医学AI助力2018年江苏医师协会放射医师年会

• 2018年8月3日-5日，江苏省医师协会放射医师分会年会暨中国医师协会放射医师分会神经影像年会、白求恩公益基金会影像诊断专委会高峰会在南京成功召开，大会邀请了包括金征宇教授、冯晓源教授、田捷教授、Sanjiv Sam Gambhir教授等在内的138位国内外医学影像领域专家，同时也吸引了全国1153名注册参会的医学影像专业人员，汇聚金陵，济济一堂，对中国医学影像的发展，住院医师培训，各种疾病特别是中枢神经系统疾病的诊断思路和临床路径进行了深入探讨和交流。同时对社会关注度极高的医学影像AI，也开展了实用价值的调研。

  　　大会开幕式现场

  　　医学AI辅助诊断是否能真正服务于临床，是近年来医学界一直探讨的热点话题之一。目前全社会对医学影像AI诊断系统寄予期望，特别是在一些常见的严重疾病的诊断上，期望AI能具有实际的应用价值。肺结节或毛玻璃样病变是目前与肺癌相关的最常见的影像表现，大众关注，定性诊断困难。针对这一重大临床问题，本次年会期间，由中国医师协会放射医师分会、江苏省医师协会放射医师分会共同主办了一场名为“医学AI助我行----肺结节CT读片百人大赛“ 的公益性比赛。旨在了解AI在帮助医生提高肺结节良恶性鉴别影像诊断能力上的价值。

  　　医学AI助我行----肺结节CT读片百人大赛现场

  　　本次读片大赛的主办方负责人解放军南京总医院医学影像科主任卢光明教授表示，我们选择100例有病理结果的肺结节病变CT片，一方面采用人工智能医学辅助诊断系统对这些病例的CT片进行诊断，另一方面，我们江苏省三级甲等医院和基层医院126名初级、中级、高级职称的医学影像科医生通过人工智能云平台阅读相同的100例CT片，作出肺部病变良、恶性的判断。通过这样一个场景的设置，我们希望比较医师与AI 诊断的准确率的总体差别，看看不同级别医院、不同职称医师与AI 解决问题的能力是否有异同，AI到底在多大程度上能帮助我们解决一些实际问题。同时，我们也希望了解医学影像AI目前的不足，让我们的医生用知识和经验赋能AI, 完善医学影像AI并提高它的应用价值。通过应用AI辅助，提高我们对肺癌更早诊断、更准确诊断的可能性。让一部分病人受益，提高他们的生活质量。临床治疗中，10%-30%的良性肺结节进行了手术。尽管手术切除病变可以缓解病人对肺癌的恐惧，减轻精神压力。但给病人造成身体的损伤，浪费了有效医疗资源，同时也增加了医疗费用。本次活动的主要目的之一是，了解人工智能是否能帮助我们的医师对肺结节是良性还是恶性进行肯定的诊断，在某种程度上增强我们医师对良、恶性病变鉴别诊断的信心，提高医生的工作效率，减轻部分病人的思想负担，利于更好的选择治疗方案。

  　　解放军南京总医院医学影像科主任卢光明教授接受采访

  　　在8月5日的闭幕式上，卢光明教授宣读了本次大赛的结果。为了能更精准地评价各个级别放射医师之间，放射医师和人工智能系统之间对于同一个病例的诊断结果，大赛从曲线下面积(AUC)、准确性(ACC)、敏感性(Sen)和特异性(Spe)四个维度进行了比较，比赛结果得到裁判长卢光明教授、副裁判长张冰教授和居胜红教授确认。

  　　从各项数据总体来看，人工智能的成绩高于全部高级职称组、中级职称组和初级职称组的医生平均水平，另外我们仍然看到医生们取得了很好的成绩，针对每一个参赛医生的各项指标观察，第一名则四项指标全部领先人工智能系统，结果表明，人工智能通过它的深度学习和核心算法，已经可以为医生提供辅助诊断的依据。有经验的医生也可以赋能AI，不断地完善AI，使它能够为医生提供更多的帮助。人与人工智能机器在医学影像诊断方面有许多互补性，机器一定能帮助医师承担部分简单、有规律的工作;医师可以为机器持续学习，不断改进提供信息和思想，更多的发挥机器的优势，更好的为医生服务。人们不要期望人工智能替代医师，但千万不能忽略它巨大潜力。医生应积极的心态及早认识、开发和应用AI。

  　　解放军南京总医院医学影像科主任卢光明教授宣布比赛结果