人工智能人机大战 700余名选手对决神经影像人工智能，「人机大战」决赛开战在即

做「AI」的教师？北京天坛医院神经印象学中心主任高培毅教授一开端是回绝的。

神经放射学专家高培毅

作为国内闻名的神经放射学专家，高培毅教授做了一辈子印象学确诊。他深知，人脑是人体内最杂乱的结构之一，具稀有以千亿计的神经元，神经印象学阅历了绵长的开展和探究，依然稀有不清的疑团等候揭开。这样谨慎详尽的作业容不得一丝一毫的判别失误。AI，值得信任吗？

2018 年 6 月，由我国卒中学会、国家神经体系疾病临床医学研讨中心和首度医科大学人脑维护高精尖立异中心一起主办的全球首个神经印象人工智能「人机大战」决赛行将开战。现在已有来自全国 385 家医院及各类医疗机构，700 余名医师报名参赛，其间 6 人顺畅经过预赛入围决赛，等待与 AI 鏖战一场。

那么，上一年年末正式「拜师」高培毅教授的神经印象确诊 AI 体系现在的成果终究怎么？高培毅教授又是怎么看待这个新学生的呢？

AI 学习速度惊人 不受心情状况影响

谈起电脑编程辅佐医学确诊，高培毅并不生疏。上世纪 90 年代初，他前往美国犹他大学医学院肄业。在那里，他连续触摸并学习到代码编程、数据库等技能，并以「肺部球形病灶的计算机辅佐确诊」为主题完结了计算机课的毕业论文。回国后，作业之余学有所用，一台 386 电脑，一套 DOS 体系，他不只为科室规划出医用功用软件，乃至还为协作的医学杂志社修改了一整套收稿体系。

高培毅教授说到，「这方面我感兴趣，也相对比较了解和重视。所以当领导第一次把咱们几个叫到办公室，提起 AI 神经印象确诊是未来的开展趋势，我心里是认同的。不过你问它能不能代替我，现在仍是门儿都没有!」

高培毅教授决议先给期望踏足神经体系印象确诊范畴的 AI 出一道考题，试试它的实力。经过给出神经鞘瘤表皮样囊肿、脑膜瘤等几百例常见肿瘤的印象病例，不到一周的时刻内，AI 在确诊测验中，正确率就简直到达 95% 以上，这一成果，让院方和技能团队都非常振奋。

作业人员正在调试完善 AI 体系，备战行将到来的「人机大战」

随即，AI 团队与院方达到正式协作协议，开端大规模体系学习北京天坛医院近十年来接诊的数万余神经体系相关疾病病历，特别是在脑膜瘤、垂体瘤、胶质瘤等常见病范畴的图像识别，AI 体系显示出杰出的「学霸」气质。「拜师「学艺半年左右的时刻，它在一些神经体系常见病的判别上已挥洒自如，在部分脑瘤的磁共振印象确诊上，准确率已到达 90% 以上，相当于一个高级职称医师等级的水平。

在近期的「人机大战」决赛备战中，高培毅教授为提高 AI 体系的应战才干展开了「集训」，「陪练」的医师们要完结 300 多个病例大约需求 10 小时以上的时刻，消耗的时刻和脑力让医师们直呼「溃散」，而 AI 则只需求不逾越半个小时就能完结。

高培毅教授指出，「除了学习速度外，它的安稳性也是显着逾越人类的。不知道累，也不受外界搅扰要素的影响。不像医师会被心情、状况、时刻地址等外界要素打扰，然后影响描绘的准确性。它永久坚持镇定，水平安稳。」

印象科医师并非「看片匠」 人类的优势 AI 永久无法代替 

尽管高培毅教授供认 AI 在大数据深度学习方面是个「学霸」，也了解人工智能正在「代替」医师的说法，给不少青年医师带来的惊惧，但他依然坚决的以为，放射科医师在实际作业中有很强的不行代替性。

「觉得它容易就能代替医师的人，把医师的作业看的太简略了。「尽管每周只出 2 个半响的门诊，但慕名而来的患者总是抱着片子踏破了高培毅教授的门槛。在患者中口口相传的」神医慧眼「背面，是他几十年从医之路中对各类基础学科临床常识和阅历的堆集。

