1895年12月的一個(gè)晚上，德國物理學(xué)家威廉·康拉德·倫琴邀請(qǐng)他的夫人，將手放在一塊熒光屏后。她簡(jiǎn)直不敢相信自己的眼睛，她的手變得骨骼畢露，無名指上的戒指讓她確信，這就是自己的手。

這是世界上第一張X光片。物理學(xué)和醫(yī)學(xué)的碰撞，開創(chuàng)了醫(yī)療影像技術(shù)的先河，醫(yī)生診斷不再僅靠解剖和觸摸。

又過了50年，物理學(xué)再次助力醫(yī)學(xué)。1946年，美國哈佛大學(xué)的科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了核磁共振現(xiàn)象，醫(yī)療影像技術(shù)翻開新篇章。

上世紀(jì)70年代中期，電子計(jì)算機(jī)的應(yīng)用為醫(yī)療影像帶來了革命性的創(chuàng)新，CT掃描儀誕生。隨后，核磁共振成像（MRI）、計(jì)算機(jī)放射成像（CR）、數(shù)字放射成像(DR)、發(fā)射式計(jì)算機(jī)斷層成像（ECT）等各種數(shù)字化醫(yī)療影像新技術(shù)不斷涌現(xiàn)……

如今，人工智能來了，AI+醫(yī)學(xué),又會(huì)發(fā)生什么？

高教授的新徒弟

2017年的一天，我國著名神經(jīng)放射學(xué)專家，時(shí)任北京天壇醫(yī)院神經(jīng)影像學(xué)中心主任的高培毅教授，突然被告知要收個(gè)新“徒弟”——神經(jīng)影像診斷AI系統(tǒng)。

電腦編程輔助醫(yī)學(xué)診斷，高培毅并不陌生。上世紀(jì)90年代初，他在美國留學(xué)時(shí)，陸續(xù)接觸并學(xué)習(xí)到代碼編程、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，他還以“肺部球形病灶的計(jì)算機(jī)輔助診斷”為主題完成了計(jì)算機(jī)課的結(jié)業(yè)論文。

但收AI徒弟，高培毅還是有些糾結(jié)。做了一輩子影像學(xué)診斷，他深知人腦是人體內(nèi)最復(fù)雜的結(jié)構(gòu)之一，擁有數(shù)以千億計(jì)的神經(jīng)元，神經(jīng)影像學(xué)經(jīng)歷了漫長的發(fā)展和探索，仍有數(shù)不清的謎團(tuán)等待揭開，這樣嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致的工作容不得絲毫失誤。

AI，行嗎？

高培毅決定先考考AI徒弟。輸入email地址，高培毅給AI徒弟出了幾百例常見腫瘤影像病例，不到一周，AI發(fā)回答案，正確率達(dá)到95%以上，高培毅興奮極了。

很快，高培毅發(fā)現(xiàn)，AI徒弟不僅天資聰穎，而且孜孜好學(xué)。

被取名“天醫(yī)智”的神經(jīng)影像診斷AI系統(tǒng)開始大規(guī)模學(xué)習(xí)天壇醫(yī)院近十年來的數(shù)萬份神經(jīng)系統(tǒng)相關(guān)疾病病歷，特別是學(xué)習(xí)腦膜瘤、垂體瘤、膠質(zhì)瘤等常見病領(lǐng)域的圖像識(shí)別能力。

高培毅還組織神經(jīng)內(nèi)科的臨床醫(yī)生們對(duì)片子上的病灶逐一標(biāo)記，幫助“天醫(yī)智”學(xué)習(xí)。半年左右，“天醫(yī)智”在一些神經(jīng)系統(tǒng)常見病的判斷上已游刃有余，在部分腦瘤的磁共振影像診斷上，準(zhǔn)確率已達(dá)到90%以上。

“AI神經(jīng)影像診斷是未來的發(fā)展趨勢(shì)，我內(nèi)心是認(rèn)同的。不過，你問它能不能替代我，目前還是門兒都沒有！”高培毅笑著說。

人機(jī)大戰(zhàn)AI獲勝

2018年6月30日13時(shí)，國家會(huì)議中心，座無虛席。

全球首場(chǎng)神經(jīng)影像人工智能人機(jī)大賽正在舉行。高培毅和眾多專家到場(chǎng)觀戰(zhàn)，他和所有人一樣，急于知道在神經(jīng)影像領(lǐng)域，人工智能和醫(yī)生診斷，哪個(gè)更強(qiáng)？

