人工智能助推皮肤病诊治

中国科技网—科技日报 2018-10-23

皮肤病人工智能

938 字丨阅读本文需 2 分钟

  (实习记者于紫月)皮肤病种类繁多,误诊率高,根治困难,“外不治癣”甚至已经成为一句俗语。然而,人工智能(AI)技术或将解决困扰医学界上千年的治“癣”难题。近日,首届全国皮肤病人工智能临床研究高峰论坛在北京召开,论坛宣布中国人群皮肤影像资料库项目(CSID)研究院成立,旨在研讨、推动、加速AI技术在皮肤病诊治中的应用。

  皮肤病具有怎样的特性适合AI技术的辅助诊治?CSID项目发起人、中日友好医院皮肤科主任崔勇教授告诉科技日报记者,在所有的临床学科中,皮肤科最适合引入AI技术。首先,皮肤病主要基于皮肤影像等直观特征诊治,这些直观特征可以转化为数字模型,AI技术中的深度学习具备对其的处理能力,这是AI技术能够辅助皮肤病诊治的前提条件。此外,皮肤病患者众多、医生少,皮肤科医生接诊量巨大,诊断准确率易受脑力限制、情绪波动等影响,AI技术不受外界因素影响,脑力无限,诊断准确率比较稳定。

  记者了解到,AI技术辅助皮肤病诊治已经不再停留在纸面设想中。本届论坛上,CSID与优麦科技联合推出首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——“优智皮肤AI”的2.0版本。根据临床试验,优智皮肤AI新版本能够准确判断17种皮肤肿瘤的具体类型,皮肤肿瘤良恶性识别率达到91.2%,疾病种类识别率超过81.4%,这一数字已经远远超出基层医院皮肤科的诊断准确率。同时,优智皮肤AI的诊断范围正在由皮肤肿瘤向其他常见皮肤病扩展。目前,该APP免费向医师开放,但需皮肤镜、台式工作站等硬件设施获取患者的病理或相关资料。

  AI技术在皮肤病诊治中的进一步应用仍需解决一些难题。在崔勇看来,获取完整的皮肤病数据是不可能的。皮肤病种类太多,超过2000种,难以获得涵盖所有病种的大数据库,优智皮肤AI着重解决关注度高、常见的皮肤肿瘤等问题。其次,深度学习策略仍需完善技术问题,深度学习在围棋上击败了人类,但医学思维相比围棋更为复杂,需要进一步改进的深度学习算法。另外,皮肤病非常复杂,现代皮肤病学还在发展,对一些皮肤病种认识并不清晰,更谈不上运用AI技术诊治,现在只能在一些边界明确、诊断明确、不容易误诊的常见皮肤病中引入AI技术,逐步拓展病种范围。

  “相关研究数据表明,基层医院的皮肤病误诊率可高达70%,这也是我们将基层医院广大医师作为目前推广对象的主要原因。”崔勇表示,希望能够通过AI技术在皮肤病学科的进一步完善和普及,让患者对基层医师的信任度大为提高,从而降低目前大型综合或专科医院的病人数量上的巨大压力,实现皮肤病领域的“常见病、多发病去基层医院,疑难杂症、急危重症去大医院”的愿景。

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