吳恩達團隊發(fā)起X射線AI診斷競賽，這家中國公司登上了榜首

liming 2019-08-15 13:23:01 來源：量子位

允中 發(fā)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(yī)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(fā)展中國家，X線胸片的使用更加廣泛，是早期發(fā)現(xiàn)肺結核、肺腫瘤、肺炎、塵肺、氣胸等各類呼吸系統(tǒng)疾病的重要手段，是現(xiàn)代醫(yī)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(yè)影像醫(yī)生缺乏的普遍現(xiàn)象，吳恩達教授帶領斯坦福機器學習團隊，于2019年1月發(fā)布了大規(guī)模X線胸片數(shù)據(jù)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(fā)展。

CheXpert數(shù)據(jù)集主要來自于2002年10月至2017年7月之間收治于斯坦福醫(yī)院的患者。與之前NIH發(fā)布的ChestX-ray14數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量更大，數(shù)據(jù)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(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，并通過8名放射科持證在崗的專業(yè)醫(yī)生進行標注，其中5名醫(yī)生標注結果的多數(shù)投票作為“金標準”（Ground Truth），另外3名醫(yī)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(yī)生。斯坦福機器學習團隊發(fā)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(yī)生的成績。

7月31日，國內的九峰醫(yī)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(yè)醫(yī)生，表明AI算法在CheXpert數(shù)據(jù)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(yī)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(shù)據(jù)降噪和數(shù)據(jù)增強，基于densenet和注意力金字塔（Pyramid Attention）的主干網(wǎng)絡，以及動態(tài)平衡正負樣本的損失函數(shù)等，并系統(tǒng)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(yī)療團隊繼2018年8月奪得斯坦福大學MURA（骨骼X線數(shù)據(jù)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(yī)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(yī)療行業(yè)資深企業(yè)家和職業(yè)經理，長期專注于人工智能及互聯(lián)網(wǎng)技術在基層醫(yī)療領域的應用。

自成立以來，九峰醫(yī)療與灰鳥基金、哈佛醫(yī)學院等全球醫(yī)療及科技領導者合作，在醫(yī)學人工智能領域自主創(chuàng)新，擁有發(fā)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(yī)療，任首席人工智能科學家，并在南京配合鼓樓醫(yī)院資深影像科專家迅速搭建人工智能研發(fā)團隊。

九峰醫(yī)療研發(fā)團隊還自主開發(fā)了云端標注工具，算法工程師與臨床資深放射科醫(yī)生共同制定并執(zhí)行嚴格的標注準則，所有線上算法篩查結果均經過醫(yī)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(yī)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(yī)療抓住覆蓋廣大基層醫(yī)療衛(wèi)生機構且是多數(shù)基層機構僅有的影像設備——X線，以提升X線醫(yī)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(yī)療通過云計算部署模式，實現(xiàn)遠程醫(yī)療互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)實時監(jiān)測，充分發(fā)揮X線設備的分診、診斷和篩查功能，彌補基層醫(yī)療影像專業(yè)人才不足的現(xiàn)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(yī)療范式。

目前，九峰醫(yī)療的產品已覆蓋中國上千家基層醫(yī)療機構，服務覆蓋兩千萬人群，累計業(yè)務量近三百萬次。

開源地址：

https://github.com/deadpoppy/CheXpert-Challenge

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