“89名医生提交了答题,平均准确率80%,机器答错5题,准确率83%,机器的准确率高于医生的平均分。但是第一名是医生,只答错了一题,准确率超过96%。”12月2日,安徽医科大学第二附属医院主办“发现共同语言——乳腺临床超声高端研讨会”。研讨会现场,来自我省的89名超声医生与AI(人工智能)展开了“识图对抗赛”,看谁能更准确、快速地识别乳腺超声影像,也就是“读片”。代表AI出战的是搭载S-Detect功能的超声设备,它能在读片中,将肿瘤的各种特征量化,精细评估肿瘤的良、恶性。据介绍,目前该系统已在我省进入临床验证阶段,未来这一设备可协助医生进行乳腺肿瘤的筛查,提高诊断效率,促进早诊断早治疗。

  人机大战:高出平均分,但不是第一名

  医生在答题

  2日,在研讨会现场,来自全省的近百名医生都有点激动,除了专家的学术报告外,当日下午还有一场“联合对抗”,他们将联手对抗人工智能,而代表人工智能的是搭载S-Detect系统功能的超声设备。

  比赛时间为20分钟,百名超声科医生参加,试题则是来自上海、南京、合肥共4家医院的30张乳腺超声影像,人类与AI现场对抗,谁能更快更准确地识别影像中乳腺肿瘤的良性、恶性。“这些病例都是已做过病理诊断结果的。” 20分钟后,考试系统关闭,89名医生提交试卷,平均答对率80%,而AI答对了25题,准确率83.3%,AI的准确率高出人类平均分。但是第一名是一名女医生,当涂县人民医院超声科主任林红,有着近30年的工作经验,仅有一题答错,准确率96.7%。

  AI优势:1秒钟识别一份超声影像

  “对于机器能答对25题,我还是有点惊讶,这个成绩不错,而且机器的效率肯定比人高。”林红虽然获得第一名,得分远远高出AI,但她坦陈,AI不容小觑。“比赛用时20分钟,其实机器答题只用了几分钟。”产品专家晏雄介绍,AI的识图效率很高,能在1秒钟识别一份超声影像,“83.3%的准确率是在意料之中的。”晏雄介绍,系统可以依据形状、方向、边缘、病灶边界、后方特征、回声模式等分类进行分析后,作出“可能良性”或“可能恶性”的评估。“它的错题,主要是将可能要向恶性方向转化、但目前还是良性的肿瘤,评估为恶性,提醒医生做进一步的病理检测,这也是它的特点。”晏雄介绍,S-Detect目前积累了10000份真实病例,经过大数据分析,将每一项指标具体量化并记忆,成为病理特征,实际应用中,它对影像进行量化评估,非常精细敏感。该系统在识别、判断中,会不断更新病例,继续“深度学习”。

  未来方向:是医生得力助手而非强劲对手

  AI在比赛中

  郭艳是宿州市立医院超声科主任,有20多年工作经验,对抗赛中答对25题,和AI是平手。“这次每道试题的病例只有一张二维影像,平时工作中我们可能会多角度、立体观察,可能准确率会更好。”但她也认为,虽然人在工作中会更灵活些,但一天读片几十张,会有疲劳感,而机器不会,“一些机械化、规律性的东西,未来可能会被机器代替。”“这个系统,对于年轻医生来说非常有用,而且对于肿瘤的早发现早治疗也很有意义。”安徽医科大学第二附属医院超声科主任姜凡介绍,AI系统能在短时间内阅读大量文献、对上万份病例分析学习,人类则可能需要四五年,“有人担忧AI将要取代医生,其实不然,它是医生多年智慧的积累,会成为医生的得力助手,它能让医生从一些机械性的工作里解放出来,去思考研究疑难病例。”

  姜凡介绍,目前我国肿瘤高发,而乳腺肿瘤已占女性肿瘤发病首位,“早发现早诊断早治疗非常重要。”据了解,早期发现的话,乳腺癌的5年存活率达到70%~90%。“由于基层的技术及医护资源受限,我省乳腺肿瘤的筛查率不高,如果利用AI来筛查,极为利于早发现。”姜凡提醒,40岁~ 60岁是乳腺癌的高发年龄段,目前20多岁的女性发病增多,她建议20岁以上的女性应每年接受一次检查。

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