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病理新世界 ai大有为 | 国内首场宫颈液基细胞学人机挑战赛上演!

2017-12-21 阅读数:3393

从深蓝到阿尔法,从无人驾驶到智能教育,人工智能(ai)给大众生活方式、思想带来极大变化。“ai+病理”无疑是今年中国病理界最in的话题之一,今后人工智能辅助诊断将如何推动病理学科与行业的升级,病理医师与ai的关系如何定位,值得每一位病理人思考,同时让大家对未来的无限可能充满想象!

昨日上午,在江苏南京由南方医科大学、华银健康共同主办的2017年临床病理联盟会议活动“专题四:细胞病理智能诊断与数字病理诊断”专场,国内首个宫颈液基细胞学人工智能辅助诊断人机挑战赛火热举行。活动现场气氛紧张热烈,ai、病理医师代表,及台下的近200位参会病理医师均通过后台系统踊跃参与,各方代表诊断结果即时展示于大屏幕,一目了然,上演了一场“速度”与“精准”的大角逐!
 

病理新世界,ai对战阅片高手


宫颈液基细胞学诊断人机挑战赛活动由南方医科大学病理学系主任梁莉教授热情主持,担当“裁判”重任的点评专家评审团则由北京医院病理科主任、中华病理学分会细胞病理专业学组组长刘东戈教授,中国人民解放军海军总医院病理科主任孟宇宏教授,以及南方医科大学病理学系细胞病理亚专科组长张文丽博士三位专家组成。临床病理联盟大会专家中国科学院卞修武院士、中国医师协会病理科医师分会会长丁彦青教授、我国著名病理学专家丁华野教授,以及来自美国宾夕法尼亚大学医学部的paul zhang(张君良)教授全程参与,高度关注活动过程中的每一个进展,此外活动现场还特别邀请到了我国数字病理与人工智能辅助诊断领域权威专家、中国药科大学校长来茂德教授亲临现场观战。
 
梁莉教授担任人机对话活动主持人
 

权威病理专家全程观战


在梁莉教授就人工智能与病理诊断相关专题学术报告结束后,正式进入人机挑战赛。首先,现场分成了通过计算机ai系统进行诊断的人工智能诊断组(简称“ai组”);3位台下主动报名参赛且具五年以上细胞病理诊断经验病理医生所组成的传统显微镜诊断组(简称“医师组”);以及现场所有参会医生所组成的手机阅片诊断组(简称“手机阅片组”)。其中ai组诊断30个病例,医师组的3位病理医师对这30个病例每人诊断10例,手机阅片组则从30个病例中随机抽取10个病例通过手机进行移动数字阅片。在简单的操作流程说明之后,阅片正式开始。阅片时间以医师组全部阅完提交诊断结果为止。诊断开始后,三组诊断结果即时展示于led屏幕,并与病例方提供最终结果进行相互对比,对有争议的诊断结果则邀请点评专家进行明确。

 

ai组、医师组、手机阅片组同时阅片


随着主持人梁莉教授宣布对战开始,才1分多钟ai组就已经完成3个病例的诊断,开始诊断第2组的3例标本;但是3位病理医师也不示弱,合力匹敌ai组。时间一分一秒过去,ai组率先完成了30个病例的诊断,3位病例医师也随后不久完成了每位10例的诊断。从诊断时间来看,医师组3位医生完成10个病例诊断所需时间分别是11分52秒、10分18秒、11分06秒。ai组完成30个病例诊断共用时8分23秒,其高效显而易见。据项目负责人介绍,ai诊断效率仍有很大的提升空间。


从诊断结果准确率来看,ai组与医师组22例一致,一致率73.33%。ai组与病例标准诊断结果对比28例一致,一致率93.33%,三小组数据分别有10、9、9例符合;而医师组与标准诊断结果对比有24例一致,一致率80%,分别有8、10、6例符合。由此可见,医师组的特点是医师经验及临场状态差异较大,第二组的参赛医师表现异常优异。手机阅片组也呈现出了个人差异与结果分散的特征,来自江苏省启东市人民医院的政红老师答题全部正确。

对于ai组与标准诊断结果不一致的2个病例,刘东戈教授领衔的点评专家组充分结合数字切片与镜下阅片进行判读及解析。最终就本场活动表现而言,ai组快速、稳定的优势显而易见,华银君认为ai组更胜一筹!

