人脑电脑，谁更了解大脑

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看电影，谁的大脑和电脑更强？最近，神经影像领域的“人机战争”在北京结束。医学人工智能以更快的速度和更高的准确度击败了由许多神经学家组成的“人类团队”。专家表示，人工智能有望将医生从阅读电影的繁重诊断中解放出来，给他们更多时间做研究，温暖他们的病人，并为他们节省看病的费用。与此同时，专家们还提醒说，图像解读不仅仅是看电影，还包括病人的病史。不同的疾病有时会有相同的表现，这就要求医生通过多年的积累做出全面的判断。

备受关注的“人机大战”最近在北京宣告结束。本次比赛由国家神经疾病临床医学中心、首都医科大学人脑保护高科技创新中心和中国中风学会联合主办。人工智能(ai)玩家“biomindtm Tianyizhi”以20%的高准确率击败了全球神经系统疾病诊断中的25个医学超级大脑。医学人工智能将给脑医学带来什么变化？

竞争速度，电脑更快

当现场大屏幕上倒计时还有14分30秒时，完成答案的提示会响起。数百名观众在现场忍不住哭了。原本需要独立完成225道题的“生物智能”提前了近15分钟“交论文”，而“人类团队”仍在紧张地回答。

正式比赛分为ab组。A组由15名“人类团队”医生组成，其中包括6名全国网上初赛的获奖者，7名中国神经疾病领域的顶尖专家和2名国外知名医院的专家。每个医生都需要解释15个颅内肿瘤的ct和mri图像，并在30分钟内预测血肿。另一个人工智能，biomind，也需要在30分钟内完成15个医生的工作，也就是说，要完成总共225个问题的解释。b组有10名医生，均为副主任以上级别。他们解读脑血管疾病的ct和mri图像。b组的每个医生需要在30分钟内翻译3部电影，允许医生讨论翻译结果，而biomind需要在30分钟内翻译30部电影。

“人类团队”的队员们面对着一台显示主题的电脑，一张纸质版的答题纸和一支笔。当回答问题时，玩家密切注视屏幕，拨鼠标观看图像，并不时抬起下巴思考。另一方面，在“生物大智慧”的屏幕上，电影被快速的扫过，每组电影所反映的脑瘤疾病在它的视野中被快速的显示出来。

参与的人工智能机器由北京天坛医院和北京安得医学智能技术有限公司联合开发..“天之智”师从北京天坛医院神经影像中心主任高教授，成为天坛医院神经影像团队最年轻的弟子。

北京天坛医院放射科副主任景丽娜是第14名选手。她回答问题的状态和她通常看电影的状态一样。15个问题中有一两个是不确定的。如果发生这种情况，她会写两个答案，然后向资深专家咨询，或者一起讨论。比赛期间只能写一个答案，我想了很久。

瞬间掌握大量样本

“超级大脑”是赢家，还是这个新开发的医学人工智能是赢家？

本次比赛A组由高从天坛医院脑瘤病例数据库中随机抽取，B组由北京天坛医院常务副院长教授从国家神经系统疾病临床医学研究中心脑出血病例数据库中随机抽取。两组问题都不是人工智能训练问题。为了保证问题的保密性，北京市长安公证处的公证员对问题的选择和密封进行了公证。

现场比赛最终结果为:A组225例，人工智能15分钟准确率为87%，15名医生30分钟准确率为66%；b组:人工智能15分钟准确率为83%，10名医生30分钟准确率为63%。人工智能赢得了时间和准确性的胜利。

景丽娜对自己的速度有心理准备。天坛医院的案例总结分析已被录入系统多年。样本量非常大，而且是瞬间掌握的，因此其速度无法与之相比。但我真的没想到会失去准确性。

面对生物医学天地一智两轮成功，其老师高表示，通过对北京天坛医院近十年来接收的数万例神经系统相关疾病影像的系统研究，生物医学天地一智对脑膜瘤、胶质瘤等常见疾病的磁共振成像诊断能力相当于一名高级职称医生的水平，其实力不容低估。在每个肿瘤的背后，它已经学会了1000个病例，并且基本掌握了50种脑肿瘤，这是任何医生都难以做到的。

“我对它的比赛结果不满意。我认为它的准确率应该在90%以上。”高说，接下来，他们将研究和分析人工智能的“分数损失”的原因。

“机器训练时间不够。如果你能给人工智能更多的学习时间，它会表现得更好。”王拥军说，如果人工智能预测血肿的准确率能超过85%，国家神经系统疾病临床医学研究中心计划开始一项临床验证研究。

人工智能的前景如何

尽管医学人工智能因其速度快、准确率高而有着惊人的表现，但越来越多的人担心它会给神经病学带来什么样的变化，以及人类的脑部疾病能否通过计算机进行诊断？

高介绍说，天坛医院的一位影像医生每天花18个小时看诊断片。根据目前“生物大智慧”的速度，医生只需要400-500秒，不到10分钟。现在病人去医院做核磁共振，结果要到第二天才能出来。如果人工智能被允许这样做，那么核磁结果基本上是相等的，只是几分钟。

“医生工作非常努力。我希望人工智能能在未来解放医生，让医生有更多的时间做研究，温暖病人，节省病人看病的费用。”高对说道。

对于“生物医学天之治”在神经影像辅助诊断领域的快速发展和惊人成就，王拥军表示，仅在几个月内就不断提高了疾病诊断的效率和准确性；您可以了解到许多罕见的疑难病例，这些病例在医院已多年未见，在神经病学领域的研发和学习深度方面具有先天优势和大数据基础。目前，已经向国家食品药品监督管理局提交了一份申请，希望将该人工智能产品应用于临床，以提高基层医院图像诊断的准确性，同时提高图像判读的速度，为患者节省时间。

本次大赛评委之一、重庆医科大学神经科学中心主任谢鹏教授表示:“对于现有知识的诊断，从大数据深度学习的角度来看，人工智能胜出的概率要大得多，这一点应该是明确的。然而，在一些新的和特定的疾病领域，在医学领域没有太多的共识，人工智能可能仍然“参与”人类。”

“我不认为它能在未来打败我。”景丽娜说她不理解医学的复杂性。图像解读不仅仅是看电影，还包括病人的病史，包括实验室检查。不同的疾病会有相同的表现，所以医生有必要通过多年的积累来综合判断他们更喜欢哪一种，而不是简单地通过核磁共振成像和某些体征来判断。

“我个人不太在乎这场比赛谁赢谁输。”王拥军说，这次神经成像人工智能人机竞赛不是为了挑起人类医生和人工智能之间的战争。我希望通过这次比赛，医生们能够体验到人工智能的魅力，尤其是一些持怀疑态度的医生能够进一步了解人工智能。

“大量病例的标准化标记不仅是人工智能发展的机遇，也是制约发展的瓶颈。真正的人工智能技术是一个不断学习的过程，永远不会完美。”王拥军表示，在具备“天坛标准”的人工智能技术逐渐成熟后，它将成为一种学习和培训工具，帮助基层医生，特别是偏远地区的医生，如何阅读、诊断和预测电影，让脑病患者在家中获得高质量、个性化的诊疗方案。此外，它还可以帮助医生完成初步的筛查和评估，最后由医生进行确认和判断，从而提高工作效率，节省重复的机械工作，特别是当判断结果不一致时，它可以提醒医生避免漏诊和误诊。

《人民日报》(2018年7月2日，第13版)

来源：搜狐微门户