超声AI时代来了,你准备好了?

继AlphaGo 3:0完胜柯洁之后,2017年10月,AlphaGo Zero自学成才,3天成为顶尖高手,“女性”机器人索菲娅被授予沙特公民身份,AI的话题越来越火。

11月四川省肿瘤医院的一场超声AI的“人机大战”也将初冬的成都点燃。

这是四川省肿瘤医院卢漫教授主办的一次会议上的特别环节,即西南地区首届人工智能VS超声医生甲状腺结节读片大赛。比赛中的AI为台湾大学、台大医院联合历时9年研发的甲状腺超声智能辅助诊断系统,而场内外的选手均为各地各级医疗机构的超声医生,其中不乏三级甲等医院及教学医院的超声高手们。

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事实上,超声医生与人工智能的PK,这已经不是第一次了。

2016年10月,浙江大学与浙大一院“DE”超声AI,对甲状腺结节良恶性判读病理符合率从人工的64%提升到84%,在浙医一院提供的202个病例中,AI的诊断准确率高达85.7%。2017年4月及9月,北京计算机中心与首医友谊医院共同开发的“起宏图”超声AI,现场以总平均分0.3%领先现场70多位医生。2017年10月,上海六院主办的会议上,台湾大学的“安克侦”AI,准确率达到84.6%,而现场的80位医生平均准确率仅为57.6%。

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面对以上的种种现状,AI时代,我们会变聪明还是更笨?我们会不会面临大批失业?人工智能是否会取代人类?这种种的疑虑和担心,相信都会给我们带来极大的思想冲击。

实际上,人工智能在医学领域的发展,在国内外都是刚刚起步,包括医学影像领域。

目前国内的人工智能用于医学影像诊断,切入点相对局限,一般为那些结构相对简单、二维图像对判定良恶性至关重要的器官,比如甲状腺、乳腺等。但是,再简单的疾病也存在很多的同病异象,超声因每个医生的扫查手法不同,得到的数据也会千差万别。因此,应用于影像诊断的医学人工智能,对大量数据的收集和规范,影像识别的计算方法等要求高且难。

简言之,AI的本质就是处理医生采集的图像并实时生成检查结果——找到病灶并标注位置和尺寸,并提示良性或恶性的可能性。但我们不能忘了,结果准确性的前提是:医生的检查手法规范并达到统一,也就是采集图像的规范性。而这一点,正是超声医生所致力完成并无法取代的。同时,疑难病例的数据规范化更离不开医学专家的指导。

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我们欣喜的看到,AI在超声领域的探索也未停歇。在今年的AI在超声领域应用杭州峰会上,大家初步达成了“中国USAI创新与发展共识”,即要集结各家力量助力超声诊断技术的提高,助力超声治疗技术的提高,助力超声创新人才的培养,助力超声智能产品的研制。

炙手可热的AI能否颠覆传统医疗行业?目前业界在争议中渐成共识的是,医疗终为核心,人工智能只是赋能。故而,在国内业界,目前仍把医疗人工智能的定位在辅助诊断上。人工智能系统可为医生解决重复性工作、精准性和知识差异等问题,让医生能够做更多有价值的医学探索,尤其是在提高基层医院患者首诊的诊断水平、远程会诊体系中的“专家级”服务中颇有裨益。

12月3日,在第四届世界互联网大会开幕仪式上,科技巨头苹果 CEO 库克对近期的人工智能威胁人类的论调予以反驳:“我并不担心机器人会像人一样思考,我担心人类像机器一样思考。”

库克的话,让我想起此次成都大会上毓星教授的结语:“人机大战的本质,不是人与机器的较量,而是人和人+机器的较量。”

超人们,AI时代汹涌而来,你准备好了吗?

你觉得AI会成为我们的助手呢,还是会抢我们的饭碗呢?

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20171209A0RDRF00?refer=cp_1026

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