在近日举行的一场“人机大战”中，上海交通大学、浙江大学联合科研团队研发的医学影像人工智能分析系统“阿尔法医生”，与一家三甲医院的影像科医生比拼核磁共振影像的直肠癌识别准确率和速度。结果，“阿尔法医生”在准确率上略胜一筹，在速度上则远超医生。这种人工智能系统能否进入医院，成为辅助诊断设备？科研人员却给出否定答案。这是为何？

    上海交大机械与动力工程学院机器人研究所博士闫维新介绍，他与浙大转化医学研究院教授牛田野、原腾讯数据平台部技术总监廖焕华合作，利用“区域卷积神经网络”建立机器学习模型。浙大医学院附属邵逸夫医院、上海交大医学院附属瑞金医院为他们提供了上万张直肠癌核磁共振影像图，这些图片都由医生勾画出肿瘤区域。科研团队将影像数据“喂”给学习模型后，经过十余万次迭代，“阿尔法医生”拥有了准确识别直肠癌的能力，而且能根据影像进行三维重建，为医生提供肿瘤三维模型。

    在近日举行的中国医学装备协会年会上，“阿尔法医生”仅耗时23秒，就完成300张核磁共振影像图的直肠癌病灶勾画，经与病理切片比对，准确率达95.22%。与它竞赛的一家三甲医院3名影像科医生，在5分钟内完成149张影像图勾画，准确率为93%。

    交大、浙大团队还在与交大医学院附属第九人民医院合作，让“阿尔法医生”根据数码影像，识别诊断血管瘤等6种皮肤疾病，准确率高达99%以上。

    然而，科研团队与医生交流后，却得知一个尴尬的现实：根据现行规定，“阿尔法医生”无法进入医院。原因有两个：

一是基于人工智能技术的医学影像分析系统不在我国医疗器械名录内，所以“阿尔法医生”很可能无法获得医疗器械注册证，也就不能上市销售；

二是即便可以销售，由于“人工智能读片费”不在诊疗收费项目名录内，许多医院没有动力购买使用这种“机器人医生”。

如何推动各级医院使用优质的“机器人医生”，以提高临床诊断治疗的准确率和效率，还需各方努力破题。

来源：中国体外诊断网