上個月，全球首場圍繞神經系統疾病影像診斷的“人機大賽”啟動，國家神經系統疾病臨床醫學研究中心宣布備戰，面向全球致力于攻克“腦病”的醫生發出“英雄帖”。一個月來，參賽情況如何?
近日，記者從北京天壇醫院了解到，目前已有來自全國385家醫院及各類醫療機構的700余名醫生報名參賽，其中6人順利通過預賽入圍決賽，本月底，他們將與AI展開巔峰對決。
參賽的AI選手，是由國家神經系統疾病臨床醫學研究中心和首都醫科大學人腦保護高精尖創新中心等共同研發的全球首款CT、MRI神經影像人工智能輔助診斷產品——“BioMindTM”天醫智。據介紹，“BioMindTM”天醫智的診斷準確率已達到95%以上，相當于一個高年資主任醫師級別的水平。
焦點1
機器診斷準確率達到什么水平?
“神經系統就是一個萬向鏈接的網絡，最適合開展人工智能研究，特別看好應用于腦病的臨床決策支持。”王擁軍是國家神經系統疾病臨床醫學研究中心副主任、北京天壇醫院常務副院長，他介紹，“BioMindTM”通過對海量疾病信息的深度學習，診斷準確率可達到95%以上，相當于一個高年資主任醫師級別的水平。
這次向全球招募神經科醫生開展“人機大賽”，其目的也是要驗證天醫智診斷的準確性。王擁軍認為，天醫智應用在神經疾病預防、診療、預后和康復等階段具有無可比擬的優越性，未來將在神經疾病醫療領域帶來一場顛覆性的“技術革命”。
另一方面，通過大數據智慧，對人腦經驗(臨床頂級專家的技術和經驗)的高效、深度學習，天醫智有望解決“人腦”難以解決的疾病“死角”。
焦點2
基層醫院診斷能否與大醫院同等水準?
如果“BioMindTM”天醫智可靠，將來實際應用前景如何?
王擁軍介紹，從全國范圍來看，影像科人才資源地域性分配不均衡問題突出。以腦腫瘤為例，北京天壇醫院每年手術量約為一萬例，而在大部分基層醫院，這個數字可能只停留在兩位數。大多數患者即使在基層做了檢查，還是會選擇攜帶片子到三甲大醫院來看，有的在“上流”的過程中反復多次拍片，造成資源浪費。如果基層醫院能利用AI技術為診斷賦能，讓基層醫生在讀片診斷上與大醫院具備同等水準，提升診療效率，就能減少患者不必要的診療環節和經濟損失，也能減輕大醫院壓力。
此外，在天壇醫院，天醫智有效挖掘信息與疾病的潛在聯系的能力還可輔助醫生對疾病做出更為精準的預測，如預測患者血腫后是否會大出血的準確度，可從人為判斷的60%提升至90%，輔助醫療團隊提前為患者可能遇到的危險提供解決方案。
焦點3
人工智能看病能否取代醫生?
隨著人工智能應用逐漸滲透至社會更多行業，不少人是否因此失業一直備受關注。如果人工智能“閱片”準確率已達到95%以上，是否意味著放射科醫生未來不再具備競爭力?
“覺得它輕易就能取代醫生的人，把醫生的工作看得太簡單了。”北京天壇醫院神經影像學中心主任高培毅認為，AI在大數據深度學習方面的確具備巨大的優勢，不過在實際診斷中，放射科醫生仍具有很強的不可替代性。
“除了影像檢查，一個合格的放射科醫生還需要看化驗單、體檢單，詢問家族史、個人病史，了解患者曾經接受過的藥物、治療、反應。綜合以上情況后，才能做出診斷。”他表示，AI也許可以取代看片匠的角色，但不可能成為一個真正的醫生。王擁軍也認為，人工智能應用可以將醫生們從枯燥、重復的工作中解放出來，從而騰出更多時間進行開發性工作。
此外，目前AI在神經系統影像診斷方面，仍完全依賴于數據真實性和質量的支撐，在缺乏大數據支持的疑難病、罕見病診斷領域，AI和專業醫生之間仍存在差距。
■ 揭秘
天醫智AI也需要“考試”
記者了解到，在“出師”之前，天醫智AI經過了半年多的“學習”時間。
上世紀90年代初，高培毅在美國猶他大學醫學院求學時就學習了代碼編程、數據庫等技術，對計算機輔助診斷有所涉獵。去年，他了解到醫院希望研發神經系統影像診斷的AI，還對AI進行了一次“考試”。他給出了神經鞘瘤表皮樣囊腫、腦膜瘤等幾百例常見腫瘤的影像病例讓AI進行學習，不到一周時間，在之后的診斷測試中，AI正確率就幾乎達到95%以上。
該AI研發團隊相關負責人介紹，正式“培養”中，AI的學習教材直接來源于天壇醫院近十年來接診的數萬余神經系統相關疾病病例，巨大的數據庫成為其知識來源。在腦膜瘤、垂體瘤、膠質瘤等常見病領域，AI顯示出了卓越的診斷水平。“學藝”半年后，AI在一些神經系統常見病的判斷上已游刃有余，在部分腦瘤的磁共振影像診斷上，準確率已達到90%以上。
在近期“人機大戰”決賽備戰中，高培毅還為提升AI系統應戰能力展開集訓。300多個病例，陪練醫生們需10小時以上時間才能完成，AI只需不到半小時。
“除了學習速度外，它的穩定性也明顯超越人類。不知道累，也不受外界干擾因素的影響。不像醫生會被情緒、狀態、時間地點等外界因素打擾，從而影響描述準確性。它永遠保持冷靜，水平穩定。”高培毅表示。
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