看片子，人腦電腦誰更強？

日前，神經影像領域一場“人機大戰”在北京落幕。醫療人工智能以更快的速度和更高的準確率，戰勝多位神經疾病專家組成的“人類戰隊”。

專家表示，人工智能有望將醫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，需要醫生通過多年的積累綜合判斷。

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。現場數百名觀眾不禁發出唏噓聲。原來，需要獨立完成225道題目的“BioMind天醫智”提前了將近15分鐘“交卷”，這時的“人類戰隊”仍在緊張作答。

正式比賽分為AB兩組。A組的一方是15名“人類戰隊”醫生成員，由全國線上預賽產生的優勝者6名、國內神經疾病排名前列的專家7名及國外知名醫院專家2名組成。每位醫生需要在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名醫生的工作，即完成總計225道題的判讀。B組共有10名醫生，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組每名醫生需要在30分鐘內判讀3張片子，允許醫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。

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療AI勝出？

此次比賽中，A組試題為高培毅從天壇醫院腦腫瘤病例庫中隨機挑選，B組為北京天壇醫院常務副院長王擁軍教授從國家神經系統疾病臨床醫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，天壇醫院多年的病例匯總分析都錄入了它的系統里，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。

人工智能前景如何？

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

高培毅介紹，天壇醫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。現在患者到醫院做核磁，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。

“大量病例的標準化標注既是AI發展的機遇，又是制約發展的瓶頸。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，將成為輔助基層醫生，特別是偏遠地區基層醫生如何閱讀、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，它能夠幫助醫生完成初篩和評定，最終由醫生進行印證判斷，提高工作效率，節省重復機械工作，特別是在判斷結果不一致時，可提醒醫生避免漏診誤診。