在電子競技中，AI系統通過不斷跟玩家對戰學習後，其戰力甚至可以擊敗前職業選手。在衛生健康領域，已經在陸軍軍醫大學新橋醫院應用了三年之久的AI醫學影像診斷系統如今也爆發出驚人的實力。
12月10日，在九龍坡區勁力酒店舉行的重慶市血液内科醫療質控2021年度質評總結會議中，血液病形态學知識競賽“人機大戰”裡，該AI醫學影像診斷系統就以20秒識别25個病變細胞的成績奪冠，而同樣取得滿分的專家，最快花費了71秒。
選手們正在比賽答題。
12月10日，重慶市血液内科醫療質控2021年度質評總結會議中，同步舉行了德方杯血液病形态學知識競賽“人機大戰”，本次會議線上線下參與者近千人，覆寫多家三甲醫院的知名專家。
在比賽開始前，從業人員事先準備好了13個病變細胞圖檔，比賽選手在手機掃碼後進行比賽頁面，伴随着裁判員的一聲令下，會場開始了一場十分安靜的比賽。
20秒，AI醫學影像診斷系統就識别出25個病變細胞，并且全部正确，取得滿分。伴随着比賽進行，率先交卷的是來自樂昌市人民醫院的選手茹進偉，花費71秒，取得滿分。重慶的選手也緊跟其後，來自惡性良性腫瘤醫院、重醫附二院、渝北區人民醫院的選手也相繼取得了滿分成績，最終有32名選手取得了滿分成績。
據悉，細胞形态學檢查的開展過去因為過程繁瑣、主觀性強、人才培養難度大等問題往往需要相當有經驗的醫生來操作把關。因為形态學專家的缺乏，不少專家基本集中在三級醫院，基層醫院專家非常缺乏，對于一些患者而言，可能會因為診斷技術的缺乏，一定程度上延誤了最佳治療時機。
随着智慧醫療技術的提升，AI醫學影像診斷系統則可以把醫生從反複性的工作中解放出來，有更多的時間、精力用在其他方面服務患者，也讓醫生的價值得到更好的展現。
此前，有30多年臨床工作經驗的陸軍軍醫大學新橋醫院血液科彭賢貴主管技師介紹，他每天的工作都是在顯微鏡下看一個個骨髓塗片，根據肉眼觀察到的不同細胞形态為患者出具檢驗報告，使用AI醫學影像診斷系統可以幫助醫生來識别患者骨髓塗片中的各個細胞。
該AI醫學影像診斷系統的研發機關——重慶德方資訊技術有限公司相關負責人劉志介紹，該AI系統的識别速度可以達到0.0063s/個細胞。目前公司正緻力于顯微鏡下形态學檢查，研發産品包含尿液、大便、骨髓、陰道分泌物等多個領域，可為更多基層醫院提供形态學醫生缺乏的解決方案。
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AI醫學影像診斷系統是啥？
AI醫學影像診斷系統是将人工智能技術具體應用在醫學影像的診斷上。目前主要分為兩部分：一是圖像識别，應用于感覺環節，其主要目的是将影像這類非機構化資料進行分析，擷取一些有意義的資訊；二是深度學習，應用于學習和分析環節，是AI應用的最核心環節，通過大量的影像資料和診斷資料，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。
上遊新聞記者 文翰 受訪者供圖