138位國內(nèi)外醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域?qū)<引R聚南京,以比賽方式談討AI如何用于實際
據(jù)報道,2018年8月3日-5日,江蘇省醫(yī)師協(xié)會放射醫(yī)師分會年會暨中國醫(yī)師協(xié)會放射醫(yī)師分會神經(jīng)影像年會、白求恩公益基金會影像診斷專委會高峰會在南京成功召開,大會邀請了包括金征宇教授、馮曉源教授、田捷教授、Sanjiv Sam Gambhir教授等在內(nèi)的138位國內(nèi)外醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域?qū)<?,同時也吸引了全國1153名注冊參會的醫(yī)學(xué)影像專業(yè)人員,匯聚金陵,濟濟一堂,對中國醫(yī)學(xué)影像的發(fā)展,住院醫(yī)師培訓(xùn),各種疾病特別是中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診斷思路和臨床路徑進(jìn)行了深入探討和交流。同時對社會關(guān)注度極高的醫(yī)學(xué)影像AI,也開展了實用價值的調(diào)研。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201808/390287.htm大會開幕式現(xiàn)場
醫(yī)學(xué)AI輔助診斷是否能真正服務(wù)于臨床,是近年來醫(yī)學(xué)界一直探討的熱點話題之一。目前全社會對醫(yī)學(xué)影像AI診斷系統(tǒng)寄予期望,特別是在一些常見的嚴(yán)重疾病的診斷上,期望AI能具有實際的應(yīng)用價值。肺結(jié)節(jié)或毛玻璃樣病變是目前與肺癌相關(guān)的最常見的影像表現(xiàn),大眾關(guān)注,定性診斷困難。針對這一重大臨床問題,本次年會期間,由中國醫(yī)師協(xié)會放射醫(yī)師分會、江蘇省醫(yī)師協(xié)會放射醫(yī)師分會共同主辦了一場名為“醫(yī)學(xué)AI助我行----肺結(jié)節(jié)CT讀片百人大賽“ 的公益性比賽。旨在了解AI在幫助醫(yī)生提高肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別影像診斷能力上的價值。
醫(yī)學(xué)AI助我行----肺結(jié)節(jié)CT讀片百人大賽現(xiàn)場
本次讀片大賽的主辦方負(fù)責(zé)人解放軍南京總醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科主任盧光明教授表示,我們選擇100例有病理結(jié)果的肺結(jié)節(jié)病變CT片,一方面采用人工智能醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)對這些病例的CT片進(jìn)行診斷,另一方面,我們江蘇省三級甲等醫(yī)院和基層醫(yī)院126名初級、中級、高級職稱的醫(yī)學(xué)影像科醫(yī)生通過人工智能云平臺閱讀相同的100例CT片,作出肺部病變良、惡性的判斷。通過這樣一個場景的設(shè)置,我們希望比較醫(yī)師與AI 診斷的準(zhǔn)確率的總體差別,看看不同級別醫(yī)院、不同職稱醫(yī)師與AI 解決問題的能力是否有異同,AI到底在多大程度上能幫助我們解決一些實際問題?!?/p>
“同時,我們也希望了解醫(yī)學(xué)影像AI目前的不足,讓我們的醫(yī)生用知識和經(jīng)驗賦能AI, 完善醫(yī)學(xué)影像AI并提高它的應(yīng)用價值。通過應(yīng)用AI輔助,提高我們對肺癌更早診斷、更準(zhǔn)確診斷的可能性。讓一部分病人受益,提高他們的生活質(zhì)量。臨床治療中,10%-30%的良性肺結(jié)節(jié)進(jìn)行了手術(shù)。盡管手術(shù)切除病變可以緩解病人對肺癌的恐懼,減輕精神壓力。但給病人造成身體的損傷,浪費了有效醫(yī)療資源,同時也增加了醫(yī)療費用。本次活動的主要目的之一是,了解人工智能是否能幫助我們的醫(yī)師對肺結(jié)節(jié)是良性還是惡性進(jìn)行肯定的診斷,在某種程度上增強我們醫(yī)師對良、惡性病變鑒別診斷的信心,提高醫(yī)生的工作效率,減輕部分病人的思想負(fù)擔(dān),利于更好的選擇治療方案?!?/p>
解放軍南京總醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科主任盧光明教授接受采訪
在8月5日的閉幕式上,盧光明教授宣讀了本次大賽的結(jié)果。為了能更精準(zhǔn)地評價各個級別放射醫(yī)師之間,放射醫(yī)師和人工智能系統(tǒng)之間對于同一個病例的診斷結(jié)果,大賽從曲線下面積(AUC)、準(zhǔn)確性(ACC)、敏感性(Sen)和特異性(Spe)四個維度進(jìn)行了比較,比賽結(jié)果得到裁判長盧光明教授、副裁判長張冰教授和居勝紅教授確認(rèn)。
