昨天，備受關注的全球首場神經(jīng)影像人機大戰(zhàn)在國家會議中心舉行，在腦腫瘤和腦血管影像判讀比賽中，醫(yī)療AI最終以高出20%的準確率戰(zhàn)勝25名人類醫(yī)生。如果這款AI產(chǎn)品投入實用，核磁檢查的出片速度將從現(xiàn)在的幾天縮短至幾分鐘。

2018年6月29日-30日，一場AI vs人類醫(yī)生的“讀片大戰(zhàn)”在北京國家會議中心展開。

這場比賽由國家神經(jīng)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，是全球首場神經(jīng)影像人工智能人機大賽。

參加比賽的雙方，AI這邊是一個名叫“BioMind 天醫(yī)智”的系統(tǒng)，由國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心與首都醫(yī)科大學人腦保護高精尖創(chuàng)新中心、北京安德醫(yī)智科技有限公司共同研發(fā)，號稱全球首款CT、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品。

人類這邊，則由25名全球神經(jīng)影像領域頂尖專家、學者和優(yōu)秀臨床醫(yī)生組成，他們中有擁有幾十年臨床工作積累的影像學大咖，也有有志于AI系統(tǒng)研究的青年科技人才。經(jīng)過前期招募、預賽及定向邀請選拔而出。

經(jīng)過緊張激烈的角逐，在兩輪比賽中，BioMind分別以87%、83%的準確率，戰(zhàn)勝醫(yī)生戰(zhàn)隊66%、63%的準確率。值得一提的是，兩輪比賽BioMind均僅用15分鐘左右時間便答完所有題目，而醫(yī)生戰(zhàn)隊幾乎答到最后一秒。

醫(yī)生隊伍緊張討論

A組比賽結(jié)果

神經(jīng)影像人工智能人機大賽賽制介紹

據(jù)了解，大賽將分A、B組進行，內(nèi)容包括：顱內(nèi)腫瘤CT、MRI（核磁）影像判讀；腦血管疾病CT、MRI影像判讀及血腫預測；腦血管病（狹窄、微出血、梗死、腦白質(zhì)病變、腔隙灶、血腫）病灶標識，出血體積及梗死體積測量。

A組比賽中，有15名人類醫(yī)生，包括此前全國線上預賽產(chǎn)生的優(yōu)勝者6名、國內(nèi)神經(jīng)疾病排名前列的專家7名，以及國外知名醫(yī)院專家2名。本組試題共225題，人類選手每人回答15題，AI 回答225題，最終以人類選手整體成績與AI對比。

B組比賽由10名人類神經(jīng)影像領域“大咖”（國內(nèi)神經(jīng)疾病排名前列醫(yī)院專家8名+知名醫(yī)院的專家2名）和AI比賽。其中，每名人類選手都與AI一樣，完成30道題的挑戰(zhàn)，最終將以人類選手整體成績 VS AI成績。

A組試題為首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院神經(jīng)影像學中心主任高培毅教授從天壇醫(yī)院腦腫瘤病例庫中隨機挑選，B組為首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院常務副院長王擁軍教授從國家神經(jīng)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，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。

賽前，公證人員正式為試題解封，并交付本次決賽評審專家，進行最終題目抽取。據(jù)了解，由于本次比賽使用的病例均為首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院病例庫中回顧性病例，因此，最終評判結(jié)果以醫(yī)院最終病理結(jié)果為準。為保證準確性，選手開始答題后，評委對試題結(jié)果進行二次審核。

最終，在A組比賽中：225例判讀，AI用15分鐘準確率達87%，15位醫(yī)生用30分鐘準確率達66%；B組比賽中，10名頂尖醫(yī)生對戰(zhàn)AI，同樣完成30道腦血腫擴大預測試題，AI以83% VS 63% 準確率勝出。

獲勝醫(yī)療AI：每個腫瘤背后都學習了1000個病例，基本掌握50種顱腦腫瘤

參加比賽的AI——BioMind天醫(yī)智，是由國家神經(jīng)體系疾病臨床醫(yī)學研討中心和首都醫(yī)科大學人腦維護高精尖立異中心等一起研制的全球首款CT、MRI神經(jīng)印象人工智能輔佐確診產(chǎn)品。

在參加比賽前，它已經(jīng)跟著北京天壇醫(yī)院神經(jīng)影像學中心主任高培毅學習了半年。

對于本次比賽AI學生取得的成績，高培毅并不意外，他介紹說，通過對北京天壇醫(yī)院近十年來接診的數(shù)萬余神經(jīng)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(zhì)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(jīng)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。”

