看脑病片子，医生又输给AI部分医生要
服务有“私”想的双创医生；团结有思想的医疗创业者
近几年人工智能在不同领域有了发展和应用。今年4月，我国出台《促进互联网+医疗健康发展的意见》，着力推动人工智能领域在技术研发和产业应用层面取得突出成果。其中《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（-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。
在这次大赛中首次亮相的“BioMind天医智”是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的，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。
半年以来，机器算法团队与医生团队不断磨合，相互理解各自需求，共同制造训练AI。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，相当于一个高级职称医师级别水平。
对应，此次出场应战的“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。
在决赛中，医生分成两组与AI对决，每组共有个病例影像。AI表现出诊断用时短，准确率高的特点，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，医院常务副院长王拥军并不意外，“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。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。作为本次决赛的评委之一，中国医师协会神经内科医师分会会长、重庆医科大学神经科学中心主任、国家项目首席科学家谢鹏教授表示：“对已有知识的诊断来说，从大数据深度学习的概率上看，AI获胜的几率要大的多，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AI全胜的围棋比赛中，一场下来几十手的交战中，我从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。”
国家神经系统疾病临床研究中心大数据中心主任李昊也表示，现阶段，AI学习成绩是充分可靠的，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，更需要专家来帮忙完善。
“我个人并不是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，能让医生们都能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可以完成一些仅凭人类很难达到的水平，如准确预测脑出血和血肿的扩大，今后能够更好的利用AI实现诊疗水平的创新和提升。”
他希望通过这次比赛，激发起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。
医生已与AI对战多次
关于人工智能PK医生的比赛其实在国内已经举办了多次，情况不出意料，AI比医生更有优势。
第一回合：年10月，浙江大学的机器人DE，医院超声医学科医生，针对超声影像的甲状腺结节良恶性，进行同台甄别，AI胜；
第二回合：今年4月~9月，北京计算机中心与医院发起人机对读，以“甲状腺结节超声图像的性质判定”为主题，AI有胜有负；
第三回合：年10月21日，80名医生对战1台AI。这次，AI排名第二，读片准确率达84.85%。超声诊断专家吕国荣教授获得第一名，读片准确率达到87.88%。
第四回合：年11月24日，“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件对战名超声医生。双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像，俗称“读片”。整个比赛共有50张图片，场内医生和安克侦定时12分钟，场外通过网络答题的医生定时30分钟。
12分钟后，“安克侦”轻松完成比赛，对每张图片的判断耗时均少于15秒。而场内医生们虽然也完成了答题，但几乎每个医生的脸上都挂着紧张、为难的表情。30分钟后，场外医生们也完成了答题。
“第一名人工智能，得分86分，第二名超声医生得分76分，场外名通过网络远程参赛的超声医生，有3位并列第一名，得分86分，并列本次甲状腺结节读片比赛第一名。”，比赛组织者表示“虽然分数上是平局，但效率上AI赢了，而且AI不会受到客观环境因素的影响。”
对50张图片进行回顾性分析，通过对病例、病理、AI诊断结果、人工诊断结果对比分析，发现人工智能对微钙化、回声程度、无回声识别强于超声医生的肉眼。”
第五回合：年7月，在北京举行的一场“AI-医师读片竞赛”。参赛选医院、医院的四名资深医生组成的“病理医生团”，另一方则是羽医甘蓝研制的宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统。对战内容是分别对7份宫颈TCT病理涂片进行读片诊断。
在速度方面，机器显然更胜一筹，不到5分钟就完成了所有诊断任务。医师团则在20分钟左右完成了任务。诊断结果方面，在对7份宫颈细胞涂片是否显示病变的判定中，宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统提交的诊断结果与四位医师完全一致。
医生会被AI取代？
人工智能的出现，医生到底会不会被替代呢？
丁香园创始人李天天在参加复旦大学上海医学院(原上海医科大学)90周年校庆系列活动之际表示，自己也是一位受过训练的专业神经内科的医生。“无论从感情来讲，还是从对行业理解来讲，我都很难说医生被替代掉的话。”李天天坦言，“我想了好多理由，比如说医学是有温度的，医生要传递感情，而机器人是不能传递的，再比如说一些复杂的、疑难的需要多室科协同操作的手术，也很难让机器人来替代。”
不过，随着人工智能的技术更新，李天天的看法也发生了一些改变，他认为影像与病理医生可能会被取代。“这两类医生有个什么共同特点呢？都不直接接触患者，我说的影像医生不是放疗医生，我说的影像医生是指看片子的。现在病理AR的准确率高达99%点几了，而且病理AR一天能看几百张片子，可以24小时不休息、不上厕所，医生做不到。医学是人和人之间的科学，即使有AR进来，他更多的是帮助医生的辅助工具，最终的诊断做手术还是和医生来打交道。但凡不接触临床的，不直接接触患者的，只是看片、读片的医生，真的有可能会被替代。”李天天说道。
著名超声专家毓星教授表示，所谓“人机大战”，本质上不是人与机的比赛，而是人与人机的比赛。AI在甲状腺读片领域，已经用数据、结果让我们看到用于辅助诊断的意义和价值。人工智能已进入实际临床诊断领域，医生不应担心失业，而是应该去思考，如何与AI协作，提升超声影像判读的准确性和一致性。
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