2月3日，騰訊聯(lián)合深圳大學(xué)，研發(fā)并上線了一批“特殊”的驗(yàn)證碼，與其他常見的圖片驗(yàn)證碼不同，它們?nèi)坑汕逡簧暮诎谆覉D片構(gòu)成。

這批驗(yàn)證碼全名為“MedCAPTCHA 醫(yī)學(xué)圖像驗(yàn)證碼”，由騰訊安全平臺(tái)部和深圳大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院合作研發(fā)，驗(yàn)證中所用到的圖片，全部來(lái)自于臨床上真實(shí)的脫敏醫(yī)學(xué)圖像，通過驗(yàn)證碼的形式開放給廣大網(wǎng)民自愿體驗(yàn)及參與標(biāo)注。

雙方期望運(yùn)用技術(shù)的力量，解決社會(huì)醫(yī)療流程和資源存在的痛點(diǎn)，讓醫(yī)療影像的標(biāo)注和診斷變得更加高效和準(zhǔn)確，進(jìn)而減少病人延誤診斷或漏診的情況。

目前，在騰訊防水墻官網(wǎng)灰度上線后，已有近萬(wàn)名用戶體驗(yàn)了MedCAPTCHA醫(yī)學(xué)圖像驗(yàn)證碼，累計(jì)貢獻(xiàn)了近2萬(wàn)條正確標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，項(xiàng)目也在持續(xù)迭代優(yōu)化中。

MedCAPTCHA醫(yī)學(xué)圖像驗(yàn)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(píng)估、發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)、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(yàn)知識(shí)與判斷，能夠縮減廣大醫(yī)務(wù)人員的重復(fù)工作和勞動(dòng)時(shí)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(dòng)醫(yī)學(xué)研究和臨床診療的高效開展。

但現(xiàn)階段對(duì)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(xiàng)相當(dāng)龐大而繁雜的工作。僅僅是針對(duì)單個(gè)病人的一組醫(yī)學(xué)圖像，簡(jiǎn)單的需要半小時(shí)完成勾畫，復(fù)雜的則要花上一兩小時(shí)。

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(dòng)甚至全自動(dòng)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(qiáng)、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(duì)醫(yī)療領(lǐng)域來(lái)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(yàn)證技術(shù)與醫(yī)學(xué)的跨界融合

驗(yàn)證碼是一種人機(jī)識(shí)別手段，其主要作用是防止垃圾注冊(cè)、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(jìn)行網(wǎng)站登錄，獲取相關(guān)驗(yàn)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(jì)輸入驗(yàn)證碼近2億次，而我國(guó)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(shí)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(tái)部防水墻團(tuán)隊(duì)與深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)工程學(xué)院高毅教授團(tuán)隊(duì)合作研發(fā)并灰度上線了“MedCAPTCHA醫(yī)學(xué)圖像驗(yàn)證碼”公益實(shí)踐項(xiàng)目，供廣大網(wǎng)民自愿體驗(yàn)。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(yàn)證碼的形式上線防水墻官網(wǎng)。

MedCAPTCHA在線驗(yàn)證模式

在這個(gè)自愿體驗(yàn)的安全驗(yàn)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(dòng)鼠標(biāo)在圖片上進(jìn)行簡(jiǎn)單勾畫，就能完成在線驗(yàn)證，并成功提供了一次醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注答案。

針對(duì)嚴(yán)肅而細(xì)致的醫(yī)學(xué)研究及診療場(chǎng)景，人機(jī)驗(yàn)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(lái)。而對(duì)于收集到的圖像標(biāo)注信息，專業(yè)醫(yī)學(xué)研究人員會(huì)在后臺(tái)對(duì)收集到的圖像標(biāo)注信息進(jìn)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(shí)別標(biāo)注的結(jié)果，將為公共醫(yī)療統(tǒng)計(jì)、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(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本，促進(jìn)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的更多應(yīng)用。該公益項(xiàng)目也正在聯(lián)合騰訊用戶研究與體驗(yàn)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)（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(shí)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。