機器大腦，到底會不會比人類自身更了解人腦？

    6月30日，“AI+醫學影像”的又一突破性新科技亮相中國卒中學會第四屆學術年會暨天壇國際腦血管病會議2018（CSA&TISC2018）。由國家神經系統疾病臨床醫學研究中心、首都醫科大學人腦保護高精尖創新中心和中國卒中學會聯合主辦的“Chain”杯全球首場神經影像人工智能人機大賽全球總決賽落下帷幕。

    正式比賽分為兩組，A組于下午14：05率先開場，對戰主題為：顱內腫瘤CT、MRI影像判讀人機大賽。15名“人類戰隊”成員（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+國外知名醫院專家2名）組團應戰“BioMind天醫智”。本組比賽試題共225題，人類選手每人回答15題，“BioMind天醫智”回答225題，最終以人類選手整體成績 VS “BioMind天醫智”成績。

    隨后的B組比賽于15：00接續進行，比賽聚焦在腦血管疾病CT、MRI影像判讀及血腫預測方面，此次對陣“BioMind天醫智”的為10名人類神經影像領域“大咖”（國內神經疾病排名前列醫院專家8名+知名醫院的專家2名）。B組比賽中，每名人類選手都與“BioMind天醫智”一樣，完成30道題的挑戰，最終以人類選手整體成績 VS “BioMind天醫智”成績。

    此次比賽中，A組試題為北京天壇醫院神經影像學中心主任高培毅教授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。

    本次比賽前，公證人員正式為試題解封，并交付本次決賽評審專家，進行最終題目抽取。據了解，由于本次比賽使用的病例均為北京天壇醫院病例庫中回顧性病例，因此最終評判結果以醫院最終病理結果為準。為保證準確性，選手開始答題后，評委還將對試題結果進行二次審核。

    經過緊張而激烈的角逐，最終醫療AI以高出20%的準確率戰勝了兩組共25名醫生。

    近年來，隨著大數據時代的到來，人工智能在不同領域皆收獲了廣泛的應用。從人臉識別系統、自動駕駛系統、智慧物流系統，到可穿戴設備、虛擬陪護、家居照料等各類智能機器人的出現，人工智能的產品已經越來越頻繁的出現在人們的生活之中。

    2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，工信部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，今年4月，國辦進一步推出《促進互聯網+醫療健康發展的意見》，著力推動我國人工智能領域在技術研發和產業應用層面取得突出成果。

    其中《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》明確提出，發展醫療影像輔助診斷系統，支持腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫學影像輔助診斷技術研發，加快醫療影像輔助診斷系統的產品化及臨床輔助應用。到2020年，國內先進的多模態醫學影像輔助診斷系統對以上典型疾病的檢出率超過95%，假陰性率低于1%，假陽性率低于5%。

    相較理解人類指令、完成單一任務，AI究竟能否利用自身在圖像識別領域的持續快速發展，在醫學影像診斷和預測方面實現技術突破，從而進一步提高診斷效率和準確率，為解決我國醫學影像醫生缺口大、基礎工作繁瑣、信息化程度低等難題提供更優質的解決思路？

    6月30日，全球首場神經影像人工智能人機大賽總決賽中首次正式亮相的神經影像AI輔助診斷系統——“BioMind天醫智”由全球首家神經疾病人工智能研究中心和首都醫科大學人腦保護高精尖創新中心共同研發完成，也是目前全球首款頭部疾病（涵蓋腦腫瘤、小血管病變、大血管病變、腦卒中等）MRI、CT影像人工智能輔助診斷的整體應用產品。

    近半年來，通過對北京天壇醫院近十年來接診的數萬余神經系統相關疾病病例影像的系統學習，“BioMind天醫智”在腦膜瘤、膠質瘤等常見病領域的磁共振影像診斷準確率已達到90%以上，相當于一個高級職稱醫師級別水平，實力不容小覷。

    與其對應，此次出場應戰的“人類戰隊”，則由25名全球神經影像領域頂尖專家、學者、優秀臨床醫生組成，他們中不乏擁有幾十年臨床工作積累的影像學“大咖”，以及有志于AI系統研究的青年科技人才。經過前期招募、預賽及定向邀請，大賽當天，他們代表人類神經系統影像診斷研究領域最高水平與“BioMind天醫智”決一勝負。

血腫擴大測試賽 AI已實現三場連勝

    面對新一代AI產品“扎堆兒”進入大健康領域，怎樣能夠打通AI和醫生之間學習方法、專業概念和邏輯限制等方面的障礙，讓AI擺脫“雞肋”狀態，真正成為醫生得力的助手，臨床上能夠落地解決實際問題的產品，是許多研究團隊共同的困惑。

   “BioMind天醫智”和北京天壇醫院的合作也經歷了這樣一個過程。“最開始AI團隊帶來的一些已知的算法和常規的思路，無法為醫生所理解。而AI團隊又對神經系統疾病的特殊性一頭霧水，需求無法匹配。”國家神經系統疾病臨床研究中心大數據中心主任李昊表示。

    經過幾個月的努力，國家神經系統疾病臨床醫學研究中心每一個課題組都派出了至少一名業務出色的醫生，緊密對接AI團隊的每個工作組，常駐例會、加強磨合，盡量把專業特點、疾病特點、技術特點都溝通清楚，相當于給AI團隊進行一次醫學“集訓”。“在此基礎上，我們對AI原本的算法進行一些針對性的改進。從目前的水平來看，進步是非常明顯的。”李昊介紹。

