局來看，這兩個組織分別從B端和C端對既有業務做了延伸，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療資源地區。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看到了故事變為現實的可能。

AI+生命科學，一張謀劃已久的商業化船票

2021年，于騰訊健康而言，發生了兩件大事。

第一件是擺在臺面上的里程碑事件。這一年的騰訊數字生態大會上，騰訊高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生對外宣布，騰訊將以“兩面四橋”為抓手，助力醫療健康的數字化升級。

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

另一件事則靜沒于水面之下。在騰訊內部，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，通過大規模的預訓練和微調，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的大事，在今年完成了組織架構和業務層面的交匯，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據庫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、組織再到系統的全棧研究體系。

AI制藥便是這一體系下最典型的商業化路徑。

在今年的智慧醫療專場活動上，騰訊健康對外展示了其在AI制藥上的核心能力。基于自研的原子層藥物AI大模型，騰訊健康開發了針對大分子藥物和小分子藥物的兩大藥物發現平臺。

“我們現在可以做到，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。”騰訊健康AI制藥業務負責人劉偉表示，這一套基于AI預測的抗體虛擬篩選流程，會比傳統的ELISA（酶聯免疫吸附試驗）降低42.5%的成本，成功率提高3-5倍。

從蛋白質結構到成藥性評估，這一整套貫穿藥物研發的AI能力，已經被騰訊健康集成到了旗下的云深智藥平臺。目前該平臺的行業用戶達到數千個，絕大多數都是藥企。

對于任何一家互聯網醫療平臺來說，藥企都是B端業務的核心。大多數情況下，互聯網醫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場——從生命科學研究的角度切入，服務于藥企的前期研發，與其形成更緊密的商業同盟。

“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動，因為看到了這個行業可以用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，也不會轉向全流程臨床服務的外包。

但即便這樣，這塊蛋糕也已經足夠誘人。

據吳文達透露，目前騰訊健康在B端已經有了一定的商業模式。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布，真正向行業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以及創新，把最小的模塊做到極致，把這個能力給到各方，做離產業最近的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的行醫往事，那段在低資源地區行醫的經歷，讓他重新思考醫患關系和背后的系統性問題。此后，他徹底從臨床一線轉向公共衛生領域，專注于醫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背后瑣碎的煩惱，重塑醫患之間的緊密聯系。

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保電子憑證（即“醫保碼”）業務的普及，為用戶的便捷就醫鋪設信息基礎；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，微信幫助醫保電子憑證接入全國31個省級行政區，騰訊健康小程序覆蓋全國2700多家醫院。至此，騰訊健康的C端業務完成了第一階段的布局。

很快，他們就將迎來AI大模型驅動下的全新變革。

坦率地說，在大模型技術問世后，各家互聯網醫療巨頭的C端產品形態相差無幾。AI導診、AI預問診、AI報告解讀、AI健康管家，其產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生的服務。做得再深入一些的公司，則是和各大頭部醫院合作，雙方通過共有知識產權的方式，對某個專科模型進行深度調優，使其性能達到或超越專科醫生的水平。

而騰訊的特殊之處在于，他們既順應市場需求，為其生態體系內的用戶提供了上述產品的服務，又在主流視野之外，悄悄進行著一場“AI+普惠醫療”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，隸屬于可持續社會價值事業部（簡稱SSV），初衷是依托騰訊的數字化能力，在低衛生資源地區探索健康普惠的可持續模式。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布了一項名為“低資源地區宮頸癌智能化防控“的項目成果。這個項目持續三年，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翟家歡表示，在整個項目的運行過程中，騰訊數字化團隊提供了三大武器，分別是婦幼健康管理平臺、基層醫生培訓平臺和AI輔助診斷平臺。在這些數字化平臺的助力下，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端產品交付，雖然每個項目的用戶規模都不大，也沒有商業價值，但卻更貼近他的職業初心，“就像Pony（馬化騰）四年前講的，騰訊始終都是圍繞著CBS（用戶、產業、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，最終也都會從產業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對生命本質的理解，人類會達到一種健康生存的理想態：每個人在出生后，都能根據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。