雖然大賽前，高培毅專門給“天醫(yī)智”開小灶，但他還是不確定“徒弟”是否能贏，因?yàn)閷?duì)手很強(qiáng)——25名全球神經(jīng)影像領(lǐng)域的頂尖專家、學(xué)者和優(yōu)秀臨床醫(yī)生組成的醫(yī)生戰(zhàn)隊(duì)。

比賽分A、B兩組進(jìn)行，題目均從天壇醫(yī)院腦腫瘤病例庫和國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心腦出血病例庫中隨機(jī)挑選，涵蓋顱內(nèi)腫瘤CT、MRI影像判讀；腦血管疾病CT、MRI影像判讀及血腫預(yù)測(cè)；腦血管病病灶標(biāo)識(shí)、出血體積及梗死體積測(cè)量等。

誰在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成“讀片”，而且準(zhǔn)確率更高，誰獲勝。

比賽前，現(xiàn)場(chǎng)觀眾投票，認(rèn)為醫(yī)生獲勝的有600多票，認(rèn)為AI獲勝的則有1000多票。即便如此，醫(yī)生戰(zhàn)隊(duì)仍然信心滿滿，他們堅(jiān)信，醫(yī)生必勝。

但兩輪比賽后，“天醫(yī)智”“讀片”更快，準(zhǔn)確率分別達(dá)到87%和83%，而醫(yī)生戰(zhàn)隊(duì)的準(zhǔn)確率則為66%和63%。

在獲知結(jié)果的那一刻，醫(yī)生戰(zhàn)隊(duì)的一位成員搖搖頭，感嘆著——

“未來已來！”

AI的獲勝，高培毅已有準(zhǔn)備，“它系統(tǒng)學(xué)習(xí)過天壇醫(yī)院近十年來接診的數(shù)萬個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)相關(guān)疾病病例影像，在腦膜瘤、膠質(zhì)瘤等常見病領(lǐng)域的磁共振影像診斷實(shí)力，不容小覷。”

“通過對(duì)海量疾病信息的深度學(xué)習(xí)，它的診斷準(zhǔn)確率可達(dá)到95%以上，相當(dāng)于一個(gè)高年資主任醫(yī)師級(jí)別的水平！”國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心副主任、北京天壇醫(yī)院常務(wù)副院長王擁軍評(píng)價(jià)道。

“天醫(yī)智”已在醫(yī)院試用

初秋，北京天壇醫(yī)院影像會(huì)診中心，一位40多歲的女患者正在就診。醫(yī)生將一張張核磁影像輸入“天醫(yī)智”的“大腦”，大約一分鐘，它給出“診斷報(bào)告”：垂體瘤概率80%，腦膜瘤概率20%，神經(jīng)鞘瘤10%……醫(yī)生點(diǎn)點(diǎn)頭，“垂體瘤，不謀而合！”

如今，“天醫(yī)智”跟隨北京天壇醫(yī)院放射科新的學(xué)科帶頭人劉亞歐繼續(xù)學(xué)習(xí)。

近一年來，“天醫(yī)智”主要“攻關(guān)”三個(gè)課題——

第一，幫助腦出血患者預(yù)測(cè)血腫是否會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大。

第二，診斷腦腫瘤。這是一個(gè)世界性難題。

第三，量化腦小血管病負(fù)荷，如腔隙有多少？微出血有多少？以測(cè)算出患者的疾病負(fù)擔(dān)。

學(xué)習(xí)效果喜憂參半。“有些病例，‘天醫(yī)智’診斷得不錯(cuò)，但有些不太理想。”劉亞歐說。

影像預(yù)測(cè)方面，“天醫(yī)智”實(shí)力超強(qiáng)，預(yù)測(cè)腦出血患者血腫擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)，表現(xiàn)優(yōu)異。劉亞歐表示，腦血管病人一旦出現(xiàn)血腫擴(kuò)大，致殘、致死的幾率會(huì)顯著上升。除非能在出血或血腫擴(kuò)大前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，在時(shí)間窗內(nèi)給予積極的治療。“但這對(duì)臨床醫(yī)生來說，太難了，面對(duì)腦出血病人時(shí)，醫(yī)生往往抓不到影像中那些更細(xì)微的東西。”劉亞歐說，臨床上，只有20%至30%的病人有可能被提早識(shí)別。

但經(jīng)過上千個(gè)病例訓(xùn)練的“天醫(yī)智”，能在影像中抓住醫(yī)生肉眼看不到的疾病征象，并迅速做出提示。

“但數(shù)據(jù)上傳齊全與否，可能會(huì)影響‘天醫(yī)智’的判斷，一些沒有經(jīng)過訓(xùn)練的疾病，它也難以診斷，比如腦萎縮。”劉亞歐說。