 
ai组与医师组诊断结果展示

 


由刘东戈教授、孟宇宏教授、张文丽博士组成的点评专家团对有争议的病例做最终诊断


病理大腕聚焦,先锋思想碰撞
此次宫颈液基细胞学诊断人机挑战赛活动,由南方医科大学丁彦青教授、梁莉教授所领衔的病理专家团队,中国生物信息学术委员会副主任委员、国家青年千人张镇海教授生物信息分析技术团队,宜远智能人工智能团队,以及华银健康病理图像大数据与信息技术团队共同协办开展完成,还得到亚马逊云计算的gpu算力支持。项目技术负责人吴宇作为队长带领团队在2017年7月份intel & 阿里巴巴 100万奖金的肺结节预测比赛中,gpu平台全球第2,国内第1(共2887支队伍)。正是这样一支强强联合的多领域交叉合作团队,开发了技术水平国内领先的宫颈液基细胞学人工智能辅助诊断系统,并率先于国内大型学术会议上展示。

近年来,人工智能带给医疗健康领域革命性的变化,用于疾病诊断和病理分析的人工智能已成热点,国内外均已开展相关研究工作。基于海量病理扫描图片大数据的人工智能辅助病理诊断平台,经深度神经网络抽提细胞学特征进行训练,精准度可超过资深病理医生(本项小规模样本测试活动中正确率为93.3%,具五年以上诊断经验医师组正确率为80.0%)。人工智能模型可持续训练、升级能力强,保障精准度可持续提升。同时人工智能诊断效率更高,可消除疲劳导致误诊情况以及病理医生水平差异,诊断结果更加客观、一致,最大限度解放病理医生的劳动力。我国病理医师人才匮乏、医师水平参差不齐已是不争的事实,且病理医师人才培养周期长,诊断缺乏规范化、标准化,成为限制我国临床水平发展的关键因素之一。在国务院《新一代人工智能发展规划》等政策文件引领下,人工智能开发及应用是国家今后20年的基本国策,智能医疗和智能病理是重点发展方向。人工智能于病理学科的广泛应用,似乎是解决我国当前病理学发展困境的曙光。

专家观点:
卞修武院士:我同意一种说法,医学中包含“科学+宗教+艺术”等多种成分。科学追求真,宗教倡导善,艺术讲究美。人工智能诊断基于科学技术,是医学发展的重要趋势之一,但不会完全代替医生;人的善和美是机器无法企及的。新生事物的生命力总是非常强大的,先进的方向我们需要去学习、去重视,人工智能将来也可能成为我们不可或缺的伙伴和助手。人工智能用于病理诊断关键是用怎样的信息和标准用于诊断和深度学习?人工智能未来要走的路还很远,还需要结合现代医学的发展(比如把形态与分子标志物整合进去,去帮助人工智能),让人工智能更好地辅助医生的工作。不要简单地认为人工智能只能诊断简单的病例,它能综合很多人脑不能同时运行的数据,比如它能同时运行影像多模态数据、病人年龄等临床数据,快速分析与判定,所以从某种角度而言,人工智能对复杂、疑难病例的判断会比人脑更全面、更有力。

 


丁华野教授:这是首场真正意义上的细胞病理诊断人工智能展示,为我们展示了人工智能在病理诊断上的可能性,接下来应该将此项技术的研究工作更深入,投入更多的关注,促进其发展。(注:非原话,笔者根据理解整理。)
 

paul zhang教授:中国病理医师工作量非常大,ai确实能大大降低医生工作量,减少病理医生的负担,提高工作效率,利用好人工智能这是细胞学诊断上历史性的时刻,也是一个“win-win”双赢的好事!我今天很高兴在临床病理联盟会议上见证了这一时刻!


 

丁彦青教授:我们要有“ai精神”,ai虽然没有人类的情感,但它这种“机械”精神是我们需要汲取的。我们需要像ai学习,不断提高病理人自身的学术水平,不断追求,不断创新,不断挑战。病理人工智能永远在路上,我们要不断攀登不断学习,这样我们的病理事业才能跟上世界病理的步伐。这是病理人共同的选择,是对一份事业的追求,也是一种执着不移的信念!