AI辅助医生阅片效果如何在肺小结节病例中 [复制链接]

4月3日，21世纪经济报道从零氪科技获悉，由该公司作为AI技术支持方，中国医师协会胸外科医师分会主办、医院协办的“人工智能辅助肺小结节诊断体验专场”活动在成都举办。

有别于以往的“人机大赛”，这次比赛希望通过人工阅片与AI辅助阅片在效率、时间及准确率对比的结果，对未来人工智能在肺小结节诊断的应用情景进行展望及探讨。

中国医师协会胸外科医师分会副会长、医院副院长刘伦旭认为，AI技术正逐渐得到验证。“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技术在医疗领域的应用和发展。”

据悉，这次体验一共两轮，每轮任务一致，均有16位医生参与。活动所用的份病例为从医院、医院、医院提供的病例集中随机抽取，均通过病理检查确诊。参与医生根据现场抽签结果选择对应签号的电脑前，每位医生都将在13分钟内完成16个肺小结节病例的阅片，其中8个有AI辅助阅片(即人机协作)，8个纯人工阅片。

两轮比赛过后，最终结果出来：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单纯由医生诊断的准确率。在诊断速度上，人机协作也较单纯由医生诊断速度更快。其中，在1~3厘米大尺寸结节诊断上，人机协作组较单纯医生准确率提高5.42%，时间缩短6.67%;在临床上诊断难度更高的0.3~1亚厘米结节上，人机协作组较单纯医生的准确率提高15.75%，时间缩短了25.01%。

对于比赛结果，中国医师协会胸外科医师分会名誉会长、医院教授张逊认为，人工智能的真正落地点应该是基层，目的是提高基层医生的诊断水平，这也是国家分级诊疗的重要一步。

“只是通过培训，要想让基层医生的水平提升，需要花费很长时间。如果可以借助AI技术，医院的会诊中心，让基层医生将影像片子传到会诊中心，通过人工智能进行初步筛选，医院的专家就可以在很短时间内给出诊断意见，并反馈至基层医生，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、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况。即使不能达到%的准确率，也能给医生很大程度上的参考意见，从而最终让患者受益。”

第三个阶段才是将AI融入到MDT中。“不光是影像科、胸外科、内科、病理科医生也要参与。未来多学科的融合和交叉是我们的努力方向，也是我们应该积极去做的事情。”梁乃新进一步指出。

医院教授许世广对于其中一部分片子，并没有认同AI给出的提示，而是更相信自己经验判断。但从结果上看，AI的准确率仍然要高一些。他认为，医生需要在临床工作中更多地学习，尤其是跟病理进行验证，才能知道自己的对错，总结经验。

“AI对于医生而言是很大的助力，但它并不会替代医生，因为最后的结果依然是以人为导向，医生来决定最后的诊断。但毫无疑问，AI可以帮助医生提高效率，降低工作强度，降低漏诊率。如此一来，外科医生、病理科医生、影像学医生就能有更多的时间去学习和提升自己。”许世广如是理解AI与医生的关系。