從各項數(shù)據(jù)總體來看,人工智能的成績高于全部高級職稱組、中級職稱組和初級職稱組的醫(yī)生平均水平,另外我們?nèi)匀豢吹结t(yī)生們?nèi)〉昧撕芎玫某煽?,針對每一個參賽醫(yī)生的各項指標(biāo)觀察,第一名則四項指標(biāo)全部領(lǐng)先人工智能系統(tǒng),結(jié)果表明,人工智能通過它的深度學(xué)習(xí)和核心算法,已經(jīng)可以為醫(yī)生提供輔助診斷的依據(jù)。有經(jīng)驗的醫(yī)生也可以賦能AI,不斷地完善AI,使它能夠為醫(yī)生提供更多的幫助。人與人工智能機器在醫(yī)學(xué)影像診斷方面有許多互補性,機器一定能幫助醫(yī)師承擔(dān)部分簡單、有規(guī)律的工作;醫(yī)師可以為機器持續(xù)學(xué)習(xí),不斷改進(jìn)提供信息和思想,更多的發(fā)揮機器的優(yōu)勢,更好的為醫(yī)生服務(wù)。人們不要期望人工智能替代醫(yī)師,但千萬不能忽略它巨大潛力。醫(yī)生應(yīng)積極的心態(tài)及早認(rèn)識、開發(fā)和應(yīng)用AI。
解放軍南京總醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科主任盧光明教授宣布比賽結(jié)果
深睿醫(yī)療的深睿醫(yī)生Dr.WiseTM醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)在本次大賽上與126名放射醫(yī)師同場競技,同時,閱片醫(yī)生通過深睿Dr. WiseTM Cloud智能影像云閱讀CT片,快速做出疾病良、惡性的判斷。
比賽現(xiàn)場放射醫(yī)師在深睿Dr.WiseTMCloud智能影像云的iPad上閱片
賽后,參賽醫(yī)師熱情依然高漲,在深睿展臺對病例進(jìn)行復(fù)盤討論,學(xué)術(shù)氛圍濃重。部分參賽選手復(fù)看答案后表示,通過本次比賽再結(jié)合復(fù)盤討論之后,確實發(fā)現(xiàn)了自己經(jīng)驗積累不夠,對疑難復(fù)雜病例的診斷信心不足,并表示未來如果AI輔助診斷投入使用,能夠提高自己的診斷自信心,更好的服務(wù)患者,造?;颊?。
賽后,選手利用深睿Dr.WiseTM人工智能醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)復(fù)盤比賽病例并討論
針對本次大賽結(jié)果,深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO喬昕說:“肺結(jié)節(jié)的人工智能檢出是利用計算機視覺的技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像上對懷疑的病灶進(jìn)行檢查, 是人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面最早投入實踐的技術(shù)之一, 相對比較成熟。醫(yī)生更希望看到人工智能技術(shù)能夠在肺癌的良惡性鑒別診斷上有所突破,幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確的提出診斷建議。肺癌良惡性的診斷鑒別要求,科研難度更大,需要計算機視覺技術(shù)和其他人工智能技術(shù)相結(jié)合,更加接近醫(yī)生日常診斷工作場景。這次比賽將人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用帶到了新的高度。深睿醫(yī)療是目前第一個敢于直面挑戰(zhàn)且公布詳細(xì)結(jié)果的團隊?!?/p>
“非常感謝大賽的主辦方能給我們這樣一個機會,通過126名放射醫(yī)師工作場景重現(xiàn),對我們系統(tǒng)的各個維度指標(biāo)都進(jìn)行了一次嚴(yán)格且公正的考驗,這次比賽取得第一名的靳醫(yī)生比賽前做了充分的準(zhǔn)備,發(fā)揮出超高水平,取得了曲線下面積(AUC)0.932和準(zhǔn)確性(ACC)94%的優(yōu)秀成績。歸根結(jié)底,人工智能是要為醫(yī)生服務(wù),醫(yī)生可以借鑒 AI 對診斷作出最終的決策,而AI的不斷完善,也始終需要醫(yī)生用豐富的臨床經(jīng)驗與知識賦能,人機合作是我們努力的方向,未來我們會更深入更緊密地與醫(yī)生協(xié)作配合,共同拓展人工智能更多的醫(yī)學(xué)應(yīng)用場景。 深睿醫(yī)生,讓看病不再困難?!?/p>
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