互联网上充斥着五花八门的验证码，数字、字母、汉字、照片、加减乘除……
与其他常见的图片验证码不同，腾讯防水墙新上线供用户自愿体验的这批验证码，全部由清一色的黑白灰图片构成。
这些验证码所使用的图片，全部来自于脱敏后的临床真实医学图像。
90%的临床诊断需要借助经过标注的医学影像——病灶和相关器官的有效标注数据，能帮助医生在疾病诊断、病情评估、发展趋势预测、治疗策略制定等方面，提供重要的定量化信息。
例如，在肺癌诊断时，肺结节的尺寸和边缘的毛刺程度，决定了病人是否患有肺癌；在手术规划时，病灶和周围血管的缠绕程度，呈现了手术治疗存在的风险；在疗效评估和多学科会诊时，化疗前后肿瘤尺寸的变化，决定着是否需要继续用药，亦或是改用其它药物，甚至更换整体治疗规划。
除了服务于医疗流程本身，海量的影像标注信息，还会给现有的医学教学甚至是AI与医疗的结合带来更多可能。
请广大网民“顺手帮个忙”
在一次与深圳大学生物医学工程学院高毅教授团队的偶然交谈中，鹅厂技术团队了解到，现阶段对于有限的医务人力资源而言，医学图像的勾画标注，是一项相当庞大而繁杂的工作。
仅仅是针对单个病人的一组医学图像，简单的需要半小时完成勾画，复杂的则要花上一两小时。
尽管在过去的四十年中，学术界和工业界的研究人员研发了大量基于人工智能辅助的半自动甚至全自动的标注算法，但是这些算法模型，往往需要经过足够多的标注医学图像数据训练，才能达到普适性更强、准确度更高的分类或诊断效果，仅依靠少数专业医务者或医学研究人员的力量，是远远不够的。
大家意识到，这件事情，或许可以请广大网民“顺手帮个忙”。
验证码是一种人机识别手段，其主要作用是防止垃圾注册、刷量刷票、论坛灌水等恶意行为。从安全角度出发，其主要意义是降低某一些用户用特定程序暴力破解方式进行网站登录，获取相关验证用户的信息，保证用户的信息安全。
据公开数据统计，全球网民每日累计输入验证码近2亿次，而我国网民规模高达9.4亿。如果能够借助庞大网民群体的力量，就能够在1小时内勾画完成4家大型医院整整一年所需的医学图像标注量。
基于这个想法，深圳大学和腾讯安全平台部合作研发并灰度上线了“MedCAPTCHA医学图像验证码”的公益实践项目。
研发人员把深圳大学高毅教授团队提供的未经标注的海量脱敏医学图像，以图片验证码的形式投放上线，供网民自愿体验，共同对这些医学图像进行勾画标注。
在这个自愿体验的安全验证环节中，用户只需要参照给出的图片示例“照猫画虎”，移动鼠标在图片上进行简单勾画，就能完成在线验证，同时也“顺手”提供了医学图像标注答案。
安全与医学的“跨界融合”
MedCAPTCHA医学图像在线验证方式，提供了一种全新的思路来进行安全验证交互。
一方面，该模式构造起大规模合作来获得海量医学影像的定量化标注和数据，为公共医疗统计、精准医疗分析提供可靠的核心的影像特征基础；另一方面，人工识别标注的结果，反过来也可以成为机器学习的训练样本，促进医疗领域人工智能的应用。
MedCAPTCHA在线验证模式
针对严肃而细致的医学研究及诊疗场景，人机验证模式让广大网民参与到医学图像标注的初筛工作中来。而对于收集到的图像标注信息，专业医学研究人员会在后台对收集到的图像标注信息进行融合和筛选处理，最终将质量最优的数据提供给大数据工作者和医生群体。
因此，即使是不具备任何专业医学知识的普通网民，也能在医学图像标注工作中起到至关重要的作用。
对于腾讯验证码而言，这是一次全新的探索。作为一种人机识别手段，验证码有效帮助了业务防止垃圾注册、刷量刷票、论坛灌水等恶意行为，并基于PaaS层的安全算力算法能力不断完善实时系统的流量模型。
而这次的全新尝试，团队在坚持验证码本质功能不变的基础上，与医学进行了一次“跨界融合”，期望运用技术向善的力量，让更多的人自愿参与进来贡献力量，让医疗影像的标注和诊断变得更加高效和准确，进而减少病人延误诊断或漏诊的情况。
目前，在腾讯防水墙官方灰度上线后，已有近万名用户自愿体验了MedCAPTCHA医学图像验证码，累计贡献了近2万条正确标注的医学图像数据。同时，该公益项目也正在联合腾讯用户研究与体验设计团队（CDC）持续迭代优化中，期望为参与者带来更好的用户体验。
MedCAPTCHA医学图像验证码
已在腾讯防水墙官网灰度上线
相比于其他验证码，医学图像验证码或许会让用户多花费一些时间，黑白灰的图像也或多或少会影响用户观感。然而，在救死扶伤这个命题里，效率永远是最重要的考虑因素之一。
在疾病与死亡面前，时间宝贵而奢侈。早一天发现病症所在，早一秒进行科学诊疗，就能为生命带来多一分希望。用户一个不经意的举手之劳，就能够助力医学发展和临床诊疗的质量和效率向前推进一点。
这些被标注的医学图像，不再是冷冰冰的黑白影像，它的背后是鲜活涌动的生命力，是亿万人留下的点滴善意。
MedCAPTCHA医学图像验证码现已开放体验
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