高培毅，「除了印象查看，一个合格的放射科医师还需求看化验单、要看体检单、要问宗族史，问个人的病史、做过什么医治，用过什么药物，有什么反响……都了解后，才干做出一个医师的确诊。AI 或许能够代替看片匠的人物，但它永久不行能成为一个真实的医师，这是彻底不同的两个概念。」

 

大数据深度学习既是 AI 开展中的机会，也是受限条件和缺点，现在 AI 在神经体系印象确诊方面 ，仍彻底依赖于数据真实性和质量的支撑。在北京天坛医院，AI 正在学习的脑血管病研讨大数据彻底依照科研办法搜集，是现在我国最有价值的医学数据之一，但在缺少大数据支撑的疑难病、稀有病确诊范畴，AI 和高培毅教授中心，隔着几十年从医之路的阅历和判别，这一点上，AI 明显无从仿制和逾越。

高培毅，「我对 AI 的期望，首先是期望他能做一些医师觉得『烦』的、低附加值的、重复性的作业、能够把医师的一部分精力解放出来。在这个学习的进程中，我也会把我的阅历参加 AI 的学习体系，比如说某种病只要男性会得、某种病 90% 都发病于儿童等等，来进一步提高它的学习效果。」

在这点上，高培毅的主意和北京天坛医院常务副院长王拥军的理念不约而同。在本年 4 月份举行 2018·GMIC 全球移动互联网大会上，王拥军在与北京大学光华办理学院张炜教授的对话中提及，「人工智能对医院和医院办理的改动，首战之地的就是 AI 将代替许多医师在做的单调的重复性的作业，AI 的使用，将节省出医师阅片的时刻，能够让医师腾出时刻攻下更多的开发性的作业。」

人工智能赋能读片确诊 补偿印象人才巨大缺口

有统计数据标明，国内医疗印象数据每年增加逾越 30%，但放射科医师的增加仅为 4.3%，人员的增加趋势远远跟不上实际需求，对立愈演愈烈。大都患者一定有这样的阅历，去医院初诊，最常听到的一句话一定是「拍张片子看看」，而跟着各级医院印象设备的大规模引进，能为患者「拍片子」和「看片子」的医师缺口逐年增大。

在北京天坛医院，近年来，伴跟着门诊量和外地患者数量的提高，高培毅教授带领的印象科医师部队不到三十人，每天资两班，作业 16 个小时以上，依然无法彻底满意患者的需求，存在严峻人力不足，特别是从事操作作业的一线技师，作业压力更是成倍骤增。

此外，从全国范围来看，印象科人才资源地域性分配不均衡的问题也非常杰出。以脑肿瘤为例，北京天坛医院每年手术量约为一万余例，而在大部分底层医院，这个数字或许只停留在两位数。大大都患者即便在底层做了查看，仍是会挑选带着片子到三甲大医院来看。「实际上，患者从底层到大医院，阅历了层层途径，片子也往往是拍了又拍。」这样的进程，不只给底层带来了患者的丢失。对患者而言，也造成了经济上的巨大糟蹋和丢失。

本年一月，由国家神经体系疾病临床医学研讨中心、首都医科大学隶属北京天坛医院联合建议建立的天坛神经体系疾病专科联盟 (以下简称专科联盟)，包含了全国近 300 家具有神经学科优势的三级医院加盟。未来，包含神经体系 AI 印象判别技能在内，联盟内部将完成专家、临床、科研、教育等资源共享。

在底层医院，使用 AI 技能为确诊赋能，让底层医师在读片确诊上与大医院具有平等水准，提高治疗功率，削减患者不必要的治疗环节和经济丢失。在北京天坛医院，凭借 AI 有用发掘信息与疾病的潜在联络的才干，还可辅佐医师对疾病做出更为精准的猜测，如猜测患者出血后是否会脑血肿的准确度，可从人为判别的 60% 提高至 90%，辅佐医疗团队提早为患者或许遇到的风险供给解决方案。

高培毅，「抱负状况下，这套体系正式使用后，至少能够代替医师 20% 的作业时刻，让医师有更多的精力专心于科研和人文，给患者更多温度。」