目前，“天醫(yī)智”已在天壇醫(yī)院“試用”，輔助醫(yī)生診斷。劉亞歐說，人工智能產(chǎn)品還只是作為醫(yī)生的助手，所有人工智能判讀過的影像，最終都還是由醫(yī)生進(jìn)行審核。

“下一步我們要為AI技術(shù)進(jìn)入臨床尋找更多的證據(jù)。”王擁軍坦言，盡管AI技術(shù)現(xiàn)在發(fā)展迅速，但進(jìn)入臨床的證據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。一種新技術(shù)，無論多炫、多超前，最后一定要對(duì)受試者有好處才行。“比如，AI系統(tǒng)運(yùn)用在醫(yī)院后，會(huì)不會(huì)降低患者致殘率、死亡率？醫(yī)療糾紛會(huì)不會(huì)降下來？這些都需要證據(jù)。”

更強(qiáng)大腦已上線

不久前，國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心和北京天壇醫(yī)院等單位又聯(lián)合發(fā)布了“天澤”腦血管病診療輔助決策系統(tǒng)。盡管與“天醫(yī)智”在人工智能核心算法上一脈相承，但對(duì)腦卒中等腦血管疾病進(jìn)行“全過程輔助決策”的“天澤”，明顯技高一籌。

“全過程輔助決策”，意味著貫穿診斷、治療到預(yù)后的所有環(huán)節(jié)。從入院起，腦卒中患者的MRI/CT影像便開始傳輸?shù)?ldquo;天澤”系統(tǒng)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，“天澤”自主分析出卒中類型、發(fā)病部位、發(fā)病機(jī)制、發(fā)病原因等，并結(jié)合患者的病史、家族史、并發(fā)癥等信息，給出臨床治療輔助決策方案。同時(shí)，“天澤”還能為臨床醫(yī)生提供歐美指南、中國指南、最新科研文獻(xiàn)和成果作為參考，并在后續(xù)治療中繼續(xù)發(fā)揮輔助決策作用。

國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病質(zhì)量控制中心副主任李子孝介紹，“天澤”系統(tǒng)擁有一支30余人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，成員分別來自北京天壇醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科、影像科，以及人工智能團(tuán)隊(duì)，各自負(fù)責(zé)人工智能算法、影像識(shí)別、知識(shí)庫建設(shè)和IT架構(gòu)系統(tǒng)開發(fā)等方面。

“從2018年初研發(fā)至今，‘天澤’已經(jīng)有了一個(gè)基本雛形，可以實(shí)現(xiàn)一些疾病的基本病因分析和關(guān)鍵二級(jí)預(yù)防藥物的決策支持。但是，如果向基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)推廣應(yīng)用，還需要解決很多現(xiàn)實(shí)問題。”李子孝直言，如何讓“天澤”系統(tǒng)更簡(jiǎn)便地為醫(yī)生所用，讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)頗為頭疼。目前國內(nèi)各醫(yī)院的電子病歷，從結(jié)構(gòu)、內(nèi)容到書寫習(xí)慣都不相同。未來要將電子病歷放到同一個(gè)模板中去使用，會(huì)非常復(fù)雜，肯定要對(duì)醫(yī)院的信息系統(tǒng)進(jìn)行改造。

“最大的瓶頸還是AI團(tuán)隊(duì)和醫(yī)生們的溝通問題。”劉亞歐說，大家對(duì)各自的專業(yè)領(lǐng)域存在理解障礙，難以對(duì)上頻道。研發(fā)團(tuán)隊(duì)每周都要開一次碰頭會(huì)，大伙兒努力“翻譯”各自的技術(shù)語言，積極分析AI和人類分別擅長的領(lǐng)域，為“AI”醫(yī)生尋找新的學(xué)習(xí)科目。

人工智能還有更多可能

今年，天壇醫(yī)院?jiǎn)��?dòng)“金橋工程Ⅱ”。王擁軍透露，這是一項(xiàng)基于“天澤”腦血管病診療輔助決策系統(tǒng)的醫(yī)療質(zhì)量改進(jìn)臨床對(duì)照研究。未來該研究計(jì)劃將納入全國50家醫(yī)院，選取1.6萬例符合標(biāo)準(zhǔn)的缺血性卒中患者，在診療全過程中，其中一半患者接受人工智能輔助診療，另一半患者不使用人工智能技術(shù)。

