“觅影”医学AI大赛赛果出炉：年轻人挑起创新大梁 “一人战队”登顶

11月25日，历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果，来自国内外多家顶尖高校和科研企业，横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科，共计15支冠亚季军团队脱颖而出，“95后”“00后”成为比赛大赢家，为破解临床医学难题带来新思路。

人工智能技术与临床医学的加速融合，正成为医疗健康领域当下高度关注的方向。作为目前最具挑战、最具临床价值的医学AI赛事，本次大赛由“科创中国”联合体指导，腾讯公司联合首都医科大学附属北京同仁医院、首都师范大学、郑州大学第一附属医院、上海市胸科医院、上海全景医学影像共同发起。多位医学专家基于实际临床需求，出具了涵盖分类、分割和检测等多种人工智能技术应用的赛题。

经过临床实用性、算法创新性、算法性能等多个维度进行综合评分，最终厦门美图宜肤科技的“Tailless eye”战队、哈尔滨工业大学（深圳）的“BrainKiler”战队、华中科技大学的“HUST_CBIB”战队、联影集团/香港科技大学的“qqll”战队以及深圳大学的“三行代码”战队，分别获得了“眼底彩照的多疾病辅助诊断”“健康成人大脑年龄预测”“脑胶质瘤核磁共振图像分析”“放疗剂量分布辅助规划”和“肿瘤高代谢病灶得自动检测”赛道的冠军。

跨国跨学科跨行业：交叉创新挑战临床医学难题

自8月13日启动以来，这场关于医疗AI梦想的赛事吸引了不同学科、行业背景的高级科研人才的广泛参与。横跨欧美亚三大洲多家顶尖高校计算机、人工智能、生物医学等不同专业的学生，与来自医疗健康机构、科技企业，专注算法研究、软件工程等领域的资深从业人员同台竞技，共计400多支队伍近700人向AI临床医学难题发起挑战。

多位比赛专家评委均表示，虽然很多参赛选手并非医学专业，但大赛打破了年龄、时间、空间、行业、学科的界限，以赛促学的形式，为众多贴近临床实用的医学问题带来了很多创新性的突破思路，打开了AI与医学融合的更多可能性。

在“眼底彩照的多疾病辅助诊断”赛道上，由今年刚毕业的研究生带领的“Tailless eye”战队，以及平均年龄在“98后”的“1bit”战队，均考虑了数据中的标注噪声问题，并在算法模型中给出了不同的解决思路。首都医科大学附属北京同仁医院眼科中心王宁利教授指出，“标注错误是所有国际人工智能图像处理存在的问题，获胜队伍非常有特色，能找到诊断错误的标注错误的图像，并且把这个标注错误的问题带入到解决方案中去，是一个创新性的突破。”

首都师范大学心理学院梁佩鹏教授指出，“健康成人大脑年龄预测”赛道的前三四支决赛队伍来自国内多家顶级实验室，针对明确的临床场景设计了十分精巧的算法，水平都很高，难分上下。不同研究团队之间的切磋，有利于促进医学影像与人工智能的融合创新，将极大地助力脑龄预测及相关领域的发展。首都医科大学宣武医院放射科首席专家李坤成教授也表示，希望有更多医工交叉的人才加入这个研究领域，同时加深来自不同学科的科研人员对临床医学问题的了解，形成医学科研的良性循环。

在“脑胶质瘤核磁共振图像分析”赛道的获胜队伍中，则出现了跨洲跨专业作战的“时差战队”。王辉是同济大学车辆工程专业自动驾驶方向的研究生，这次是与身在德国慕尼黑工业大学的同学鲁东岳一起组队参赛。“这次比赛是全线上模式，让我们即使相隔千里，有着6个小时的时差，也能实现全程进行在线算法讨论和研究。”

“一人战队”登顶：云平台成就AI科研低门槛

以往做医学AI科研，算法专家和医学专家各自有不同的“语言”，也缺乏对接平台，很多有意愿的科研人员无法便捷地参与课题研究，存在效率问题。而依托腾讯觅影开放实验平台，本次比赛全程都在“云”上进行比拼，在腾讯云AI与腾讯云TI平台的帮助下，参赛者只要电脑能连接网络，就能通过开放平台获取大赛提供医疗数据集，并通过“搭积木”式的算法设计与验证，医疗AI研究的门槛被大幅降低。本次比赛的最终赛果中，超过25%的获胜队伍仅为“一人战队”。

“脑胶质瘤核磁共振图像分析”赛道的冠军，由来自华中科技大学的博士生庄宇舟的“一人战队”获得。本科时就读工科方向（数字媒体技术）的他，在博士生阶段转入了人工智能和医学图像分析交叉方向。“人工智能在医疗上的应用和其他领域不一样，数据孤岛与隐私安全等问题较为突出。”庄宇舟表示，算法不能脱离实际，本次大赛提供了多模态、多中心的医疗数据集，通过开放平台可以便捷地将临床实际数据与临床应用、AI任务相结合，让算法的研究具有真正的意义。

来自深圳大学生物医学工程学院的陶星和田木，则包揽了“肿瘤高代谢病灶的自动检测”赛道的冠亚军，两人同样以“一人战队”的形式参与了比赛。不同的是陶星是在读的博士生，而田木是同校的老师。“我觉得一个人就够了。” 冠军陶星表示，本次比赛所有工作都是由其一个人完成的。而本硕博期间是数学专业，目前从事医学影像研究的田木，是第一次参加医学AI的赛事，赛题里的临床场景和医学问题对他而言都是全新的挑战。他表示，AI与医学的结合，目前对很多人而言都还是相对陌生的领域，很多时候大家都处于同一起跑线上面，现学现用，谁都有机会获得好成绩，算法模型的研究、行业的发展需要大家共同来探索。

从发起临床AI赛题的医学专家，到产业中的行业科研人员，到跨越计算机、信息工程、生物医学等各个学科的年轻学子，除了在临床医学问题上的AI探索之外，本次比赛同时见证的，还有年轻一代传承先辈榜样精神，接力行业梦想的信仰力量。

智慧医疗是一场长跑，高水平的医学AI 赛事正成为驱动产学研结合，打通AI技术从科研模型到临床场景落地的高速通道。作为医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设的全新实践，“觅影”医学人工智能大赛将继续发挥“连接器”的作用，打造“医疗+AI”产学研更广阔的生态合作空间，为医学与AI的跨界研究与协同合作提供持续助力，搭建起更通畅的人才交流与创新平台。