腾讯医疗AI实验室研发的深度学习系统已实现多维度医学影像解析，涵盖X光片、CT扫描、MRI影像等六类常见医学影像类型。该系统通过海量医学影像数据训练，在肺部结节、乳腺癌灶等病灶识别方面达到专业医师水平。
| 检测项目 | 传统方法准确率 | AI系统准确率 |
|---|---|---|
| 肺结节筛查 | 86.5% | 93.2% |
| 乳腺肿瘤识别 | 78.9% | 89.7% |
在临床实践中，该系统已部署于全国30余家三甲医院放射科，日均处理影像数据量超过5万例。医生工作站可实时获取AI辅助诊断建议，显著提升阅片效率。某肿瘤专科医院的实际应用数据显示，诊断流程时间平均缩短40%。
腾讯计划在未来三年内将医疗AI技术扩展至12个专科领域，重点突破心血管影像智能分析、神经退行性疾病早期预警等关键技术。同时建立医疗AI开放平台，为中小医疗机构提供云端智能诊断服务。
"医疗AI的价值在于赋能而非替代，我们将持续完善人机协同诊断系统。"
