這些天，人們都在驚嘆最新版“阿爾法狗”的進化力。因為它僅用3天時間，490萬盤自我對弈的訓練數據，一臺機器和4個TPU就打敗了戰勝過韓國棋手李世石對弈的AlphaGo。

隨著AI（人工智能）的發展，各個行業都在嘗試引入。

近日，在上海市第六人民醫院舉行了一場“人機大戰”，80名醫生對戰9號選手——人工智能讀片系統。比賽內容是基于甲狀腺結節超聲圖像的性質判定。參賽的80名醫生中，有三甲醫院的教授、一二級醫院的青年醫生、還有醫學院里的學生，他們將要對戰的“人工智能選手”是一套甲狀腺超聲計算機輔助偵測系統。

據介紹，這是目前全球第一、也是唯一通過美國藥品管理局（FDA）、歐盟CE認證上市許可的甲狀腺超聲智能輔助診斷系統，在今年7月取得中國藥監總局的上市許可。系統利用專利影像分析技術，使甲狀腺超聲圖像彩色可視化、標示并量化腫瘤特征，協助醫生精準診斷，為發病率愈來愈高的甲狀腺癌提供一種非侵入性檢查。

澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者在現場看到，每一位參加“人機大戰”的選手都拿著一個答題器，每個答題器有3個按鈕，分別代表“惡性可能、不確定、良性可能”。醫生需要根據大屏幕上顯示的甲狀腺B超圖像，在30秒內做出判斷。與此同時，AI也會做出選擇。

“倒計時30秒準備，開始！請醫生讀片，請AI（人工智能）讀片！好，我們再看病理結果。”這樣已有病理結果的考題，共有33套。最終，在所有比賽選手中，人工智能選手排名第二，讀片準確率達到84.85%。來自福建的超聲診斷專家呂國榮教授獲得第一名，讀片準確率達到87.88%。

“呂國榮教授最終戰勝了AI，這讓我們很振奮。當然AI的表現也讓醫生感受到了壓力。從目前看，AI還只是輔助醫生診斷，因為軟件診斷的正確性和正確勾勒腫塊邊界密切相關，B超醫生平日是在動態影像中探查判斷，還得結合其他臨床表現，這場比賽等于把我們十八般武器廢了十七樣，只剩一樣去和電腦‘一招鮮’的強大數據分析能力做比拼，并不公平。要知道，如果加上多切面、多模態等手段，醫生診斷甲狀腺結節的正確率也是很高的。”在賽后評論階段，有專家如是說道。

“人工智能并不能替代醫生。大部分情況下，它只能作為一種輔助手段。”市六醫院超聲科主任醫師王燕指出，超聲診斷有很多不同的切面，還要考慮很多其他的因素，但人工智能只能看一個層面，不夠全面。但是，人工智能大數據分析的優勢，可以成為輔助基層年輕醫生以及社區篩查的一種手段，這也是一個大方向。

目前，國家科技部重點研發計劃數字診療裝備研發重點專項——基于多區域不同級別醫院的醫用超聲成像系統的綜合評價與培訓項目在上海市第六人民醫院正式啟動。市六醫院超聲醫學科主任胡兵教授介紹，超聲醫學是高度嚴謹和復雜的，因此對治療計劃、質量控制和人員水平的要求也很高，如何解決我國這幾方面整體水平參差不齊的問題，成為當務之急，這也是數字診療——醫用超聲成像系統評價項目的價值所在。

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