人脑电脑谁更了解大脑 医疗AI将带来哪些改变？[组图]

　　北京天坛医院放射科副主任荆利娜是14号选手。她答题与平常看片子状态一样。15道题目里有一两道拿不准，平常假如遇上这种情况，她会写出两个答案，然后向高年资的专家请教，或者大家一起讨论一下。竞赛的时候只能写一个答案，当时想了比较久。

　　“我觉得未来它赢不了我。”荆利娜说，它不了解医学的复杂性，影像判读不是单纯看片子，对患者的病史也要有了解，包括实验室检查等。不同疾病也会有相同表现，需要医生通过多年的积存综合推断倾向于哪一个，而不是单纯通过核磁片子、通过某个征象来推断。

　　本次决赛的评委之一、重庆医科大学神经科学中心主任谢鹏教授表示：“对已有知识的诊断来说，从大数据深度学习的角度上看，AI获胜的几率要大得多，它应该是了然于胸的。但在一些新的、特定的、目前医学界也还没有太多共识的疾病领域，AI可能还‘搞’不过人类。”

　　“对它的竞赛成绩不够中意，我认为它的准确率应该在90%以上。”高培毅说，接下来他们将对AI的“丢分”原因举行研究分析。

　　荆利娜对它的速度是有心理预备的，天坛医院多年的病例汇总分析都录入了它的系统里，样本量超级大，而且是瞬时掌握，速度方面肯定比不过它。但真的没想到在准确率方面会输。

　　“医生工作强度非常大，希翼将来AI能把医生解放出来，让医生有更多时光做研究、给病人温暖，也让患者节约看病成本。”高培毅说。

　　到底是“最强大脑”胜出，还是这个刚刚问世不久的医疗AI胜出？

　　正式竞赛分为AB两组。A组的一方是15名“人类战队”医生成员，由全国线上预赛产生的优胜者6名、国内神经疾病排名前列的专家7名及国外知名医院专家2名组成。每位医生需要在30分钟内对15张颅内肿瘤的CT、MRI影像举行判读及血肿预测。另一方人工智能BioMind同样需要在30分钟内完成15名医生的工作，即完成总计225道题的判读。B组共有10名医生，全部是副主任级别以上，他们举行的是脑血管疾病CT、MRI影像判读，B组每名医生需要在30分钟内判读3张片子，愿意医生们举行判读结果讨论，而BioMind需要在30分钟内判读30张片子。

　　对于“BioMind天医智”在神经影像辅助诊断领域取得的飞快进展和惊人成绩，王拥军说，它在短短几个月的时光内，不断提升疾病诊断效率和准确率;可以学到无数医院多年都见不到的罕见、疑难病例，在神经领域的研究开拓和学习深度上，拥有先天优势和大数据基础。目前已经向国家药监局提交申请，希翼在临床中应用这款AI产品，提高基层医院影像诊断准确率，同时也提高影像判读速度，为患者节省时光。

　　“大量病例的标准化标注既是AI进展的机遇，又是制约进展的瓶颈。真正的AI技术是一个不断学习的过程，永久不会完美。”王拥军表示，具备“天坛标准”的AI技术渐趋成熟后，将成为辅助基层医生，特别是偏远地区基层医生如何阅读、诊断、预测片子的学习和培训工具，方便脑病患者在“家门口”就能获得高品质、个性化的诊疗方案。此外，它能够关心医生完成初筛和评定，最终由医生举行印证推断，提高工作效率，节约重复机械工作，特别是在推断结果不一致时，可提醒医生幸免漏诊误诊。

　　备受关注的神经影像领域“人机大战”，日前在北京降下帷幕。大赛由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑爱护高精尖创新中心和中国卒中学会联合主办。人工智能(AI)选手“BioMindTM天医智”以高出20%的正确率，战胜了来自全球神经系统疾病诊断的25名医界“最强大脑”。医疗AI将给脑科医学带来哪些改变？

看片子，人脑电脑谁更强？日前，神经影像领域一场“人机大战”在北京降幕。医疗人工智能以更快的速度和更高的准确率，战胜多位神经疾病专家组成的“人类战队”。专家表示，人工智能有望将医生从繁重的读片诊断中解放出来，有更多时光做研究、给病人以温暖，节约患者看病成本。同时，专家也提醒，影像判读不是单纯看片子，对患者的病史也要有了解。不同疾病有时会有相同表现，需要医生通过多年的积存综合推断。

　　此次竞赛中，A组试题为高培毅从天坛医院脑肿瘤病例库中随机选择，B组为北京天坛医院常务副院长王拥军教授从国家神经系统疾病临床医学研究中心脑出血病例库随机选择，两组试题均非AI训练试题，为保证试题的保密性，来自北京市长安公证处的公证人员为试题选择、封存举行了公证。