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看脑部核磁片子 25名资深医生毫无悬念的输给AI 发改委:多措并举完善污水处理收费政策

2019-10-28

  一场人机大战医生输了而且输得毫无悬念。比赛之前选择“人类战队”获胜的观众坦言自我的选择是“为了给医生们打气”。不过输了比赛的医生却很高兴因为一个聪明的助手诞生了。

  这场名为“Chain”杯神经影像人工智能人机大赛由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心与中国卒中学会联合主办。对战的双方是“BioMind天医智”神经影像AI辅助诊断系统与海内外25名神经影像领域的资深医生。

  据介绍这是该领域全世界范围内首次人机大赛。

  半年打造出AI“医生”

  首次亮相的“BioMind天医智”由全球首家神经疾病人工智能研究中心与首都医科大学人脑保护高精尖创新中心共同研发也是目前全球首款头部疾病(涵盖脑肿瘤、小血管病变、大血管病变、脑卒中等)MRI、CT影像人工智能辅助诊断的整体应用产品。

  出场应战的“人类战队”则由海内外25名全球神经影像领域的专家、学者、优展露临床医生组成他们中既有临床工作几十年的影像学“大咖”也有有志于AI系统研究的青年科技人才都是经过前期招募、预赛及定向邀请确定的。

  决赛中医生分成两组与AI对决每组共有225个病例影像。相对于医生的聚精会神AI“从容淡定”操作人员轻点鼠标后“BioMind天医智”扫描案件分析15分钟就响铃交卷了。而这时医生们依旧紧张审视着一张又一张核磁影像。在最后几分钟内医生们对拿不准的案例进行了讨论。

  经过评委确定除了用时长短不同AI与人类医生的两组准确率分别为87%与66%、83%与63%。

  对于“BioMind天医智”取得的飞速发展与惊人成绩北京天坛医院常务副院长王拥军并不意外。“北京天坛医院每年接诊来自全国各地的神经系统疑难杂症患者30 万人次进行手术1万余例拥有全国最大的脑病样本库这样 ‘BioMind天医智’才能在短短几个月内不断提升疾病诊断效率与准确率。它可以学到很多医院多年都见不到的罕见、疑难病例在神经领域的研究开发与学习深度上拥有先天优势与大数据基础。”

  赛前不少专家对比赛结果都给出了自我的预测。决赛的评委之一重庆医科大学神经科学中心主任、国家973项目首席科学家谢鹏表示:“在根据已有知识进行的诊断上从大数据深度学习的概率上看AI获胜的几率要大得多它应该是‘了然于胸’的。但在一些新的、特定的、目前医学界也还没有太多共识的疾病领域AI可能还‘搞’不过人类。即使是在AI全胜的围棋比赛中一场下来几十手的交战中我也不认为人类的每一步棋都是输给计算机的有些地方人类比计算机的思路更精妙。”

  跨越理解的鸿沟

  近几年AI产品“扎堆儿”进入健康领域但在很多情况下都有点“鸡肋”的感觉。因为AI及其制造者计算机工程师与医生之间存在着理解的鸿沟。如何让AI真正成为医生的助手能够解决临床中的实际问题是许多研究团队共同的困惑。

  “BioMind天医智”也经历了这样一个过程。据国家神经系统疾病临床研究中心大数据中心主任李昊介绍,“最开始AI团队的一些已知算法与常规思路无法被医生理解。而AI团队又对神经系统疾病的特殊性一头雾水需求无法匹配。”

  几个月时间里国家神经系统疾病临床医学研究中心每一个课题组都派出了至少一名业务出色的医生紧密对接AI团队的每个工作组不断讨论磨合尽量把专业特点、疾病特点、技术特点都沟通清楚。这相当于给AI团队进行了一次医学“集训”。“在此基础上我们对AI原本的算法进行一些针对性的改进。”李昊认为从目前的水平来看进步非常明显。

  半年以来通过对北京天坛医院近十年接诊的数万神经系统相关疾病病例影像的系统学习“BioMind天医智”在脑膜瘤、胶质瘤等常见病领域的磁共振影像诊断准确率已达到90%以上相当于高级职称医师级别水平。

  以此次决赛中B组比赛主题为例要根据脑部片子预测24小时内患者颅内血肿是否扩大并及时干预因为这是临床降低脑出血患者死亡率的重要措施。在临床中血肿扩大可通过降低血压、早期用止血药物预防但是假如预测失误盲目用药降低血压也存在出现血栓等风险。

  据介绍目前临床上为预测采用的方法是注射碘造影剂。比赛中“BioMind天医智”判断无需给患者注射造影剂这样降低了潜在的肾脏损害。

  “这种在许多临床专家看来都是很难的课题通过学习大量病例数据AI掌握得比人更好。”李昊说在训练中给了AI一些回顾性的病例也提供了一些前瞻性临床病例的同步数据不断加强它的理解能力。通过决赛以及之前的3组测试赛结果来看AI预测的速度与准确率上都完全战胜了人类。

