这是全球首场神经影像领域的“人机大战”。人类战队由25名神经影像领域的顶尖专家、学者以及优秀的临床医生组成，与他们对战的，是北京天坛医院“神经疾病人工智能研究中心”和首都医科大学人脑保护高精尖创新中心共同研发的AI辅助诊断系统“BioMind 天医智”。6月30日的总决赛现场，最终AI选手以高出20%的正确率，战胜了神经系统疾病诊断的医界“最强大脑”。
当天的比赛被分成了两个组别，其中A组进行的是颅内肿瘤磁共振检查（MRI）影像判读；B组进行脑血管疾病CT影像判读及血肿预测。首轮15位参赛医生，每人对15例影像进行判读，共225例。同时，相同数量的病例，AI选手耗时15分钟判读完毕，准确率最先显示为87%。又过了15分钟，计时结束，人类战队的成绩定格在66%。
这并没有打击医生们的自信心。事实上，在第二轮比赛中，10位医生不仅率先完成判读，还就其中不确定的答案进行了二次矫正。然而，卡着点交卷的AI选手还是以83%对63%的准确率，再次获胜。
国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、天坛医院常务副院长王拥军认为，这场人机大战的目的是“教育”。它可以解答许多临床医生的疑问：人工智能究竟有多大本事，以及我们是否会被替代？作为一种工具，它必定能在某一单一特定任务中超越我们。
人工智能与医疗的结合，是解决医疗“痛点”的新机遇。业内人士认为，将AI具体应用在医学影像的辅助诊断上，是最有可能率先实现商业化的。一方面，医疗数据中有大量数据来自于医学影像，但这些数据几乎全部需要人工分析，而相应的医疗从业人员却非常短缺。另一方面，中国优质的医疗资源分布极不均衡。以复杂程度高、定位诊断难度大的神经系统疾病为例，在大量基层医院，临床的误诊率、漏诊率居高不下，诊断效率水平很低。
为了让AI跟上医生的思路，吴振洲带领设计人员用了三四个月的时间学习了医学影像书籍。AI学习医学影像的具体方法是深度学习结合先验知识对模型进行训练，过程中需要有经验的医生将医学图像进行标注，程序员将片子的数据注入深度学习中，再留些样本进行测试。
据悉，目前“BioMind 天医智”在部分脑瘤的磁共振影像诊断上，准确率已达到90%以上，相当于一个高级职称医师级别的水平；准确预测脑出血和血肿的扩大则是达到了人类很难达到的水平，但对它们的训练仍在进行中。同时，该AI产品已经进入国家药监局（CFDA）验证阶段。