11月25日，歷時三個多月的2021“覓影”醫學人工智能算法大賽公布賽果，來自國內外多家頂尖高校和科研企業，橫跨計算機、人工智能、生物醫學等專業學科，共計15支冠亞季軍團隊脫穎而出，“95后”“00后”成為比賽大贏家，為破解臨床醫學難題帶來新思路。
人工智能技術與臨床醫學的加速融合，正成為醫療健康領域當下高度關注的方向。作為目前最具挑戰、最具臨床價值的醫學AI賽事，本次大賽由“科創中國”聯合體指導，騰訊公司聯合首都醫科大學附屬北京同仁醫院、首都師范大學、鄭州大學第一附屬醫院、上海市胸科醫院、上海全景醫學影像共同發起。多位醫學專家基于實際臨床需求，出具了涵蓋分類、分割和檢測等多種人工智能技術應用的賽題。
經過臨床實用性、算法創新性、算法性能等多個維度進行綜合評分，最終廈門美圖宜膚科技的“Tailless eye”戰隊、哈爾濱工業大學（深圳）的“BrainKiler”戰隊、華中科技大學的“HUST_CBIB”戰隊、聯影集團/香港科技大學的“qqll”戰隊以及深圳大學的“三行代碼”戰隊，分別獲得了“眼底彩照的多疾病輔助診斷”“健康成人大腦年齡預測”“腦膠質瘤核磁共振圖像分析”“放療劑量分布輔助規劃”和“腫瘤高代謝病灶得自動檢測”賽道的冠軍。
跨國跨學科跨行業：交叉創新挑戰臨床醫學難題
自8月13日啟動以來，這場關于醫療AI夢想的賽事吸引了不同學科、行業背景的高級科研人才的廣泛參與。橫跨歐美亞三大洲多家頂尖高校計算機、人工智能、生物醫學等不同專業的學生，與來自醫療健康機構、科技企業，專注算法研究、軟件工程等領域的資深從業人員同臺競技，共計400多支隊伍近700人向AI臨床醫學難題發起挑戰。
多位比賽專家評委均表示，雖然很多參賽選手并非醫學專業，但大賽打破了年齡、時間、空間、行業、學科的界限，以賽促學的形式，為眾多貼近臨床實用的醫學問題帶來了很多創新性的突破思路，打開了AI與醫學融合的更多可能性。
在“眼底彩照的多疾病輔助診斷”賽道上，由今年剛畢業的研究生帶領的“Tailless eye”戰隊，以及平均年齡在“98后”的“1bit”戰隊，均考慮了數據中的標注噪聲問題，并在算法模型中給出了不同的解決思路。首都醫科大學附屬北京同仁醫院眼科中心王寧利教授指出，“標注錯誤是所有國際人工智能圖像處理存在的問題，獲勝隊伍非常有特色，能找到診斷錯誤的標注錯誤的圖像，并且把這個標注錯誤的問題帶入到解決方案中去，是一個創新性的突破。”
首都師范大學心理學院梁佩鵬教授指出，“健康成人大腦年齡預測”賽道的前三四支決賽隊伍來自國內多家頂級實驗室，針對明確的臨床場景設計了十分精巧的算法，水平都很高，難分上下。不同研究團隊之間的切磋，有利于促進醫學影像與人工智能的融合創新，將極大地助力腦齡預測及相關領域的發展。首都醫科大學宣武醫院放射科首席專家李坤成教授也表示，希望有更多醫工交叉的人才加入這個研究領域，同時加深來自不同學科的科研人員對臨床醫學問題的了解，形成醫學科研的良性循環。
在“腦膠質瘤核磁共振圖像分析”賽道的獲勝隊伍中，則出現了跨洲跨專業作戰的“時差戰隊”。王輝是同濟大學車輛工程專業自動駕駛方向的研究生，這次是與身在德國慕尼黑工業大學的同學魯東岳一起組隊參賽。“這次比賽是全線上模式，讓我們即使相隔千里，有著6個小時的時差，也能實現全程進行在線算法討論和研究。”
“一人戰隊”登頂：云平臺成就AI科研低門檻
以往做醫學AI科研，算法專家和醫學專家各自有不同的“語言”，也缺乏對接平臺，很多有意愿的科研人員無法便捷地參與課題研究，存在效率問題。而依托騰訊覓影開放實驗平臺，本次比賽全程都在“云”上進行比拼，在騰訊云AI與騰訊云TI平臺的幫助下，參賽者只要電腦能連接網絡，就能通過開放平臺獲取大賽提供醫療數據集，并通過“搭積木”式的算法設計與驗證，醫療AI研究的門檻被大幅降低。本次比賽的最終賽果中，超過25%的獲勝隊伍僅為“一人戰隊”。
“腦膠質瘤核磁共振圖像分析”賽道的冠軍，由來自華中科技大學的博士生莊宇舟的“一人戰隊”獲得。本科時就讀工科方向（數字媒體技術）的他，在博士生階段轉入了人工智能和醫學圖像分析交叉方向。“人工智能在醫療上的應用和其他領域不一樣，數據孤島與隱私安全等問題較為突出。”莊宇舟表示，算法不能脫離實際，本次大賽提供了多模態、多中心的醫療數據集，通過開放平臺可以便捷地將臨床實際數據與臨床應用、AI任務相結合，讓算法的研究具有真正的意義。
來自深圳大學生物醫學工程學院的陶星和田木，則包攬了“腫瘤高代謝病灶的自動檢測”賽道的冠亞軍，兩人同樣以“一人戰隊”的形式參與了比賽。不同的是陶星是在讀的博士生，而田木是他的老師。“我覺得一個人就夠了。” 冠軍陶星表示，本次比賽所有工作都是由其一個人完成的。而本碩博期間是數學專業，目前從事醫學影像研究的田木，是第一次參加醫學AI的賽事，賽題里的臨床場景和醫學問題對他而言都是全新的挑戰。對于學生拿到了賽道的冠軍，他感到由衷地高興，并表示AI與醫學的結合，目前對很多人而言都還是相對陌生的領域，很多時候大家都處于同一起跑線上面，現學現用，誰都有機會獲得好成績，算法模型的研究、行業的發展需要大家共同來探索。
從發起臨床AI賽題的醫學專家，到產業中的行業科研人員，到跨越計算機、信息工程、生物醫學等各個學科的年輕學子，除了在臨床醫學問題上的AI探索之外，本次比賽同時見證的，還有年輕一代傳承先輩榜樣精神，接力行業夢想的信仰力量。
智慧醫療是一場長跑，高水平的醫學AI 賽事正成為驅動產學研結合，打通AI技術從科研模型到臨床場景落地的高速通道。作為醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺建設的全新實踐，“覓影”醫學人工智能大賽將繼續發揮“連接器”的作用，打造“醫療+AI”產學研更廣闊的生態合作空間，為醫學與AI的跨界研究與協同合作提供持續助力，搭建起更通暢的人才交流與創新平臺。
