12月4日（浙江在线记者曾福泉）日前在杭州召开的浙江省神经影像高峰论坛上，来自浙江省的近20名放射科医师来自、山东、江苏、安徽、新疆等地参加了人工智能辅助诊断体验赛。在人工智能的辅助下，医生对脑肿瘤影像的诊断准确率提升至近90%，大大超过纯人工诊断的平均准确率。近年来，针对肺、脑等多个部位的人工智能辅助医疗产品已进入实际应用阶段。互联网公司、医疗公司、医院、研究机构都对此表现出了极大的好奇和热情。人工智能如何实现复杂的医学诊断？它能带来什么好处？未来应该去哪里？人工智能如何实现快速“阅读诊断”？医学诊断是综合考虑各种影响因素。判断过程，人工智能如何在短时间内更准确地诊断？记者了解到，本次比赛的神经影像人工智能辅助诊断系统，经过国家神经疾病临床医学研究中心30万余条有效数据训练，结合大数据、深度学习等技术，目前可实现人工智能诊断。以及数十种脑肿瘤、血管疾病、血肿的预测功能。“但人工智能不是靠提供一堆电影和数据就能产生的。”北京天坛医院神经影像中心主任高培义表示，所有数据都需要经过医生人工标注，然后才能提供给人工智能进行深度学习。重要信息。“小血管患者大脑中的三十、四十个斑块，必须一一画出。”业内人士表示，人工智能深度学习的优势在于学习、记忆和提取特征的速度和能力。“人工阅读和诊断有一定的主观性，受情绪和状态的影响，在记忆和决策方面存在人的生理极限，而且要经历13年以上的漫长训练周期。相比之下，人工智能是没有的。”以上问题。”高佩仪说道。“在一些比赛中，人类是看不懂机器的，因为机器可以察觉到一些人眼难以察觉的细微变化，这些都可以通过人工智能来实现。”北京同仁医院副院长魏文斌表示，“医疗涵盖医疗、管理、护理、医学等一系列方面，都需要与人工智能紧密配合。”人工智能辅助诊断能带来哪些好处?医学是一门高度依赖技术发展的学科，从“互联网+医疗”到“人工智能+医疗”是医疗行业的一次重大变革。“90%以上的医疗数据来自医学影像，但这些数据大多需要人工分析。我国医学影像设备年增长率为30%，而放射科医生人数年增长率仅为4.1%。”厦门医学院第二附属医院郭刚教授表示，这是医疗行业普遍面临的现状和挑战。用人工智能辅助诊断其实并不是什么新鲜事。人工智能公司安德利医疗智能首席技术官吴振洲表示，早在十多年前，就有将人工智能应用于胸部CT诊断的尝试。当时准确率可达86%。现在，这个A数已经超过了90%。“未来，我们会看到人工智能技术大量在医院普及，成为不可或缺的工具，但永远是辅助工具。”吴振洲说，“对于医务工作者和人工智能技术来说，疾病是共同的敌人。更精准的影像诊断意味着漏诊率会更低。”“我们每天要写四五百份左右的危重病报告，很多工作的技术含量不高，都是体力劳动，人工智能能不能代替？这部分工作是我们的期待。”高佩仪说道。此外，对于普通人来说，互联网、大数据，尤其是人工智能可以促进优势医疗资源下沉，让就医更加便捷，帮助社会加速进入全民健康时代。“浙江省正在大力推广影像数字化，这意味着患者不用再背着几公斤的胶片到处看病，还可以实现远程诊疗。”浙江大学医学院附属第二医院放射科主任张敏明说。“现在全国有10%的糖尿病患者，其中三分之一有眼底问题，我们每年要筛查一次，这是一个巨大的工作量，所以我们需要人工智能来帮助我们阅读，改进我们的工作效率。”魏文斌说。人工智能辅助诊断，还有多少坎要过？中国信息通信研究院和Gartner咨询公司近日联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示，人工智能企业主要集中在各个垂直领域。在我国，人工智能+医疗健康占比最高，达到22%。据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》，2011年至2017年，在医疗细分领域中，辅助诊疗融资金额位居首位，达到20亿元。与资本和市场对人工智能的美好想象相比，专家和业内人士的想法更多。“人工智能辅助诊断很火，但很多都是‘用’的手段。高佩仪说，有一些产品上市很快，用的是国外的架构、算法、国外的数据库，但没有考虑安全、隐私、能不能用在中国病人身上。“我们发现，医学图像质量低下的现象比较普遍，只有不到30%的图像数据能达到教科书水平，这让人很吃惊。”厦门医学院第二附属医院郭刚教授说，大量低质量“垃圾数据”的存在会阻碍人工智能的“学习步伐”。张敏明等专家认为，如何更好地实现人工智能技术的“落地”，还存在一些现实困难。“比如，我们在科研和采购设备方面投入很大，但人工智能诊断还没有很好地融入医疗服务体系，这就需要更好的顶层设计。”
