近期，雷鋒網AI掘金志邀請騰訊天衍實驗室主任鄭冶楓，做客雷鋒網公開課，以“騰訊抗疫故事”為題，對騰訊兩個月相繼做出的健康小程序、新冠肺炎CT輔助診斷、肺炎疫情趨勢三個產品做出了技術分享。

后續將有更多課程上線，添加微信公眾號 醫健AI掘金志 報名聽課，或收看本節課程視頻回放

過去兩個月，騰訊作為國內互聯網行業第一梯隊，在抗擊疫情中付出了諸多努力，其中騰訊健康小程序提供實時疫情展示、線上問診AI自查服務，累計有3億用戶使用。

鄭冶楓表示，騰訊健康小程序抗疫專區上線的15個工具中，天衍實驗室參與了5項，包括疫情知識問答、患者同小區、發熱自查、發熱門診、口罩攻略。在疫情問答中，天衍實驗室利用自研LTD-BERT模型識別用戶意圖，把推理速度提高了40倍，滿足上線大流量需求，理解用戶意圖以后做問答匹配，精準地給用戶提供疫情信息。

而在新冠肺炎CT輔助診斷產品的研發上，克服數據量不足、標注力量不夠等問題，天衍實驗室采用魔方自監督學習方式訓練模型，在小數據集上進行微調，就肺炎、非肺炎、病毒性肺炎和非病毒性肺炎做分類。

針對疫情的宏觀防控，天衍實驗室還利用深度學習對“傳統傳染病動力學模型”進行優化，為政府做了國內各省份和海外國家“肺炎趨勢預測”。預測效果上，實際情況跟模型預測非常吻合，在3月3號發布的武漢預測模型中，后續實際證明誤差小于千分之一。

以下為鄭冶楓的演講全文內容，雷鋒網做了不改變原意的編輯。

天衍實驗室是騰訊內部，專注于醫療AI的實驗室, 覆蓋醫療大數據、醫療自然語言理解、醫療影像等等。我們的使命是“全面支持公司醫療線的應用”。2019年我們實驗室提交了將近100個專利，有6個頂會論文發表，參加多項競賽，取得5項醫療AR競賽的冠軍。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯天衍实验室主任郑冶枫的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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