  “我们希望未来它可以准确地提示医生患者24小时内血肿扩大的几率非常大需要尽快采取更积极更果断的治疗方式。”李昊说。

  让医生与AI成为“默契CP”

  现阶段AI的学习成绩是充分可靠的李昊认为下一步要思考的问题是如何让它覆盖神经系统更全面的疾病种类。当然也完全存在个别非常有经验的医生打败AI的可能这提示AI目前学习的样本量还不够大还需要专家来帮助完善。

  今年4月我国出台〖促进互联网+医疗健康发展的意见〗着力推动人工智能在技术研发与产业应用层面取得突出成果。之前工业与信息化部印发的〖促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)〗明确提出发展医疗影像辅助诊断系统捧场脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。

  “我并不很在意这场比赛谁输谁赢。”王拥军表示本次神经影像人工智能人机大赛并非意在挑起人类医生与AI之间的“战火”反而希望通过专业技术的切磋让医生与AI对彼此有更深层次的理解为未来临床医学诊断中成为“默契CP”打下基础“希望能够通过这个比赛让医生们体验到人工智能的魅力特别是让部分对人工智能抱有怀疑态度的医生进一步对人工智能进行了解消除恐惧。此外希望让大家看到AI可以完成一些人类很难完成的任务如准确预测脑出血现象与血肿的扩大情况今后能够更好地利用AI实现诊疗水平的创新与提升。”

  他还希望通过这次比赛激发全球神经科医生的兴趣提供更多稀有病例。当AI技术渐趋成熟后会成为辅助基层医生特别是偏远地区基层医生阅读、诊断、预测片子的学习与培训工具方便脑病患者在“家门口”就能获得高品质、个性化的诊疗方案。此外能够帮助医生完成初筛与评定最终由医生进行印证判断提高工作效率减少重复机械工作特别是在判断结果不一时可提醒医生避免漏诊误诊。

  据介绍本次比赛结束后国家神经系统疾病临床研究中心大数据中心将继续完善“BioMind天医智”学习成果组织多场国际、国内对抗赛为未来将其推向临床做好充分准备。同时向国内医疗机构与神经科医生发出课题招募入选课题将获得100万元资助中心还将提供强大的AI技术团队辅助课题组在感兴趣的领域深入进行学术研究、开发临床可应用的AI产品。(记者 李新玲)

  光明网讯(记者刘超)污水处理是人们注意的话题当前很多城市都在推进污水处理的提标改造污水处理也在向农村、乡镇推广。国家发改委价格司副司长牛育斌介绍总体上看现在城市已经全面建立起污水处理收费制度但在现实中也还存在一些问题。近日国家发改委出台了〖有关创新与完善促进绿色发展价格机制的意见〗(以下简称〖意见〗)〖意见〗针对污水处理方面存在的问题提出了五个方面政策举措。

  一是建立城镇污水处理费的动态调整机制。综合考虑绝大多数地区的实际情况明确了制定污水处理费标准的原则是补偿污水处理与污泥处置设施运行成本并合理盈利。但是不包含污水收集与输送管网的运营成本清晰的界定了价格与财政对成本的分担机制。明确了建立定期评估与动态调整机制保障污水处理企业正常的运营与良性发展。明确了具体时限要求要求到2020年底前城市污水处理费标准与污水处理服务费标准大体相当。

  二是建立企业污水排放差别化收费机制。就是实行高污染、高收费低污染、低收费促进企业能够进行预处理从源头上减少污染物排放。有一个明确要求工业园区要率先推行这一政策。

  三是建立与污水处理标准相协调的收费机制。〖意见〗明确污水处理排放标准已经提高到国家一级A排放标准或者有些地方实行了更严格的地方标准捧场这些地区相应提高污水处理费标准。并且强调长江经济带沿线的有关省份水源地保护区、地下水易受污染地区、水污染严重地区与敏感特别特别是劣V类水体以及城市黑臭水体的污染源所在地要提出更严的要求、更高的标准。

  四是探索建立污水处理农户付费制度。在已经建成污水集中处理设施的农村地区要探索建立农户付费制度重在强化农民环保的意识助力农村人居环境的改善与治理。

  五是健全城镇污水处理服务费市场化形成机制。推动各地通过招投标等公开的市场竞争方式形成公开、透明、合理的污水处理服务费标准鼓励城乡不同区域、不同规模、不同盈利水平的污水处理项目打包招投标通过抽肥补瘦的方式促进城市、建制镇与农村污水处理均衡发展破解当前城市项目打破头、农村项目少人问津的困局。

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