系全球首款CT、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品,；相當于高年資主任醫(yī)師水平,。

　　未來，在CT機旁坐診的或許不再是白大褂醫(yī)生,，而是閃著電源光的人工智能。暢想一下，十年后,，當你走進醫(yī)院影像科,，第一眼看到的會是醫(yī)生還是人工智能呢？

　　上個月,，全球首場圍繞神經(jīng)系統(tǒng)疾病影像診斷的“人機大賽”啟動,，國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心宣布備戰(zhàn)，面向全球致力于攻克“腦病”的醫(yī)生發(fā)出“英雄帖”,。一個月來,，參賽情況如何？

　　近日,，記者從北京天壇醫(yī)院了解到,，目前已有來自全國385家醫(yī)院及各類醫(yī)療機構的700余名醫(yī)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(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心和首都醫(yī)科大學人腦保護高精尖創(chuàng)新中心等共同研發(fā)的全球首款CT,、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品——“BioMindTM”天醫(yī)智。據(jù)介紹,，“BioMindTM”天醫(yī)智的診斷準確率已達到95％以上,，相當于一個高年資主任醫(yī)師級別的水平。

　　工作人員正在調試“BioMindTM”天醫(yī)智

　　機器診斷準確率達到什么水平,？

　　“神經(jīng)系統(tǒng)就是一個萬向鏈接的網(wǎng)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,?！蓖鯎碥娛菄疑窠?jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心副主任、北京天壇醫(yī)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(yī)師級別的水平,。

　　這次向全球招募神經(jīng)科醫(yī)生開展“人機大賽”，其目的也是要驗證天醫(yī)智診斷的準確性,。王擁軍認為,，天醫(yī)智應用在神經(jīng)疾病預防、診療,、預后和康復等階段具有無可比擬的優(yōu)越性,，未來將在神經(jīng)疾病醫(yī)療領域帶來一場顛覆性的“技術革命”。

　　另一方面，通過大數(shù)據(jù)智慧,，對人腦經(jīng)驗（臨床頂級專家的技術和經(jīng)驗）的高效,、深度學習，天醫(yī)智有望解決“人腦”難以解決的疾病“死角”,。

　　基層醫(yī)院診斷能否與大醫(yī)院同等水準,？

　　如果“BioMindTM”天醫(yī)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(yī)院每年手術量約為一萬例，而在大部分基層醫(yī)院,，這個數(shù)字可能只停留在兩位數(shù),。大多數(shù)患者即使在基層做了檢查，還是會選擇攜帶片子到三甲大醫(yī)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(yī)院能利用AI技術為診斷賦能,，讓基層醫(yī)生在讀片診斷上與大醫(yī)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(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)智有效挖掘信息與疾病的潛在聯(lián)系的能力還可輔助醫(yī)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(yī)療團隊提前為患者可能遇到的危險提供解決方案,。

　　人工智能看病能否取代醫(yī)生？

　　隨著人工智能應用逐漸滲透至社會更多行業(yè),，不少人是否因此失業(yè)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(yī)生未來不再具備競爭力,？

　　“覺得它輕易就能取代醫(yī)生的人,，把醫(yī)生的工作看得太簡單了?！北本┨靿t(yī)院神經(jīng)影像學中心主任高培毅認為,，AI在大數(shù)據(jù)深度學習方面的確具備巨大的優(yōu)勢,，不過在實際診斷中，放射科醫(yī)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(yī)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(jīng)接受過的藥物,、治療、反應,。綜合以上情況后,，才能做出診斷?！彼硎?，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(yī)生,。王擁軍也認為,，人工智能應用可以將醫(yī)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(fā)性工作,。

　　此外，目前AI在神經(jīng)系統(tǒng)影像診斷方面,，仍完全依賴于數(shù)據(jù)真實性和質量的支撐,，在缺乏大數(shù)據(jù)支持的疑難病、罕見病診斷領域,，AI和專業(yè)醫(yī)生之間仍存在差距,。

　　天醫(yī)智AI也需要“考試”

　　記者了解到，在“出師”之前,，天醫(yī)智AI經(jīng)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(yī)學院求學時就學習了代碼編程,、數(shù)據(jù)庫等技術,，對計算機輔助診斷有所涉獵。去年,，他了解到醫(yī)院希望研發(fā)神經(jīng)系統(tǒng)影像診斷的AI,，還對AI進行了一次“考試”。他給出了神經(jīng)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(fā)團隊相關負責人介紹,，正式“培養(yǎng)”中，AI的學習教材直接來源于天壇醫(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,，巨大的數(shù)據(jù)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?！皩W藝”半年后,，AI在一些神經(jīng)系統(tǒng)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(zhàn)”決賽備戰(zhàn)中，高培毅還為提升AI系統(tǒng)應戰(zhàn)能力展開集訓,。300多個病例,，陪練醫(yī)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(wěn)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(yī)生會被情緒、狀態(tài),、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(wěn)定,。”高培毅表示,。