“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。(郑慧 凌颖 汪漪文/摄)
