吳恩達團隊發起X射線AI診斷競賽，這家中國公司登上了榜首
允中 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
X線是臨床影像診斷最廣泛的應用，具有重要的臨床價值。
在美國，每年大約一半的醫學影像學報告是基于X線的，其中絕大部分是胸部X線檢查。在全球發展中國家，X線胸片的使用更加廣泛，是早期發現肺結核、肺腫瘤、肺炎、塵肺、氣胸等各類呼吸系統疾病的重要手段，是現代醫學影像的“流量入口”。
鑒于X線胸片廣泛和重要的臨床價值，以及專業影像醫生缺乏的普遍現象，吳恩達教授帶領斯坦福機器學習團隊，于2019年1月發布了大規模X線胸片數據集CheXpert。
CheXpert包含來自65,240名患者的224,316張胸部X線片及其放射學報告，旨在推動全球在人工智能技術應用于X線胸片診斷的發展。
CheXpert數據集主要來自于2002年10月至2017年7月之間收治于斯坦福醫院的患者。與之前NIH發布的ChestX-ray14數據集建立方法類似，斯坦福機器學習團隊通過自然語言處理技術從放射學報告中挖掘出14種胸部疾病的標簽信息。
但是與ChestX-ray14相比，CheXpert數據量更大，數據源多樣性顯著提升，同時使用了更加精確的自然語言處理系統來挖掘疾病標簽信息，是目前最具影響力的人工智能X線胸片數據集。
為了驗證與人類專家相比，人工智能算法解讀X線胸片目前已達到何種水平，斯坦福團隊還提供了500例測試數據，并通過8名放射科持證在崗的專業醫生進行標注，其中5名醫生標注結果的多數投票作為“金標準”（Ground Truth），另外3名醫生的標注結果作為人類專家的基線進行測試。
測試指標包括針對5種胸部疾病：肺不張 (Atelectasis)、心臟肥大 (Cardiomegaly)、肺實變 (Consolidation)、肺水腫 (Edema)、胸腔積液 (Pleural Effusion)的二分類的平均AUC (Area under the Curve of ROC)值。對于AI算法，測試指標還包括在這5種疾病上算法平均超越了幾名放射科醫生。斯坦福機器學習團隊發表的基線模型取得了平均AUC值0.907，在5項測試中平均超過了1.8名放射科醫生的成績。
7月31日，國內的九峰醫療AI算法團隊以平均AUC值0.926的成績，遠超第二名，登頂CheXpert國際競賽。這是開賽以來，AI算法首次超越所有參與測試的三名放射科專業醫生，表明AI算法在CheXpert數據集上已經取得了超越人類的水平。對此，CheXpert大賽主要組織者給予了一致好評。
九峰醫療AI團隊在此次比賽中采取了多種提升模型性能的策略，包括針對X線胸片的數據降噪和數據增強，基于densenet和注意力金字塔（Pyramid Attention）的主干網絡，以及動態平衡正負樣本的損失函數等，并系統進行了控制變量分析（ablation study），評估了各項策略對提升算法性能的貢獻。詳細的技術報告和代碼開源將于近期公布。
此次奪冠，是九峰醫療團隊繼2018年8月奪得斯坦福大學MURA（骨骼X線數據集）大賽榜首后，再一次登頂X線人工智能算法國際競賽。
九峰醫療于2015年5月成立，團隊成員中有國內外一流的人工智能算法科學家、放射學專家、臨床專家和醫療行業資深企業家和職業經理，長期專注于人工智能及互聯網技術在基層醫療領域的應用。
自成立以來，九峰醫療與灰鳥基金、哈佛醫學院等全球醫療及科技領導者合作，在醫學人工智能領域自主創新，擁有發明專利16個，軟件著作權16項。2019年3月，前百度硅谷人工智能實驗室科學家李祎加入九峰醫療，任首席人工智能科學家，并在南京配合鼓樓醫院資深影像科專家迅速搭建人工智能研發團隊。
九峰醫療研發團隊還自主開發了云端標注工具，算法工程師與臨床資深放射科醫生共同制定并執行嚴格的標注準則，所有線上算法篩查結果均經過醫生團隊的二次審核，目前人機一致性已經達到90%以上。
△?李祎博士 九峰醫療首席人工智能科學家
與斯坦福機器學習團隊推動X線影像人工智能算法不謀而合，九峰醫療抓住覆蓋廣大基層醫療衛生機構且是多數基層機構僅有的影像設備——X線，以提升X線醫學影像診斷能力為切入點，在成立伊始即在國內開展人工智能肺部常見病篩查技術項目。
九峰醫療通過云計算部署模式，實現遠程醫療互聯互通和數據實時監測，充分發揮X線設備的分診、診斷和篩查功能，彌補基層醫療影像專業人才不足的現狀，促進基層診療能力提升，打造廣覆蓋、高質量、低成本、高效率的AI醫療范式。
目前，九峰醫療的產品已覆蓋中國上千家基層醫療機構，服務覆蓋兩千萬人群，累計業務量近三百萬次。
開源地址：
https://github.com/deadpoppy/CheXpert-Challenge
—?完?—
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