在近日舉行的一場“人機大戰”中，上海交通大學、浙江大學聯合科研團隊研發的醫學影像人工智能分析系統“阿爾法醫生”，與一家三甲醫院的影像科醫生比拼核磁共振影像的直腸癌識別準確率和速度。結果，“阿爾法醫生”在準確率上略勝一籌，在速度上則遠超醫生。這種人工智能系統能否進入醫院，成為輔助診斷設備？科研人員卻給出否定答案。這是為何？
上海交大機械與動力工程學院機器人研究所博士閆維新介紹，他與浙大轉化醫學研究院教授牛田野、原騰訊數據平臺部技術總監廖煥華合作，利用“區域卷積神經網絡”建立機器學習模型。浙大醫學院附屬邵逸夫醫院、上海交大醫學院附屬瑞金醫院為他們提供了上萬張直腸癌核磁共振影像圖，這些圖片都由醫生勾畫出腫瘤區域�？蒲袌F隊將影像數據“喂”給學習模型后，經過十余萬次迭代，“阿爾法醫生”擁有了準確識別直腸癌的能力，而且能根據影像進行三維重建，為醫生提供腫瘤三維模型。
在近日舉行的中國醫學裝備協會年會上，“阿爾法醫生”僅耗時23秒，就完成300張核磁共振影像圖的直腸癌病灶勾畫，經與病理切片比對，準確率達95.22%。與它競賽的一家三甲醫院3名影像科醫生，在5分鐘內完成149張影像圖勾畫，準確率為93%。
交大、浙大團隊還在與交大醫學院附屬第九人民醫院合作，讓“阿爾法醫生”根據數碼影像，識別診斷血管瘤等6種皮膚疾病，準確率高達99%以上。
然而，科研團隊與醫生交流后，卻得知一個尷尬的現實：根據現行規定，“阿爾法醫生”無法進入醫院。原因有兩個：
一是基于人工智能技術的醫學影像分析系統不在我國醫療器械名錄內，所以“阿爾法醫生”很可能無法獲得醫療器械注冊證，也就不能上市銷售；
二是即便可以銷售，由于“人工智能讀片費”不在診療收費項目名錄內，許多醫院沒有動力購買使用這種“機器人醫生”。
如何推動各級醫院使用優質的“機器人醫生”，以提高臨床診斷治療的準確率和效率，還需各方努力破題。