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看片子，人腦電腦誰更強？日前，神經影像領域一場“人機大戰(zhàn)”在北京落幕。醫(yī)療人工智能以更快的速度和更高的準確率，戰(zhàn)勝多位神經疾病專家組成的“人類戰(zhàn)隊”。專家表示，人工智能有望將醫(yī)生從繁重的讀片診斷中解放出來，有更多時間做研究、給病人以溫暖，節(jié)省患者看病成本。同時，專家也提醒，影像判讀不是單純看片子，對患者的病史也要有了解。不同疾病有時會有相同表現(xiàn)，需要醫(yī)生通過多年的積累綜合判斷。

備受關注的神經影像領域“人機大戰(zhàn)”，日前在北京落下帷幕。大賽由國家神經系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心、首都醫(yī)科大學人腦保護高精尖創(chuàng)新中心和中國卒中學會聯(lián)合主辦。人工智能（AI）選手“BioMindTM天醫(yī)智”以高出20%的正確率，戰(zhàn)勝了來自全球神經系統(tǒng)疾病診斷的25名醫(yī)界“最強大腦”。醫(yī)療AI將給腦科醫(yī)學帶來哪些改變？

比拼速度 電腦更快

當場內大屏幕上的倒計時還有14分鐘30秒的時候，答題完畢的提示音響了?，F(xiàn)場數(shù)百名觀眾不禁發(fā)出唏噓聲。原來，需要獨立完成225道題目的“BioMind天醫(yī)智”提前了將近15分鐘“交卷”，這時的“人類戰(zhàn)隊”仍在緊張作答。

正式比賽分為AB兩組。A組的一方是15名“人類戰(zhàn)隊”醫(yī)生成員，由全國線上預賽產生的優(yōu)勝者6名、國內神經疾病排名前列的專家7名及國外知名醫(yī)院專家2名組成。每位醫(yī)生需要在30分鐘內對15張顱內腫瘤的CT、MRI影像進行判讀及血腫預測。另一方人工智能BioMind同樣需要在30分鐘內完成15名醫(yī)生的工作，即完成總計225道題的判讀。B組共有10名醫(yī)生，全部是副主任級別以上，他們進行的是腦血管疾病CT、MRI影像判讀，B組每名醫(yī)生需要在30分鐘內判讀3張片子，允許醫(yī)生們進行判讀結果討論，而BioMind需要在30分鐘內判讀30張片子。

“人類戰(zhàn)隊”選手面前都是一臺顯示題目的電腦、一張紙質版的答題卡以及一支筆，答題時選手們緊緊盯著屏幕，撥動鼠標查看影像圖，不時托著下巴思考。另一側，“BioMind天醫(yī)智”的屏幕上，飛快地掃過一張張片子，并快速顯示出在它看來每組片子反映的腦部腫瘤疾病。

參賽的人工智能機器，由北京天壇醫(yī)院與北京安德醫(yī)智科技有限公司合作研發(fā)。拜師北京天壇醫(yī)院神經影像學中心主任高培毅教授后，“BioMind天醫(yī)智”已成為天壇醫(yī)院神經影像團隊最“年輕”的入室弟子。

北京天壇醫(yī)院放射科副主任荊利娜是14號選手。她答題與平時看片子狀態(tài)一樣。15道題目里有一兩道拿不準，平時如果遇上這種情況，她會寫出兩個答案，然后向高年資的專家請教，或者大家一起討論一下。比賽的時候只能寫一個答案，當時想了比較久。

大量樣本 瞬時掌握

到底是“最強大腦”勝出，還是這個剛剛問世不久的醫(yī)療AI勝出？

此次比賽中，A組試題為高培毅從天壇醫(yī)院腦腫瘤病例庫中隨機挑選，B組為北京天壇醫(yī)院常務副院長王擁軍教授從國家神經系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心腦出血病例庫隨機挑選，兩組試題均非AI訓練試題，為保證試題的保密性，來自北京市長安公證處的公證人員為試題挑選、封存進行了公證。

最終現(xiàn)場比賽結果是： A組的225例判讀，AI用時15分鐘準確率87%、15位醫(yī)生用時30分鐘準確率66%；B組：AI用時15分鐘準確率83%，10位醫(yī)生用時30分鐘準確率63%，無論時間還是準確率，AI完勝。

荊利娜對它的速度是有心理準備的，天壇醫(yī)院多年的病例匯總分析都錄入了它的系統(tǒng)里，樣本量超級大，而且是瞬時掌握，速度方面肯定比不過它。但真的沒想到在準確率方面會輸。