    以此次決賽中B組比賽主題為例，24小時內預測患者顱內血腫是否擴大并及時干預，是臨床降低腦出血患者死亡率的重要措施。然而臨床中，雖然血腫擴大可通過降低血壓、早期用止血藥物預防，但如果預測失誤，盲目用藥降低血壓，也存在出現外周缺血、血栓等情況的風險。

    目前臨床上的預測方法是注射碘造影劑，最佳陽性預測率約為70%。而AI通過對海量疾病信息的深度學習，血腫擴大陽性預測率或可達85%-90%；且AI預測無需給患者注射造影劑，降低潛在的腎臟損害或適合碘過敏不能耐受者。

   “這種在許多臨床專家看來都是很難的課題，但通過學習大量病例數據，AI可以掌握的比人更好。在學習中，我們不僅給了AI一些回顧性的病例，也提供了一些前瞻性臨床病例的同步數據，不停的來加強它的理解能力。通過決賽前舉行的3組測試賽結果來看，AI預測的速度和準確率上都完全戰勝了人類。我們希望未來，它可以準確的提示醫生，患者24小時內血腫擴大的幾率非常大，需要盡快采取更積極更果斷的治療方式。”

切磋技藝讓更多醫生體驗人工智能的魅力

    對于“BioMind天醫智”在神經影像輔助診斷領域取得的飛速發展和驚人成績，北京天壇醫院常務副院長王擁軍并不意外。

   “北京天壇醫院每年接診來自全國各地的神經系統疑難雜癥患者30 萬人次，開展手術1萬余例，擁有全國最大的腦病組織樣本庫及血樣樣本庫。依托頂尖專家對大量病例的標準化標注，‘BioMind天醫智’才能在短短幾個月的時間內，不斷提升疾病診斷效率和準確率。它可以學到很多醫院多年都見不到的罕見、疑難病例，在神經領域的研究開發和學習深度上，擁有先天優勢和大數據基礎。”

    賽前，不少專家對比賽結果都給出了自己的預測。作為本次決賽的評委之一，中國醫師協會神經內科醫師分會會長、重慶醫科大學神經科學中心主任、國家973項目首席科學家謝鵬教授表示：“對已有知識的診斷來說，從大數據深度學習的概率上看，AI獲勝的幾率要大的多，它應該是了然于胸的。但在一些新的、特定的、目前醫學界也還沒有沒有太多共識的疾病領域，AI可能還“搞”不過人類。即使是AI全勝的圍棋比賽中，一場下來幾十手的交戰中，我從不認為人類的每一步棋都是輸給計算機的，有些地方，人類比計算機的思路更精妙。”

    李昊也表示，從目前訓練情況來看，AI完勝人類的可能性非常大，如果結果確實如此，說明在現階段，AI學習成績是充分可靠的，下一步要思考的問題，是如何讓它覆蓋神經系統更全面的疾病種類。當然，也完全存在個別非常有經驗的醫生打敗AI的可能，這提示AI目前學習的樣本量還不夠大，沒有標注出所有的情況，更需要專家來幫忙完善。

   “我個人并不是很在意這場比賽誰輸誰贏。”王擁軍表示，本次神經影像人工智能人機大賽并非意在挑起人類醫生和AI之間的戰火，反而希望通過專業技術的切磋，讓醫生和AI對彼此有更深層次的理解，為未來臨床醫學診斷中成為“默契CP”打下基礎。“希望能夠通過這個比賽，能讓醫生們都能體驗到人工智能的魅力，特別是讓部分對人工智能抱有懷疑態度的醫生，進一步對人工智能進行了解，消除恐懼。此外，希望讓大家看到，AI可以完成一些僅憑人類很難達到的水平，如準確預測腦出血和血腫的擴大，今后能夠更好的利用AI實現診療水平的創新和提升。”

突破發展瓶頸 打造中國真正的神經影像AI

    隨著“BioMind天醫智”系統的華麗亮相，人工智能應用在神經疾病醫療領域帶來的顛覆性“技術革命“也正式拉開帷幕。本次比賽結束后，國家神經系統疾病臨床研究中心大數據中心將繼續完善“BioMind天醫智”學習成果，組織多場國際、國內對抗賽，逐漸推動其與全國甚至全球神經系統領域醫生的全方位切磋，為未來將其推向臨床做好充分準備。

    同時，向國內醫療機構和神經科醫生發出課題招募，入選課題將獲得100萬金額的資助，中心還將提供強大的AI技術團隊，輔助課題組在感興趣的領域深入進行學術研究、開發臨床可應用的AI產品。

   “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。希望通過這次比賽，激發起全球神經科醫生的興趣，為我們提供更多稀有病例、以更高標準標注病例，標注的范圍越廣、數量越多、準確度越高，越能更普遍的適用于臨床，我們離培養出中國真正的神經科AI也就越近。”

    提到人工智能下一步的應用，王擁軍表示，當具備“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時，可提醒醫生避免漏診誤診。

    隨著神經疾病人工智能研究中心相關工作的全面開展，北京天壇醫院未來將展現出更多人工智能應用場景，如：神經病理切片的人工智能輔助診斷；腦神經疾病患者的智能護理；依據患者診療數據，AI定制個性化治療方案，輔助醫生決策；腦卒中后遺癥、帕金森等神經系統疾病患者的肢體及語言康復智能化輔助訓練……

    此外，新天壇還將建立人工智能腦血管培訓中心，利用人工智能，模擬“還原”各種腦血管疾病患者的狀態，醫生可在“機器人”身上進行診斷、治療、干預，機器人也會表現出血壓升高、出血等病征，讓科研、教學和培訓場景，更加生動、有效。