北京天壇醫(yī)院，作業(yè)人員正在調(diào)試“BioMindTM”天醫(yī)智

在近期“人機大戰(zhàn)”決賽備戰(zhàn)中，高培毅還為提高AI體系應戰(zhàn)表現(xiàn)打開集訓。300多個病例，陪練醫(yī)師們需10小時以上時刻才做完結(jié)，AI只需不到半小時。除了學習速度外，它的安穩(wěn)性也顯著逾越人類。“不知道累，也不受外界攪擾要素的影響。不像醫(yī)師會被心情、狀況、時刻地址等外界要素打擾，然后影響描繪準確性。它永久堅持鎮(zhèn)定，水平安穩(wěn)。”

不過，他對自己AI學生的表現(xiàn)還不太滿意。“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。

戰(zhàn)勝25位醫(yī)生≠戰(zhàn)勝人類醫(yī)生，AI和專業(yè)醫(yī)師仍然存在差距

關于這次比賽結(jié)果，中國科學院院士、第三軍醫(yī)大學病理學研究所所長、西南醫(yī)院病理科主任卞修武表示，“我希望大家不要產(chǎn)生對立性思維，因為無論醫(yī)生勝還是人工智能勝，對于醫(yī)療界和廣大患者都是一件大好事。”卞修武認為，人工智能更聚焦于某一細分領域，但醫(yī)生有其系統(tǒng)性的學習，所以人工智能如果能作為一個幫手幫助醫(yī)生工作，將會是醫(yī)生的一大福利。

美國卡內(nèi)基梅隆大學（CMU）計算機科學學院副教授馬堅告訴新智元，AI對一些特定的問題在特定的時間內(nèi)比人做得更好，這類事情之前也發(fā)生過，這可能是又一個有意思的案例。但是，通過 AI 和幾個醫(yī)生的比賽的結(jié)果，就說AI戰(zhàn)勝某個整個的職業(yè)領域肯定不妥。

馬堅表示，目前AI對單一數(shù)據(jù)源的分類可能做的不錯，但是如何從復雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)中有效綜合作出診斷和治療意見，AI可能還有非常多問題要解決，而且，這還涉及到更多社會學意義上的問題，譬如AI和醫(yī)生以及病人互相間信任、溝通的問題。

BioMind的老師高培毅也表示，“覺得它容易就能代替醫(yī)師的人，把醫(yī)師的作業(yè)看得太簡略了。”AI在大數(shù)據(jù)深度學習方面確實具有巨大的優(yōu)勢，不過在實踐確診中，放射科醫(yī)師仍具有很強的不行代替性。

“除了影像查看，一個合格的放射科醫(yī)師還需求看化驗單、體檢單，問詢宗族史、個人病史，了解患者從前接受過的藥物、醫(yī)治、反響。歸納以上狀況后，才敢做出確診。”AI或許能夠代替“看片匠”的任務，但不可能成為一個真實的醫(yī)師。

王擁軍也以為，人工智能使用能夠?qū)⑨t(yī)師們從單調(diào)、重復的作業(yè)中解放出來，然后騰出更多時刻進行開發(fā)性作業(yè)。

此外，現(xiàn)在AI在神經(jīng)體系印象確診方面，仍徹底依賴于數(shù)據(jù)真實性和質(zhì)量的支撐，在缺少大數(shù)據(jù)支撐的疑難病、稀有病確診范疇，AI和專業(yè)醫(yī)師之間仍存在距離。

使用AI輔助，核磁檢查結(jié)果有望縮短至幾分鐘

王擁軍表示，這次向全球招募神經(jīng)科醫(yī)師打開“人機大賽”，意圖主要是為了驗證天醫(yī)智確診的準確性。

目前，全國影像科人才資源地域性分配不均衡問題十分突出。以腦腫瘤為例，北京天壇醫(yī)院每年手術量約為一萬例，而在大部分底層醫(yī)院，這個數(shù)字可能只停留在兩位數(shù)。大多數(shù)患者即便在底層做了查看，仍是會挑選帶著片子到三甲大醫(yī)院來看，有的在“上流”的過程中重復屢次拍片，形成資源糟蹋。假如底層醫(yī)院能使用AI技能為確診賦能，讓底層醫(yī)師在讀片確診上與大醫(yī)院具有平等水準，提高醫(yī)治功率，就能削減患者不必要的醫(yī)治環(huán)節(jié)和經(jīng)濟損失，也能減輕大醫(yī)院壓力。

