最终现场比赛结果是： A组的225例判读 ， AI用时15分钟准确率87%、15位医生用时30分钟准确率66%;B组：AI用时15分钟准确率83% ， 10位医生用时30分钟准确率63% ， 无论时间还是准确率 ， AI完胜 。
荆利娜对它的速度是有心理准备的 ， 天坛医院多年的病例汇总分析都录入了它的系统里 ， 样本量超级大 ， 而且是瞬时掌握 ， 速度方面肯定比不过它 。 但真的没想到在准确率方面会输 。
面对“BioMind天医智”两轮胜出的成绩 ， 它的老师高培毅说 ， 通过对北京天坛医院近十年来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能力相当于一个高级职称医师级别的水平 ， 实力不容小觑 。 每种肿瘤背后 ， 它都学习了1000个病例 ， 目前基本上已经掌握了50种颅脑肿瘤 ， 这是任何一名医生都难以实现的 。
“对它的比赛成绩不够满意 ， 我认为它的准确率应该在90%以上 。 ”高培毅说 ， 接下来他们将对AI的“丢分”原因进行研究分析 。
“机器训练时间不够 ， 如果能够再多给AI一些学习时间 ， 它将会表现更好 。 ”王拥军说 ， 如果AI对于血肿预测的准确率能够超过85% ， 国家神经系统疾病临床医学研究中心就计划启动临床验证研究 。
人工智能 前景如何
速度快、准确率高 ， 医疗AI表现令人赞叹的同时 ， 更多人关心的是它未来将给神经医学带来哪些改变 ， 人脑疾病可以实现电脑诊断吗？
高培毅介绍 ， 天坛医院一个影像大夫每天读片诊断的时间达到18个小时 。 按照“BioMind天医智”目前的速度 ， 一个大夫一天的工作量 ， 它只需要400—500秒 ， 也就是不到10分钟的时间 。 现在患者到医院做核磁 ， 结果都要等第二天以后才能拿到 。 如果让AI来做 ， 那么核磁结果基本上立等可取 ， 几分钟就行 。
“医生工作强度非常大 ， 希望未来AI能把医生解放出来 ， 让医生有更多时间做研究、给病人温暖 ， 也让患者节省看病成本 。 ”高培毅说 。
对于“BioMind天医智”在神经影像辅助诊断领域取得的飞速发展和惊人成绩 ， 王拥军说 ， 它在短短几个月的时间内 ， 不断提升疾病诊断效率和准确率;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 。 目前已经向国家药监局提交申请 ， 希望在临床中应用这款AI产品 ， 提高基层医院影像诊断准确率 ， 同时也提高影像判读速度 ， 为患者节约时间 。
本次决赛的评委之一、重庆医科大学神经科学中心主任谢鹏教授表示：“对已有知识的诊断来说 ， 从大数据深度学习的角度上看 ， 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 。 ”
“我觉得将来它赢不了我 。 ”荆利娜说 ， 它不了解医学的复杂性 ， 影像判读不是单纯看片子 ， 对患者的病史也要有了解 ， 包括实验室检查等 。 不同疾病也会有相同表现 ， 需要医生通过多年的积累综合判断倾向于哪一个 ， 而不是单纯通过核磁片子、通过某个征象来判断 。
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