有别于以往的“人机大赛”，这次比赛希望通过人工阅片与AI赞助阅片在效率、韶光及准确率比拟的结果，对未来人工智能在肺小结节诊断的运用情景进行展望及磋商。
中国医师协会胸外科医师分会副会长、华西医院副院长刘伦旭认为，AI技能正逐渐得到验证。“AI、大数据与医疗的结合，已经在肺部结节的诊断、皮肤病的诊断等方面产生了一定成效。活动的目的，是希望推动AI技能在医疗领域的运用和发展。”
据悉，这次体验一共两轮，每轮任务同等，均有16位年夜夫参与。活动所用的128份病例为从四川大学华西医院、天津市胸科医院、厦门大学附属第一医院供应的病例集中随机抽取，均通过病理检讨确诊。参与年夜夫根据现场抽签结果选择对应签号的电脑前，每位年夜夫都将在13分钟内完成16个肺小结节病例的阅片，个中8个有AI赞助阅片（即人机协作），8个纯人工阅片。
两轮比赛过后，终极结果出来：无论是1~3厘米大尺寸结节还是0.3~1亚厘米结节，人机协作组对病历良恶性诊断的准确率均高于纯挚由年夜夫诊断的准确率。在诊断速率上，人机协作也较纯挚由年夜夫诊断速率更快。个中，在1~3厘米大尺寸结节诊断上，人机协作组较纯挚年夜夫准确率提高5.42%，韶光缩短6.67%；在临床上诊断难度更高的0.3~1亚厘米结节上，人机协作组较纯挚年夜夫的准确率提高15.75%，韶光缩短了25.01%。
对付比赛结果，中国医师协会胸外科医师分会名誉会长、天津市胸科医院教授张逊认为，人工智能的真正落地点该当是基层，目的是提高基层年夜夫的诊断水平，这也是国家分级诊疗的主要一步。
“只是通过培训，要想让基层年夜夫的水平提升，须要花费很永劫光。如果可以借助AI技能，形成上级医院的会诊中央，让基层年夜夫将影像电影传到会诊中央，通过人工智能进行初步筛选，上级医院的专家就可以在很短韶光内给出诊断见地，并反馈至基层年夜夫，从而提高基层医院的诊断水平。”张逊表示。
作为体验者之一的胸外科医师协会青年委员、北京协和医院教授梁乃新认为，AI在医疗诊断上的发展应会经历三个阶段：“第一个阶段是诊断是否存在，第二个阶段是定性。这并不仅仅意味着良恶性的判断，我们还希望AI能够判断肿瘤的分型和突变等情形。纵然不能达到100%的准确率，也能给年夜夫很大程度上的参考见地，从而终极让患者受益。”
第三个阶段才是将AI融入到MDT中。“不只是影像科、胸外科、内科、病理科年夜夫也要参与。未来多学科的领悟和交叉是我们的努力方向，也是我们该当积极去做的事情。”梁乃新进一步指出。
不过沈阳军区总医院教授许世广对付个中一部分电影，并没有认同AI给出的提示，而是更相信自己履历判断。但从结果上看，AI的准确率仍旧要高一些。他认为，年夜夫须要在临床事情中更多地学习，尤其是跟病理进行验证，才能知道自己的对错，总结履历。
“AI对付年夜夫而言是很大的助力，但它并不会替代年夜夫，由于末了的结果依然因此人为导向，年夜夫来决定末了的诊断。但毫无疑问，AI可以帮助年夜夫提高效率，降落事情强度，降落漏诊率。如此一来，外科年夜夫、病理科年夜夫、影像学年夜夫就能有更多的韶光去学习和提升自己。”许世广如是理解AI与年夜夫的关系。
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