人工智能不仅在围棋上碾压人类,在医疗方面的突破也在加速。4月27日,丁香园在中南大学湘雅二院发布一项重磅结果:国内首个皮肤病人工智能辅助诊疗系统“智能皮肤”正式面向临床医生开放。而在此前与545名皮肤病医生的“人机大战”中,结果真是一言难尽。
“智能皮肤”PK专业医生
2017年5月,湘雅二院、丁香园和睿琪软件联合发布了中国首个皮肤病人工智能辅助诊疗系统 —— “智能皮肤”。作为阶段性研发成果,第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断。识图辨病第一次进入公众视野。
一年后,在经历了多番测试、审核、训练,累计学习超过60万张病例图片后,该系统宣布迎来重大突破:对85种皮肤病识别准确率达86%,其中34种常见病大于95%,可识别病种数和准确率居行业之首,正式面向临床医生开放使用。
“智能皮肤”的战绩经过了医生的验证。4月16日—25日,湘雅二院和丁香园共同发起了“助力AI” —— 全网皮肤科医生排位赛。
系统会随机为每位医生分配10道初阶(含病例描述)或高阶(不含病例描述)题目,根据医生的正确率和用时情况在全网进行实时排位。每位医生开始答题时,“智能皮肤”都会同步进行,每轮比赛结束后显示医生和“智能皮肤”的答题成绩。题目由湘雅二院提供,并经过多轮专家审核和病理诊断。
此次活动,共计2184名来自不同科室、不同职称的医生参加了微信端“人机大战”排位赛。在所有参赛的545名皮肤病/性病科医生中,主治以上级别的医师在平均得分、参与积极性皆显著优于其他科室医生,平均答题得分是69.03分,平均完成时长是107秒。而“智能皮肤”平均得分是87.5分,平均完成时长31.4秒。
拿到这样的结果,中南大学湘雅二院皮肤科主任、博士生导师陆前进教授并不意外。他表示,在医生和AI系统都是在看图片的特定情况下,人工智能的准确率和时间高于医生,主要是因为机器学习了大量的图片。
如果在临床诊断过程中又是怎样的结果呢?AI系统与医生在141个真实的皮肤病病例诊断实验中,医生面对患者,而AI系统只有图片的情况下,医生和AI系统的平均诊断准确率是76.6%和73.8%,也意味着医生“扳回一分”,准确率稍高于AI系统。
陆前进教授表示,“皮肤病的诊断颇具直观性,皮损表现是疾病诊断线索的主要信息来源。随着图像识别、深度学习等技术的突破,人工智能在皮肤病的临床诊断过程中能提供可靠佐证。但对于人工智能的准确率也要从不同方面来看待其应用价值。”
1000份医责险升级医患体验
虽然AI医疗已经如此聪明,但毕竟尚无法达到百分百的准确率,正式面向临床医生开放使用,如果出了问题,谁来负责?
对此,丁香园创始人、董事长李天天表示,为了保障皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台上医生的相关权益,缓解使用“智能皮肤”系统导致误诊、漏诊引发的医患纠纷,增强医生使用AI系统的信心,“智能皮肤”研发团队联合保险公司共同设计了医师执业责任保险 —— 丁香医责险。
据介绍,丁香医责险主要针对第一期加入智能皮肤综合平台,且使用该系统进行皮肤病临床辅助诊断的医生。丁香园已投保1000份医责险,并已支付六个月保费。
医生出身的李天天表示,医学是一个非常复杂的学科,尤其是开展一些新技术、新实验的治疗过程中,存在一定的医疗风险。“有了医责险,对医生、病人都是一种保护。”
在4月27日的启动仪式上,皮肤病人工智能发展联盟也同期正式成立。陆前进教授任联盟主席,丁香园副总裁张伟先生担任联盟秘书长。
在谈到联盟的未来发展规划时,陆前进教授说:“未来5年,联盟将分三个阶段发展。2018年作为第一阶段,将建立健全联盟框架和发展机制,构建成为可信赖的综合诊疗平台;2019-2020年作为体系发展阶段,将实现对主要皮肤疾病的诊疗覆盖,建立皮肤病人工智能领域行业标准;2021-2023年为生态完善阶段,形成产学研的完整价值链条。”
“依靠人工智能可提高简单疾病诊断、治疗效率,但对于复杂疾病要实现人工智能还有很长的路要走,人工智能不会也不能替代医生。”陆前进教授表示。
发布会上,陆前进教授还代表合作三方公布了皮肤病人工智能医疗精准扶贫计划及阶段性成果。
据悉,2018年4月,人工智能辅助诊疗临床应用团队走进湖南江华瑶族自治县人民医院和宁夏固原彭阳县人民医院,为基层医生提供先进的人工智能辅助诊断技术,对接全国顶级皮肤病诊疗资源,开展精准医疗扶贫计划。团队还确定了其余8家目标帮扶医院作为持续的跟踪和帮扶对象,为每家医院提供了包括硬件设备、专业学习和进修机会等在内的“帮扶方案”,以期提升基层医疗服务水平。
出席此次发布会的国防科技大学李自力教授表示,医学上很多诊断要依靠形态学,人工智能的优势在此就得到充分体现。此次“智能皮肤”正式面向临床医生使用,对年轻的皮肤科医生来说,绝对是个好消息。
【记者】严慧芳
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