“我們會(huì)進(jìn)行對(duì)比測(cè)算，看看致殘率和死亡率降低了多少，醫(yī)療費(fèi)用節(jié)省了多少。由此來驗(yàn)證‘天澤’腦血管病診療輔助決策系統(tǒng)的有效性，評(píng)價(jià)其對(duì)急性缺血性卒中患者臨床結(jié)局的改善效果。”王擁軍說。

人工智能技術(shù)未來還會(huì)從醫(yī)院內(nèi)走向院外，走向家庭。王擁軍表示，醫(yī)院即將建一個(gè)全新的實(shí)驗(yàn)室，未來要利用人工智能技術(shù)，研發(fā)能讓病人帶回家的“神奇盒子”。它會(huì)采集病人的心電圖等基本生理參數(shù)，以及24小時(shí)內(nèi)吃飯、運(yùn)動(dòng)等規(guī)律，并實(shí)現(xiàn)數(shù)字化。

例如帕金森患者，“神奇盒子”會(huì)利用后臺(tái)分析系統(tǒng)，分析出患者什么時(shí)間、吃多大劑量的藥，對(duì)病情效果最好；是飯前吃效果好，還是飯后吃效果好；吃完藥后運(yùn)動(dòng)效果是否會(huì)好等，以此為患者制定服藥的最佳方案。

“我們的目的是通過人工智能的方式，幫助人們進(jìn)行健康管理，而不局限于讓大家到醫(yī)院來治療。”王擁軍說，中國人做人工智能最大的優(yōu)勢(shì)，在于數(shù)據(jù)量是世界上最大的。“未來究竟誰能勝出，誰有數(shù)據(jù)，誰就會(huì)走到前面。我們率先啟動(dòng)基于人工智能的臨床研究，努力再次占領(lǐng)一個(gè)新的制高點(diǎn)。”

“每一次醫(yī)學(xué)的巨大跨越，都源自其他領(lǐng)域一次跨界的介入。”王擁軍說，他相信，人工智能的介入，也是醫(yī)學(xué)再次騰飛的機(jī)會(huì)。

【焦點(diǎn)關(guān)注】

AI真能代替醫(yī)生嗎

人機(jī)大戰(zhàn)中的一個(gè)場(chǎng)景，一直印在神經(jīng)影像判讀人工智能研發(fā)技術(shù)總監(jiān)吳振洲的腦海里。

那天B組醫(yī)生比賽的時(shí)候，醫(yī)生們很快答完了題，然后集體討論一些有爭(zhēng)議的病例，爭(zhēng)執(zhí)不下，只好舉手表決。醫(yī)生戰(zhàn)隊(duì)的成員期望用集體的智慧戰(zhàn)勝AI。

高培毅有些不解醫(yī)生們的選擇，因?yàn)槿藬?shù)多少，并不代表真理的正誤。

吳振洲則有些擔(dān)心AI會(huì)輸，但看到醫(yī)生們熱烈的爭(zhēng)論，他又被深深感動(dòng)。他說，為患者去爭(zhēng)一個(gè)正確的診斷，這是人的溫暖，在這一點(diǎn)上，AI無論如何學(xué)不會(huì)。

更多的專家認(rèn)為，AI和醫(yī)生并非相爭(zhēng)，而是相助。

“上場(chǎng)的時(shí)候，我感覺不到對(duì)手的存在，因?yàn)樗�太冷冰冰了�?rdquo;醫(yī)生戰(zhàn)隊(duì)的一位成員說，“不過，我們也要感謝它，因?yàn)樗�給了我們更多的機(jī)會(huì)，能幫助我們?cè)\斷出更多的病灶。”

中國科學(xué)院院士、陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院病理科主任卞修武表示，技術(shù)的發(fā)展提升了醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，“醫(yī)生不是沒活兒干了，而是可以干更多的活兒了。”

“目前，‘天醫(yī)智’已經(jīng)學(xué)習(xí)了上萬個(gè)腦腫瘤病例，具備了在臨床應(yīng)用的潛力。如果將來它能走進(jìn)基層醫(yī)院，那就相當(dāng)于帶去了一位天壇醫(yī)院的資深專家。”劉亞歐說。

李子孝說，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以將基層醫(yī)生從一些繁雜、冗余的工作中解放出來，把基礎(chǔ)工作交給機(jī)器來做，讓醫(yī)生能分出一部分精力，在接診患者時(shí)更有效率。同時(shí)，基層醫(yī)院也能共享高水平醫(yī)院的腦血管病診療方案，醫(yī)生的診療水平將大大提升，不僅會(huì)改善患者的治療效果，還可以減少治療費(fèi)用支出。