2018 年 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正式点燃战火。
意料之中，情理之外，「BioMind 天医智」连胜两局暂时领先「人类战队」
在这次大赛中首次于公众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，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。
图 1 阵容强大的A组评审委员会嘉宾
图 2 阵容强大的B组评审委员会嘉宾
图 3「BioMind 天医智」与「人类战队」激烈角逐中
25名医生共分为两组。A组医生战队共有15名医生，每名医生需要在30分钟内对15张颅内肿瘤的CT、MRI影像进行判读，在比赛的最后10分钟医生之间可以相互讨论；BioMind同样需要在30分钟内完成15名医生的工作。
B组医生战队共有10名医生，他们进行的是脑血管疾病CT、MRI影像判读，B组每名医生需要在30分钟内判读3张片子；BioMind需要在30分钟内判读30张片子。
两轮比赛，BioMind分别以87%、83%的准确率，领先医生战队66%、63%的准确率。值得一提的是，两轮比赛BioMind均仅用15分钟左右时间便答完所有题目，而医生战队几乎答到最后一秒。
图 4 A组比赛结果揭晓
图 5 B组比赛结果揭晓
图 6 现场凝神关注比赛战况结果
决胜背后 「BioMind 天医智」身后的「人类」教练
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。
据介绍，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 让更多医生体验到人工智能的魅力
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。」王拥军教授谈到。
图 7 王拥军教授现场点评
「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。据介绍，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如何阅读、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。
据了解，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。
