隨著深度學習技術的不斷發展，人工智能為各行各業創造了一個又一個智能應用新紀元。谷歌AlphaGo以4:1的成績完勝世界圍棋大師李世石，成為人工智能發展史上的里程碑。醫療機構和科研團隊合作進一步加快了醫療AI的步伐。2017年，人工智能將如何發展？在醫療領域又會有什么樣的創新突破？

AI醫生，離你還遠么？

——首屆人機讀片競技大賽

2017年4月19日下午，以“甲狀腺結節超聲圖像的性質判定”為主題的首屆人機讀片競技大賽在我院成功舉辦。本次人機大賽由中國醫學裝備協會超聲裝備技術分會和北京市計算中心聯合主辦，我院承辦。國家衛生計生委能力建設和繼續教育中心繼續教育處處長宋仙保、北京計算中心常務副主任劉彤研究員分別致辭，并為獲獎選手和團體頒獎。

次人機大賽旨在通過與領域專家溝通交流，測試“視診通”系統的實戰能力，探討人工智能在醫學圖像診斷方面的應用。本次大賽共邀請了來自友誼醫院、協和醫院、北醫三院、北京腫瘤醫院等數十家三甲醫院的200位影像科的專業醫生參賽。承辦單位北京友誼醫院為大賽提供了100套已有病理“金標準”的甲狀腺結節超聲圖像，用于人機讀片競技。醫生們通過手機回答問卷的形式，依據結節超聲圖像特點對100套超聲圖像做出良惡性判定，每答對一次得1分，全部答對得100分。“視診通”和醫生同臺競技，會務組按照同樣的評分標準為“視診通”打分。最后，按照正確率進行競技排名。這是人工智能在醫療領域應用的一次創新性嘗試，是即將到來的醫療AI時代的又一力證。

在我院的大力支持和專業指導下，計算中心“起宏圖”人工智能研發團隊歷時兩年，基于深度學習和圖像處理算法推出了“視診通—醫學圖像輔助診斷工具”，輔助醫生進行醫學圖像診斷。這得益于北京友誼醫院提供的豐富詳實的甲狀腺結節超聲圖像數據，以及醫生專家團隊在研發和臨床應用方面的指導，目前，“視診通”在B超影像內測診斷方面準確率達到76%，可與5年經驗主治醫師診斷水平相媲美。

本次人機大賽設置了個人獎和團體獎兩種獎項，共選出一等獎1名，二等獎10名，三等獎30名，團體獎3名。301醫院獲個人一等獎，“視診通”最終以微弱分數奪冠。

頒獎結束后，超聲科主任錢林學接受了記者采訪。他表示，人工智能在醫療領域的應用潛力及廣闊前景突顯。“視診通”等AI醫生將以專業級的診斷結果、快速的診斷效率，便捷的應用方式既可成為醫生的得力助手，也可作為醫科學生的輔助教學手段，還能有效彌補偏遠地區、基層醫院的醫學影像診療資源。（宣傳中心）