机器大脑，到底会不会比人类自身更了解人脑？

    6月30日，“AI+医学影像”的又一突破性新科技亮相中国卒中学会第四届学术年会暨天坛国际脑血管病会议2018（CSA&TISC2018）。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的“Chain”杯全球首场神经影像人工智能人机大赛全球总决赛落下帷幕。

    正式比赛分为两组，A组于下午14：05率先开场，对战主题为：颅内肿瘤CT、MRI影像判读人机大赛。15名“人类战队”成员（全国线上预赛产生的优胜者6名、国内神经疾病排名前列的专家7名+国外知名医院专家2名）组团应战“BioMind天医智”。本组比赛试题共225题，人类选手每人回答15题，“BioMind天医智”回答225题，最终以人类选手整体成绩 VS “BioMind天医智”成绩。

    随后的B组比赛于15：00接续进行，比赛聚焦在脑血管疾病CT、MRI影像判读及血肿预测方面，此次对阵“BioMind天医智”的为10名人类神经影像领域“大咖”（国内神经疾病排名前列医院专家8名+知名医院的专家2名）。B组比赛中，每名人类选手都与“BioMind天医智”一样，完成30道题的挑战，最终以人类选手整体成绩 VS “BioMind天医智”成绩。

    此次比赛中，A组试题为北京天坛医院神经影像学中心主任高培毅教授从天坛医院脑肿瘤病例库中随机挑选，B组为北京天坛医院常务副院长王拥军教授从国家神经系统疾病临床医学研究中心脑出血病例库随机挑选，两组试题均非AI训练试题，为保证试题的保密性，来自北京市长安公证处的公证人员为试题挑选、封存进行了公证。

    本次比赛前，公证人员正式为试题解封，并交付本次决赛评审专家，进行最终题目抽取。据了解，由于本次比赛使用的病例均为北京天坛医院病例库中回顾性病例，因此最终评判结果以医院最终病理结果为准。为保证准确性，选手开始答题后，评委还将对试题结果进行二次审核。

    经过紧张而激烈的角逐，最终医疗AI以高出20%的准确率战胜了两组共25名医生。

    近年来，随着大数据时代的到来，人工智能在不同领域皆收获了广泛的应用。从人脸识别系统、自动驾驶系统、智慧物流系统，到可穿戴设备、虚拟陪护、家居照料等各类智能机器人的出现，人工智能的产品已经越来越频繁的出现在人们的生活之中。

    2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，今年4月，国办进一步推出《促进互联网+医疗健康发展的意见》，着力推动我国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（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。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

    相较理解人类指令、完成单一任务，AI究竟能否利用自身在图像识别领域的持续快速发展，在医学影像诊断和预测方面实现技术突破，从而进一步提高诊断效率和准确率，为解决我国医学影像医生缺口大、基础工作繁琐、信息化程度低等难题提供更优质的解决思路？

    6月30日，全球首场神经影像人工智能人机大赛总决赛中首次正式亮相的神经影像AI辅助诊断系统——“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完成，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。

    近半年来，通过对北京天坛医院近十年来接诊的数万余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，实力不容小觑。

    与其对应，此次出场应战的“人类战队”，则由25名全球神经影像领域顶尖专家、学者、优秀临床医生组成，他们中不乏拥有几十年临床工作积累的影像学“大咖”，以及有志于AI系统研究的青年科技人才。经过前期招募、预赛及定向邀请，大赛当天，他们代表人类神经系统影像诊断研究领域最高水平与“BioMind天医智”决一胜负。

血肿扩大测试赛 AI已实现三场连胜

    面对新一代AI产品“扎堆儿”进入大健康领域，怎样能够打通AI和医生之间学习方法、专业概念和逻辑限制等方面的障碍，让AI摆脱“鸡肋”状态，真正成为医生得力的助手，临床上能够落地解决实际问题的产品，是许多研究团队共同的困惑。

   “BioMind天医智”和北京天坛医院的合作也经历了这样一个过程。“最开始AI团队带来的一些已知的算法和常规的思路，无法为医生所理解。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。”国家神经系统疾病临床研究中心大数据中心主任李昊表示。

    经过几个月的努力，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，常驻例会、加强磨合，尽量把专业特点、疾病特点、技术特点都沟通清楚，相当于给AI团队进行一次医学“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。从目前的水平来看，进步是非常明显的。”李昊介绍。

    以此次决赛中B组比赛主题为例，24小时内预测患者颅内血肿是否扩大并及时干预，是临床降低脑出血患者死亡率的重要措施。然而临床中，虽然血肿扩大可通过降低血压、早期用止血药物预防，但如果预测失误，盲目用药降低血压，也存在出现外周缺血、血栓等情况的风险。

    目前临床上的预测方法是注射碘造影剂，最佳阳性预测率约为70%。而AI通过对海量疾病信息的深度学习，血肿扩大阳性预测率或可达85%-90%；且AI预测无需给患者注射造影剂，降低潜在的肾脏损害或适合碘过敏不能耐受者。

   “这种在许多临床专家看来都是很难的课题，但通过学习大量病例数据，AI可以掌握的比人更好。在学习中，我们不仅给了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，不停的来加强它的理解能力。通过决赛前举行的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，它可以准确的提示医生，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。”

切磋技艺让更多医生体验人工智能的魅力

    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，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组织样本库及血样样本库。依托顶尖专家对大量病例的标准化标注，‘BioMind天医智’才能在短短几个月的时间内，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。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973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。”

    李昊也表示，从目前训练情况来看，AI完胜人类的可能性非常大，如果结果确实如此，说明在现阶段，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，没有标注出所有的情况，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。”

突破发展瓶颈 打造中国真正的神经影像AI

    随着“BioMind天医智”系统的华丽亮相，人工智能应用在神经疾病医疗领域带来的颠覆性“技术革命“也正式拉开帷幕。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，逐渐推动其与全国甚至全球神经系统领域医生的全方位切磋，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100万金额的资助，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。

   “大量病例的标准化标注既是AI发展的机遇，又是制约发展的瓶颈。真正的AI技术是一个不断学习的过程，永远不会完美。希望通过这次比赛，激发起全球神经科医生的兴趣，为我们提供更多稀有病例、以更高标准标注病例，标注的范围越广、数量越多、准确度越高，越能更普遍的适用于临床，我们离培养出中国真正的神经科AI也就越近。”

    提到人工智能下一步的应用，王拥军表示，当具备“天坛标准”的AI技术渐趋成熟后，将成为辅助基层医生，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，节省重复机械工作，特别是在判断结果不一时，可提醒医生避免漏诊误诊。

    随着神经疾病人工智能研究中心相关工作的全面开展，北京天坛医院未来将展现出更多人工智能应用场景，如：神经病理切片的人工智能辅助诊断；脑神经疾病患者的智能护理；依据患者诊疗数据，AI定制个性化治疗方案，辅助医生决策；脑卒中后遗症、帕金森等神经系统疾病患者的肢体及语言康复智能化辅助训练……

    此外，新天坛还将建立人工智能脑血管培训中心，利用人工智能，模拟“还原”各种脑血管疾病患者的状态，医生可在“机器人”身上进行诊断、治疗、干预，机器人也会表现出血压升高、出血等病征，让科研、教学和培训场景，更加生动、有效。