“89名醫生提交了答題,平均準確率80%,機器答錯5題,準確率83%,機器的準確率高于醫生的平均分。但是第一名是醫生,只答錯了一題,準確率超過96%。”12月2日,安徽醫科大學第二附屬醫院主辦“發現共同語言——乳腺臨床超聲高端研討會”。研討會現場,來自我省的89名超聲醫生與AI(人工智能)展開了“識圖對抗賽”,看誰能更準確、快速地識別乳腺超聲影像,也就是“讀片”。代表AI出戰的是搭載S-Detect功能的超聲設備,它能在讀片中,將腫瘤的各種特征量化,精細評估腫瘤的良、惡性。據介紹,目前該系統已在我省進入臨床驗證階段,未來這一設備可協助醫生進行乳腺腫瘤的篩查,提高診斷效率,促進早診斷早治療。
人機大戰:高出平均分,但不是第一名
醫生在答題
2日,在研討會現場,來自全省的近百名醫生都有點激動,除了專家的學術報告外,當日下午還有一場“聯合對抗”,他們將聯手對抗人工智能,而代表人工智能的是搭載S-Detect系統功能的超聲設備。
比賽時間為20分鐘,百名超聲科醫生參加,試題則是來自上海、南京、合肥共4家醫院的30張乳腺超聲影像,人類與AI現場對抗,誰能更快更準確地識別影像中乳腺腫瘤的良性、惡性。“這些病例都是已做過病理診斷結果的。” 20分鐘后,考試系統關閉,89名醫生提交試卷,平均答對率80%,而AI答對了25題,準確率83.3%,AI的準確率高出人類平均分。但是第一名是一名女醫生,當涂縣人民醫院超聲科主任林紅,有著近30年的工作經驗,僅有一題答錯,準確率96.7%。
AI優勢:1秒鐘識別一份超聲影像
“對于機器能答對25題,我還是有點驚訝,這個成績不錯,而且機器的效率肯定比人高。”林紅雖然獲得第一名,得分遠遠高出AI,但她坦陳,AI不容小覷。“比賽用時20分鐘,其實機器答題只用了幾分鐘。”產品專家晏雄介紹,AI的識圖效率很高,能在1秒鐘識別一份超聲影像,“83.3%的準確率是在意料之中的。”晏雄介紹,系統可以依據形狀、方向、邊緣、病灶邊界、后方特征、回聲模式等分類進行分析后,作出“可能良性”或“可能惡性”的評估。“它的錯題,主要是將可能要向惡性方向轉化、但目前還是良性的腫瘤,評估為惡性,提醒醫生做進一步的病理檢測,這也是它的特點。”晏雄介紹,S-Detect目前積累了10000份真實病例,經過大數據分析,將每一項指標具體量化并記憶,成為病理特征,實際應用中,它對影像進行量化評估,非常精細敏感。該系統在識別、判斷中,會不斷更新病例,繼續“深度學習”。
未來方向:是醫生得力助手而非強勁對手
AI在比賽中
郭艷是宿州市立醫院超聲科主任,有20多年工作經驗,對抗賽中答對25題,和AI是平手。“這次每道試題的病例只有一張二維影像,平時工作中我們可能會多角度、立體觀察,可能準確率會更好。”但她也認為,雖然人在工作中會更靈活些,但一天讀片幾十張,會有疲勞感,而機器不會,“一些機械化、規律性的東西,未來可能會被機器代替。”“這個系統,對于年輕醫生來說非常有用,而且對于腫瘤的早發現早治療也很有意義。”安徽醫科大學第二附屬醫院超聲科主任姜凡介紹,AI系統能在短時間內閱讀大量文獻、對上萬份病例分析學習,人類則可能需要四五年,“有人擔憂AI將要取代醫生,其實不然,它是醫生多年智慧的積累,會成為醫生的得力助手,它能讓醫生從一些機械性的工作里解放出來,去思考研究疑難病例。”
姜凡介紹,目前我國腫瘤高發,而乳腺腫瘤已占女性腫瘤發病首位,“早發現早診斷早治療非常重要。”據了解,早期發現的話,乳腺癌的5年存活率達到70%~90%。“由于基層的技術及醫護資源受限,我省乳腺腫瘤的篩查率不高,如果利用AI來篩查,極為利于早發現。”姜凡提醒,40歲~ 60歲是乳腺癌的高發年齡段,目前20多歲的女性發病增多,她建議20歲以上的女性應每年接受一次檢查。
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