此外，在天壇醫(yī)院，天醫(yī)智有用發(fā)掘信息與疾病的潛在聯(lián)絡的才干還可輔佐醫(yī)師對疾病做出更為精準的猜測，如猜測患者血腫后是否會大出血的準確度，可從人為判別的60%提高至90%，輔佐醫(yī)療團隊提早為患者可能遇到的風險供給處理方案。

這次比賽，醫(yī)療AI表現(xiàn)出了速度快、準確率高的結(jié)果，令人贊嘆的同時，更多人關心的是它未來將給神經(jīng)醫(yī)學帶來哪些改變——人腦疾病真的可以實現(xiàn)電腦診斷嗎？

高培毅介紹說，一個CI病例背后，可能是近千張片子，天壇醫(yī)院一個影像大夫每天讀片診斷的時間甚至達到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。

“現(xiàn)在患者到醫(yī)院做核磁，結(jié)果都要等第二天以后才能拿到。如果讓AI來做，那么核磁結(jié)果基本上立等可取，幾分鐘就行”。

北京天壇醫(yī)院院長王擁軍介紹說，目前已經(jīng)向國家藥監(jiān)局提交申請，希望在臨床中應用這款AI產(chǎn)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。

不必擔心機器在臨床技術上超越人類醫(yī)生

北京大數(shù)醫(yī)達有限公司創(chuàng)始人、CMU博士鄧侃在了解到這項比賽后，給出了如下的點評：

以往司機必須具備三種能力，第一種是規(guī)劃路徑的導航能力，熟悉地圖，能夠規(guī)劃從起點到終點的合理路徑。第二種是駕駛汽車的操作能力，包括踩油門、踩剎車、轉(zhuǎn)方向盤等等。第三種是對交通實況，迅速做出判斷的能力，譬如避讓行人，如何處理其它車輛超車。

有了導航軟件以后，司機們不再需要熟記地圖，不再需要第一種能力。隨著無人駕駛技術的發(fā)展，不久的將來，司機們也不再需要第二種和第三種能力。

隨著人工智能醫(yī)療技術的發(fā)展，人類醫(yī)生也將不再像以往那樣，依賴臨床經(jīng)驗的個人積累，而是越來越依賴電腦的提示。

讀片是醫(yī)療過程中，診斷的一個環(huán)節(jié)。輸入是檢查設備生成的影像，輸出是文字版的檢查報告，檢查報告中包括兩部分，一個是檢查所見，列出檢查影像中需要關注的特征標志物。另一個是檢查結(jié)果，根據(jù)檢查特征標志物，判斷患者罹患的疾病。

昨天北京舉辦了一場AI vs人類神經(jīng)科醫(yī)生的讀片大賽，在A組比賽中，225例判讀，AI 系統(tǒng)用 15分鐘完成讀片，準確率達87%，15位醫(yī)生用30分鐘準確率達66%；B組比賽中，10名頂尖醫(yī)生對戰(zhàn)AI，同樣完成30道腦血腫擴大預測試題，AI 系統(tǒng)以83% vs 人類醫(yī)生 63% 準確率勝出。

昨天的比賽，人工智能系統(tǒng)以 20% 的顯著優(yōu)勢，戰(zhàn)勝人類醫(yī)生。這說明，在某幾類疾病的讀片中，人工智能確實比人類智能更有優(yōu)勢。而且，不久的將來，在其它疾病的讀片中，機器也勢必超越人類。

整個診斷過程，包括問診、體檢、化驗、檢查。讀片只是檢查這個單個環(huán)節(jié)。不久的將來，機器勢必在診斷和治療全過程，而不僅僅是讀片單個環(huán)節(jié)，超越人類。人工智能醫(yī)療，下一步的發(fā)力點，一定是診斷和治療的全過程的整合，把問診、體檢、化驗、檢查全部串連起來。

人類醫(yī)生會失業(yè)嗎？醫(yī)療界有句名言，“To Cure Sometimes, To Relieve Often, To Comfort Always，有時是治愈；常常是幫助；總是去安慰”。也許機器在治愈和幫助方面，確實比人類醫(yī)生更精準，但是患者需要關懷，需要安慰，醫(yī)生提供的“話療”，哪怕是無聲的一個同情的眼神，機器能難替代人類醫(yī)生。

不用擔心機器在臨床技術方面超越人類，就像不用擔心導航軟件和無人駕駛技術，超越人類司機一樣。歷史經(jīng)驗表明，機器取代人類，完成繁瑣的工作，讓人類騰出手去，完成更精巧的工作。全球人口發(fā)展的歷史也表明，隨著機器的普及和進步，人類人口非但沒有下降，反而不斷增加。