4月3日，“互聯(lián)網(wǎng)岳麓峰會(huì)·人工智能專場(chǎng)”會(huì)上盡管AI系統(tǒng)在對(duì)戰(zhàn)10位中信湘雅醫(yī)院資深研究員時(shí)比賽結(jié)果并不理想，AI系統(tǒng)準(zhǔn)確率還有待提高。但AI系統(tǒng)用時(shí)短效率高，有效的解決了目前染色體疾病的檢測(cè)現(xiàn)狀面臨的病患數(shù)量多、醫(yī)療資源不平衡、醫(yī)生超負(fù)荷工作、耗費(fèi)時(shí)間長等問題。
“染色體核型分析技術(shù)”是染色體核型分析“金標(biāo)準(zhǔn)”，但它讓人類染色體檢測(cè)研究員十分“頭暈”。“醫(yī)院染色體檢測(cè)工作量巨大，我們有將近100位研究員從事染色體檢測(cè)。但他們每天僅連續(xù)看上幾個(gè)檢測(cè)病例，就有‘暈車暈船’感。病人從采樣到獲得結(jié)果的周期，還要25天左右。” 醫(yī)院名譽(yù)院長、生殖醫(yī)學(xué)及醫(yī)學(xué)遺傳專家盧光琇向科技日?qǐng)?bào)記者“吐槽”。
“這絕對(duì)是一項(xiàng)體力技術(shù)活。”醫(yī)院院長林戈說。對(duì)普通人而言，每條染色體不過是顯微鏡下的一條條相同的“小蟲”。但實(shí)際上，每一類染色體都有特定特征。要區(qū)分它們，培養(yǎng)出一名熟練的檢測(cè)研究員，至少需要花3年時(shí)間。人才培養(yǎng)周期長、成本高、不確定性大。
“‘金標(biāo)準(zhǔn)”測(cè)試中，重復(fù)性勞動(dòng)量太大了。我們由此想到與中信湘雅合作，共同開發(fā)一款染色體疾病人工智能檢測(cè)軟件系統(tǒng)。”湖南省自興人工智能研究院CEO穆陽說。
你有數(shù)據(jù)，我正好有AI技術(shù)。二者一拍即合，經(jīng)過半年“孕育”，全球首款“人類染色體影像處理系統(tǒng)”誕生。綜合多類人工智能技術(shù)，經(jīng)過百萬量級(jí)帶標(biāo)簽的人類染色體影像數(shù)據(jù)的“魔鬼訓(xùn)練”后，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)從顯微成像后的染色體圖像到染色體核型分析報(bào)告的全自動(dòng)處理過程，醫(yī)生只需做最后的審核。
2018互聯(lián)網(wǎng)岳麓峰會(huì)上，這款“機(jī)器人”在眾目睽睽下，與10位經(jīng)驗(yàn)豐富的人類染色體檢測(cè)研究員展開了“PK”。
在來自醫(yī)院最新收集、從未被檢測(cè)過的100個(gè)樣本病例中，主辦方隨機(jī)抽選了10個(gè)病例，每一病例中包含30張人類染色體中期圖像。比賽規(guī)則是，每名研究員分析1個(gè)病例，人工智能系統(tǒng)則對(duì)10個(gè)病例共300張圖像進(jìn)行分析處理。指標(biāo)涉及完成速度、染色體分組識(shí)別準(zhǔn)確率、單條染色體識(shí)別準(zhǔn)確率、染色體長短臂擺放準(zhǔn)確率等方面。
最終結(jié)果，人類一人看一例，平均時(shí)間22分36秒，準(zhǔn)確率100%。機(jī)器人完成10例病例，耗時(shí)13分47秒，每一個(gè)病例平均用時(shí)1分23秒，染色體分組識(shí)別準(zhǔn)確率為100%，單條染色體識(shí)別準(zhǔn)確率99.13%，長短臂擺放位置準(zhǔn)確度87.17%。就這樣，“半贏半輸”的完成了比賽。
自興人工智能專家李儀博士表示，人類染色體影像處理的最大難點(diǎn)在于對(duì)影像中染色體對(duì)象的分割與異常染色體的識(shí)別，因?yàn)槿旧w之間會(huì)出現(xiàn)交叉、重疊，甚至染色體分散過度的情況，從而影響到對(duì)當(dāng)前病例的診斷。而該團(tuán)隊(duì)在人類染色體中期圖像處理方法、正常人類染色體核型識(shí)別上做出了突破,“隨著它跟隨中信湘雅大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確率會(huì)越來越高，甚至有可能發(fā)現(xiàn)某些尚未發(fā)現(xiàn)的疾病規(guī)律。”
“如果機(jī)器人來了我們醫(yī)院，我們的病例診斷周期有望從25天縮短為12天，效率提高50%以上。盡管它的準(zhǔn)確率暫時(shí)沒人工準(zhǔn)確率高。但畢竟最終患者的診斷，依然會(huì)由專業(yè)醫(yī)生把關(guān)，不會(huì)造成影響。它的出現(xiàn)，的確能很大程度避免人類重復(fù)性勞動(dòng)。”盧光琇說。
（原標(biāo)題：人工智能與醫(yī)生誰更“專”，染色體有話說）