面對“BioMind天醫(yī)智”兩輪勝出的成績，它的老師高培毅說，通過對北京天壇醫(yī)院近十年來接診的數(shù)萬神經系統(tǒng)相關疾病病例影像的系統(tǒng)學習，“BioMind天醫(yī)智”在腦膜瘤、膠質瘤等常見病領域的磁共振影像診斷能力相當于一個高級職稱醫(yī)師級別的水平，實力不容小覷。每種腫瘤背后，它都學習了1000個病例，目前基本上已經掌握了50種顱腦腫瘤，這是任何一名醫(yī)生都難以實現(xiàn)的。

“對它的比賽成績不夠滿意，我認為它的準確率應該在90%以上。”高培毅說，接下來他們將對AI的“丟分”原因進行研究分析。

“機器訓練時間不夠，如果能夠再多給AI一些學習時間，它將會表現(xiàn)更好。”王擁軍說，如果AI對于血腫預測的準確率能夠超過85%，國家神經系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心就計劃啟動臨床驗證研究。

人工智能 前景如何

速度快、準確率高，醫(yī)療AI表現(xiàn)令人贊嘆的同時，更多人關心的是它未來將給神經醫(yī)學帶來哪些改變，人腦疾病可以實現(xiàn)電腦診斷嗎？

高培毅介紹，天壇醫(yī)院一個影像大夫每天讀片診斷的時間達到18個小時。按照“BioMind天醫(yī)智”目前的速度，一個大夫一天的工作量，它只需要400—500秒，也就是不到10分鐘的時間?，F(xiàn)在患者到醫(yī)院做核磁，結果都要等第二天以后才能拿到。如果讓AI來做，那么核磁結果基本上立等可取，幾分鐘就行。

“醫(yī)生工作強度非常大，希望未來AI能把醫(yī)生解放出來，讓醫(yī)生有更多時間做研究、給病人溫暖，也讓患者節(jié)省看病成本。”高培毅說。

對于“BioMind天醫(yī)智”在神經影像輔助診斷領域取得的飛速發(fā)展和驚人成績，王擁軍說，它在短短幾個月的時間內，不斷提升疾病診斷效率和準確率；可以學到很多醫(yī)院多年都見不到的罕見、疑難病例，在神經領域的研究開發(fā)和學習深度上，擁有先天優(yōu)勢和大數(shù)據基礎。目前已經向國家藥監(jiān)局提交申請，希望在臨床中應用這款AI產品，提高基層醫(yī)院影像診斷準確率，同時也提高影像判讀速度，為患者節(jié)約時間。

本次決賽的評委之一、重慶醫(yī)科大學神經科學中心主任謝鵬教授表示：“對已有知識的診斷來說，從大數(shù)據深度學習的角度上看，AI獲勝的幾率要大得多，它應該是了然于胸的。但在一些新的、特定的、目前醫(yī)學界也還沒有太多共識的疾病領域，AI可能還‘搞’不過人類。”

“我覺得將來它贏不了我。”荊利娜說，它不了解醫(yī)學的復雜性，影像判讀不是單純看片子，對患者的病史也要有了解，包括實驗室檢查等。不同疾病也會有相同表現(xiàn)，需要醫(yī)生通過多年的積累綜合判斷傾向于哪一個，而不是單純通過核磁片子、通過某個征象來判斷。

“我個人并不是很在意這場比賽誰輸誰贏。”王擁軍表示，本次神經影像人工智能人機大賽并非意在挑起人類醫(yī)生和AI之間的戰(zhàn)火，希望能夠通過這個比賽，能讓醫(yī)生們體驗到人工智能的魅力，特別是讓部分抱有懷疑態(tài)度的醫(yī)生，進一步對人工智能進行了解。

“大量病例的標準化標注既是AI發(fā)展的機遇，又是制約發(fā)展的瓶頸。真正的AI技術是一個不斷學習的過程，永遠不會完美。”王擁軍表示，具備“天壇標準”的AI技術漸趨成熟后，將成為輔助基層醫(yī)生，特別是偏遠地區(qū)基層醫(yī)生如何閱讀、診斷、預測片子的學習和培訓工具，方便腦病患者在“家門口”就能獲得高品質、個性化的診療方案。此外，它能夠幫助醫(yī)生完成初篩和評定，最終由醫(yī)生進行印證判斷，提高工作效率，節(jié)省重復機械工作，特別是在判斷結果不一致時，可提醒醫(yī)生避免漏診誤診。

《 人民日報 》（ 2018年07月02日 13 版）