人工智慧與醫生誰更「專」，染色體有話說

再過一個月，我國最大的生殖與遺傳專科醫院——中信湘雅生殖與遺傳專科醫院，就要迎來全球首個「人類染色體影像處理機器人」了。儘管這傢伙在不久前的2018互聯網嶽麓峰會人工智慧專場「人機大戰」中，「半輸半贏」給了10位業內高手。

「染色體核型分析技術」是染色體核型分析「金標準」，但它讓人類染色體檢測研究員十分「頭暈」。「醫院染色體檢測工作量巨大，我們有將近100位研究員從事染色體檢測。但他們每天僅連續看上幾個檢測病例，就有『暈車暈船』感。病人從採樣到獲得結果的周期，還要25天左右。」醫院名譽院長、生殖醫學及醫學遺傳專家盧光琇向科技日報記者「吐槽」。

「這絕對是一項體力技術活。」醫院院長林戈說。對普通人而言，每條染色體不過是顯微鏡下的一條條相同的「小蟲」。但實際上，每一類染色體都有特定特徵。要區分它們，培養出一名熟練的檢測研究員，至少需要花3年時間。人才培養周期長、成本高、不確定性大。

「『金標準」測試中，重複性勞動量太大了。我們由此想到與中信湘雅合作，共同開發一款染色體疾病人工智慧檢測軟體系統。」湖南省自興人工智慧研究院CEO穆陽說。

你有數據，我正好有AI技術。二者一拍即合，經過半年「孕育」，全球首款「人類染色體影像處理系統」誕生。綜合多類人工智慧技術，經過百萬量級帶標籤的人類染色體影像數據的「魔鬼訓練」後，系統可實現從顯微成像後的染色體圖像到染色體核型分析報告的全自動處理過程，醫生只需做最後的審核。

2018互聯網嶽麓峰會上，這款「機器人」在眾目睽睽下，與10位經驗豐富的人類染色體檢測研究員展開了「PK」。

在來自醫院最新收集、從未被檢測過的100個樣本病例中，主辦方隨機抽選了10個病例，每一病例中包含30張人類染色體中期圖像。比賽規則是，每名研究員分析1個病例，人工智慧系統則對10個病例共300張圖像進行分析處理。指標涉及完成速度、染色體分組識別準確率、單條染色體識別準確率、染色體長短臂擺放準確率等方面。

最終結果，人類一人看一例，平均時間22分36秒，準確率100%。機器人完成10例病例，耗時13分47秒，每一個病例平均用時1分23秒，染色體分組識別準確率為100%，單條染色體識別準確率99.13%，長短臂擺放位置準確度87.17%。就這樣，「半贏半輸」的完成了比賽。

自興人工智慧專家李儀博士表示，人類染色體影像處理的最大難點在於對影像中染色體對象的分割與異常染色體的識別，因為染色體之間會出現交叉、重疊，甚至染色體分散過度的情況，從而影響到對當前病例的診斷。而該團隊在人類染色體中期圖像處理方法、正常人類染色體核型識別上做出了突破,「隨著它跟隨中信湘雅大規模醫療數據的學習，準確率會越來越高，甚至有可能發現某些尚未發現的疾病規律。」

「如果機器人來了我們醫院，我們的病例診斷周期有望從25天縮短為12天，效率提高50%以上。儘管它的準確率暫時沒人工準確率高。但畢竟最終患者的診斷，依然會由專業醫生把關，不會造成影響。它的出現，的確能很大程度避免人類重複性勞動。」盧光琇說。

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