一场人机大战，医生输了，而且输得毫无悬念。比赛之前选择“人类战队”获胜的观众坦言自己的选择是“为了给医生们打气”。不过，输了比赛的医生却很高兴，因为一个聪明的助手诞生了。
　　这场名为“Chain”杯神经影像人工智能人机大赛由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心和中国卒中学会联合主办。对战的双方是“BioMind天医智”神经影像AI辅助诊断系统和海内外25名神经影像领域的资深医生。
　　据介绍，这是该领域全世界范围内首次人机大赛。
　　半年打造出AI“医生”
　　首次亮相的“BioMind天医智”由全球首家神经疾病人工智能研究中心和首都医科大学人脑保护高精尖创新中心共同研发，也是目前全球首款头部疾病（涵盖脑肿瘤、小血管病变、大血管病变、脑卒中等）MRI、CT影像人工智能辅助诊断的整体应用产品。
　　出场应战的“人类战队”则由海内外25名全球神经影像领域的专家、学者、优秀临床医生组成，他们中既有临床工作几十年的影像学“大咖”，也有有志于AI系统研究的青年科技人才，都是经过前期招募、预赛及定向邀请确定的。
　　决赛中，医生分成两组与AI对决，每组共有225个病例影像。相对于医生的聚精会神，AI“从容淡定”，操作人员轻点鼠标后，“BioMind天医智”扫描案件分析，15分钟就响铃交卷了。而这时医生们依旧紧张审视着一张又一张核磁影像。在最后几分钟内，医生们对拿不准的案例进行了讨论。
　　经过评委确定，除了用时长短不同，AI与人类医生的两组准确率分别为87%和66%、83%和63%。
　　对于“BioMind天医智”取得的飞速发展和惊人成绩，北京天坛医院常务副院长王拥军并不意外。“北京天坛医院每年接诊来自全国各地的神经系统疑难杂症患者30 万人次，开展手术1万余例，拥有全国最大的脑病样本库，这样 ‘BioMind天医智’才能在短短几个月内，不断提升疾病诊断效率和准确率。它可以学到很多医院多年都见不到的罕见、疑难病例，在神经领域的研究开发和学习深度上，拥有先天优势和大数据基础。”
　　赛前，不少专家对比赛结果都给出了自己的预测。决赛的评委之一，重庆医科大学神经科学中心主任、国家973项目首席科学家谢鹏表示：“在根据已有知识进行的诊断上，从大数据深度学习的概率上看，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。即使是在AI全胜的围棋比赛中，一场下来几十手的交战中，我也不认为人类的每一步棋都是输给计算机的，有些地方，人类比计算机的思路更精妙。”
　　跨越理解的鸿沟
　　近几年，AI产品“扎堆儿”进入健康领域，但在很多情况下都有点“鸡肋”的感觉。因为AI及其制造者计算机工程师与医生之间存在着理解的鸿沟。如何让AI真正成为医生的助手，能够解决临床中的实际问题，是许多研究团队共同的困惑。
　　“BioMind天医智”也经历了这样一个过程。据国家神经系统疾病临床研究中心大数据中心主任李昊介绍,“最开始AI团队的一些已知算法和常规思路，无法被医生理解。而AI团队又对神经系统疾病的特殊性一头雾水，需求无法匹配。”
　　几个月时间里，国家神经系统疾病临床医学研究中心每一个课题组都派出了至少一名业务出色的医生，紧密对接AI团队的每个工作组，不断讨论磨合，尽量把专业特点、疾病特点、技术特点都沟通清楚。这相当于给AI团队进行了一次医学“集训”。“在此基础上，我们对AI原本的算法进行一些针对性的改进。”李昊认为，从目前的水平来看，进步非常明显。
　　半年以来，通过对北京天坛医院近十年接诊的数万神经系统相关疾病病例影像的系统学习，“BioMind天医智”在脑膜瘤、胶质瘤等常见病领域的磁共振影像诊断准确率已达到90%以上，相当于高级职称医师级别水平。
　　以此次决赛中B组比赛主题为例，要根据脑部片子预测24小时内患者颅内血肿是否扩大并及时干预，因为这是临床降低脑出血患者死亡率的重要措施。在临床中，血肿扩大可通过降低血压、早期用止血药物预防，但是如果预测失误，盲目用药降低血压，也存在出现血栓等风险。
　　据介绍，目前临床上为预测采用的方法是注射碘造影剂。比赛中，“BioMind天医智”判断无需给患者注射造影剂，这样降低了潜在的肾脏损害。
　　“这种在许多临床专家看来都是很难的课题，通过学习大量病例数据，AI掌握得比人更好。”李昊说，在训练中，给了AI一些回顾性的病例，也提供了一些前瞻性临床病例的同步数据，不断加强它的理解能力。通过决赛以及之前的3组测试赛结果来看，AI预测的速度和准确率上都完全战胜了人类。
　　“我们希望未来它可以准确地提示医生，患者24小时内血肿扩大的几率非常大，需要尽快采取更积极更果断的治疗方式。”李昊说。
　　让医生和AI成为“默契CP”
　　现阶段AI的学习成绩是充分可靠的，李昊认为下一步要思考的问题，是如何让它覆盖神经系统更全面的疾病种类。当然，也完全存在个别非常有经验的医生打败AI的可能，这提示AI目前学习的样本量还不够大，还需要专家来帮助完善。
　　今年4月，我国出台《促进互联网+医疗健康发展的意见》，着力推动人工智能在技术研发和产业应用层面取得突出成果。之前，工业和信息化部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》明确提出，发展医疗影像辅助诊断系统，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。
　　“我并不很在意这场比赛谁输谁赢。”王拥军表示，本次神经影像人工智能人机大赛并非意在挑起人类医生和AI之间的“战火”，反而希望通过专业技术的切磋，让医生和AI对彼此有更深层次的理解，为未来临床医学诊断中成为“默契CP”打下基础，“希望能够通过这个比赛，让医生们体验到人工智能的魅力，特别是让部分对人工智能抱有怀疑态度的医生进一步对人工智能进行了解，消除恐惧。此外，希望让大家看到，AI可以完成一些人类很难完成的任务，如准确预测脑出血现象和血肿的扩大情况，今后能够更好地利用AI实现诊疗水平的创新和提升。”
　　他还希望通过这次比赛激发全球神经科医生的兴趣，提供更多稀有病例。当AI技术渐趋成熟后，会成为辅助基层医生，特别是偏远地区基层医生阅读、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。此外能够帮助医生完成初筛和评定，最终由医生进行印证判断，提高工作效率，减少重复机械工作，特别是在判断结果不一时，可提醒医生避免漏诊误诊。
　　据介绍，本次比赛结束后，国家神经系统疾病临床研究中心大数据中心将继续完善“BioMind天医智”学习成果，组织多场国际、国内对抗赛，为未来将其推向临床做好充分准备。同时，向国内医疗机构和神经科医生发出课题招募，入选课题将获得100万元资助，中心还将提供强大的AI技术团队，辅助课题组在感兴趣的领域深入进行学术研究、开发临床可应用的AI产品。（记者 李新玲）

（责任编辑：秋彤）