MedCAPTCHA醫(yī)學(xué)圖像驗證碼已在騰訊防水墻官網(wǎng)灰度上線
醫(yī)學(xué)診療和研究的“路標(biāo)”
在醫(yī)學(xué)上，90%的臨床診斷需要借助經(jīng)過標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像——病灶和相關(guān)器官的有效標(biāo)注數(shù)據(jù)，能幫助醫(yī)生在疾病診斷、病情評估、發(fā)展趨勢預(yù)測、治療策略制定等方面，提供重要的定量化信息。
被標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像，融入了專家的經(jīng)驗知識與判斷，能夠縮減廣大醫(yī)務(wù)人員的重復(fù)工作和勞動時間，還可以應(yīng)用在AI輔助醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域，有效推動醫(yī)學(xué)研究和臨床診療的高效開展。
但現(xiàn)階段對于有限的醫(yī)務(wù)人力資源而言，醫(yī)學(xué)圖像的勾畫標(biāo)注，是一項相當(dāng)龐大而繁雜的工作。僅僅是針對單個病人的一組醫(yī)學(xué)圖像，簡單的需要半小時完成勾畫，復(fù)雜的則要花上一兩小時。
在過去的四十年中，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究人員研發(fā)了大量基于人工智能輔助的半自動甚至全自動的標(biāo)注算法，但是這些算法模型，往往需要經(jīng)過足夠多的標(biāo)注醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，才能達(dá)到普適性更強、準(zhǔn)確度更高的分類或診斷效果。因此，快速獲取海量的、具有準(zhǔn)確標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，對醫(yī)療領(lǐng)域來說困難且迫切，僅僅依靠少數(shù)專業(yè)醫(yī)務(wù)者或醫(yī)學(xué)研究人員的力量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
安全驗證技術(shù)與醫(yī)學(xué)的跨界融合
驗證碼是一種人機識別手段，其主要作用是防止垃圾注冊、刷量刷票、論壇灌水等惡意行為。從安全角度出發(fā)，其主要意義是降低某一些用戶用特定程序暴力破解方式進行網(wǎng)站登錄，獲取相關(guān)驗證用戶的信息，保證用戶的信息安全。
公開數(shù)據(jù)顯示，全球網(wǎng)民每日累計輸入驗證碼近2億次，而我國網(wǎng)民規(guī)模超過9.4億。按照這一數(shù)據(jù)估算，如果借助龐大網(wǎng)民群體的力量，就能夠在1小時內(nèi)勾畫完成4家大型醫(yī)院整整一年所需的醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注量。
基于這一想法，騰訊安全平臺部防水墻團隊與深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)工程學(xué)院高毅教授團隊合作研發(fā)并灰度上線了“MedCAPTCHA醫(yī)學(xué)圖像驗證碼”公益實踐項目，供廣大網(wǎng)民自愿體驗。研發(fā)人員把深圳大學(xué)提供的未經(jīng)標(biāo)注的海量脫敏醫(yī)學(xué)圖像，以圖片驗證碼的形式上線防水墻官網(wǎng)。
MedCAPTCHA在線驗證模式
在這個自愿體驗的安全驗證環(huán)節(jié)中，用戶只需要參照給出的圖片示例“照貓畫虎”，移動鼠標(biāo)在圖片上進行簡單勾畫，就能完成在線驗證，并成功提供了一次醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注答案。
針對嚴(yán)肅而細(xì)致的醫(yī)學(xué)研究及診療場景，人機驗證模式讓廣大網(wǎng)民參與到醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注的初篩工作中來。而對于收集到的圖像標(biāo)注信息，專業(yè)醫(yī)學(xué)研究人員會在后臺對收集到的圖像標(biāo)注信息進行融合和篩選處理，最終將質(zhì)量最優(yōu)的數(shù)據(jù)提供給大數(shù)據(jù)工作者和醫(yī)生群體。
人工識別標(biāo)注的結(jié)果，將為公共醫(yī)療統(tǒng)計、精準(zhǔn)醫(yī)療分析提供可靠的、核心的影像特征基礎(chǔ)，還可以作為機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本，促進人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的更多應(yīng)用。該公益項目也正在聯(lián)合騰訊用戶研究與體驗設(shè)計團隊（CDC）持續(xù)迭代優(yōu)化中。
即使是不具備任何專業(yè)醫(yī)學(xué)知識的普通網(wǎng)民，也能起到至關(guān)重要的作用，共同助力醫(yī)療影像的標(biāo)注和診斷變得更高效、更準(zhǔn)確。
來源：騰訊云
