中新网7月9日电日前，腾讯旗下专业医学科普平台腾讯医典公布数据，截至年6月，月度活跃用户在过去一年增长%以上，并已经医院和多位专家建立合作，其中两院院士、学科带头人80多位。中国工程院院士、著名呼吸病学专家钟南山，中国工程院院士、中国医师协会肾脏内科医师分会会长陈香美，中国工程院院士、清华大学临床医学院院长董家鸿，中国科学院院士、中国疼痛医学学科开创者韩济生，中华医学会心血管病学分会主任委员霍勇，中国临床肿瘤学会CSCO副秘书长、医院副院长郭军等权威专家也担任腾讯医典指导专家。在年正式推出的腾讯医典，将来自医生的专业医学知识与文字、动画、视频等富媒体形式结合，并通过线上社交、大数据、人工智能等技术与用户需求场景精确匹配，让用户在预防、诊断、治疗、康复的全医疗周期中，都能获得想用、有用、能用的医学信息，提高自我健康管理能力和健康素养。而为了保证内容的权威度，腾讯医典也与WebMD达成战略合作，获得超过篇医学内容的全球独家中文授权，作为中国互联网专业医学科普的开创者，腾讯医典用户的高速增长也意味着以“智能+”作为助推器的专业医学科普进入发展快车道，并日益成为医疗卫生大体系前端环节的有效补充。“专业化、深度化、易用性正在成为互联网医学科普发展的方向。在专业性上，医疗与每个人的生命息息相关，医学科普更应该以严谨精确作为首要原则，网络小编们资料整理的‘洗稿式科普’迫切需要被‘医生写的科普’取代。此外，仅仅提供‘这种症状通常是什么病’、‘常见病怎么治’等浅层知识在持续老龄的社会中已经并不足够，大众需要更多的类似中晚期肿瘤等重疾、慢性病的系统化、结构化医疗知识图谱。同时医学科普的表达需要打破认知门槛，以更丰富的手段把专业知识转变成普通用户看得懂、用的上的健康助手。”腾讯医疗副总裁张猛说。每一篇文章都是“绣花活儿”“我们每一篇文章都是专家们做出的‘绣花活儿’。”张猛话语间流露出对执着于科普的医学专家们的敬意。健康与每个人息息相关，医疗资讯也因此在互联网上充斥，依靠标题党、小编东拼西凑、缺乏审核的“洗稿式医学科普”大行其道。拥有庞大流量与内容池的腾讯，如果采用“组装车间”式生产有着天然优势，但在面对严肃医学科普的时候，却选择了每一个零件都自己生产的“呆方法”，下“笨功夫”。腾讯医典内容库中4万余篇文章都由医学专家逐字审核和书写。在重点疾病领域，由全国学科带头人亲自组织一线专家分工合作，共同编撰，从而确保整个医学知识体系的完整性、信息的前沿性，并符合中国临床实际。以肿瘤词条文章为例，平均每个词条编撰所需时间约两个半月，期间编审团队查阅5到10种权威医学期刊，检索至少两个以上医学专用资料库核对，与相关疾病权威医生访谈，联合国内顶级医疗专家和机构共同编撰与审核。而每一条来自腾讯医典的医学科普知识，都会经过基于医疗场景的内容规划、医学专家的交叉审核比对以及根据学科发展前沿的定期复审。每个署名都是医生的一次冒险，是以学术声誉对内容品质的担保“医学科普不应该是静态的，也应该是动态的。医学科普不应该是泛泛而谈，更应该因为病情和治疗进展的不同，提供针对性和精确的知识。”张猛这样认为。在内容的专业生产之外，腾讯医典也对医学科普知识体系结构进行原创。在包括17种癌症在内的多个领域，腾讯医典构建起覆盖单病种诊疗全流程的知识树。从症状辨别、初步诊断、如何治疗到生活管理，把深度文章、专家视频、热门问答、全球最新疗法资讯等内容穿插在各流程中。例如肺癌，就会根据病症分型及分期的不同提供不同医疗知识，实现同一病种因时、因状况甚至因人而异的知识提供，从而以科普的力量，助力用户在各阶段做好每个健康决策。深度医疗科普的推出收到普遍欢迎，相比日常健康资讯类内容，腾讯医典用户在乳腺癌、阿尔茨海默等疾病类目下的文章点击数、停留时长表现尤其突出，在过去一年间多次阅读及高停留的重度用户增速高达12倍，远超普通用户3倍的增长。腾讯医典知识树在癌症等领域实现了因分型分期而异的精准科普让硬核知识容易查、看得懂对腾讯医典而言，仅仅实现内容的高品质并不足够，如何让用户更便捷的获取专业医疗知识同样重要。为此腾讯医典以3D可视化技术将晦涩的医学知识形象化、易认知；并推出智能问答助手，以语音搜索帮助用户实现快捷精准搜索。“医生说让我做乳腺活体检查，但我不知道那是什么，听其他病人描述很可怕，他们要抽出什么、对我的身体有没有伤害，我完全没有概念，所以也不敢做。”在患者医疗决策中，这样的茫然和人云亦云经常发生，如何让复杂的疾病知识更为用户所知、所感？腾讯医典除了图文并茂，如漫画、视频等呈现形式，基于医学知识的特性，腾讯医典还在国内率先开启了将3D人体可视化模型应用于患者端科普的尝试，通过对器官、器官内部以及细胞层的视觉呈现，让患者对疾病原理及治疗原理产生直观认知。未来腾讯医典还将探索医学影像还原、手术流程模拟等前沿科技。医学的高专业性带来的认知壁垒，也让用户的知识查找变的困难。一方面，很多用户无法准确、具体地描述所遇到的问题。另一方面，现有的大多数搜索平台都是基于关键词匹配，缺乏对用户真实意图的判断，“答非所问”情况时有发生。为了打通用户获取资讯的“最后一公里”，腾讯医典将人工智能技术应用于医学科普，并上线肺癌、乳腺癌等智能问答助手。基于深度语义分析、信息抽取技术构建医学问答知识库，并基于自然语言处理和深度学习技术，以语音交互的方式实现对用户意图准确判断，通过追问，引导用户补充有效信息，提供精准回答。例如，在肺癌词条页，当用户询问“基因检测阳性如何治疗”时，智能问答助手会提供肺癌患者基因突变类型相关知识，并进一步追问“患者为阳性的是哪种基因”，再根据患者的回复，提供相应的回答。此外，智能问答助手还会将与用户提问相关度较高的内容均附在回复中，提升用户获取资讯的效率。为了实现专业医学科普在不同场景下的触手可及，腾讯医典在APP和小程序之外，还打通

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