?。▽?shí)習(xí)記者于紫月）皮膚病種類繁多，誤診率高，根治困難，“外不治癬”甚至已經(jīng)成為一句俗語。然而，人工智能（AI）技術(shù)或?qū)⒔鉀Q困擾醫(yī)學(xué)界上千年的治“癬”難題。近日，首屆全國皮膚病人工智能臨床應(yīng)用研究高峰論壇在北京召開，論壇宣布中國人群皮膚影像資料庫項(xiàng)目（CSID）研究院成立，旨在研討、推動、加速AI技術(shù)在皮膚病診治中的應(yīng)用。

 

　　皮膚病具有怎樣的特性適合AI技術(shù)的輔助診治？CSID項(xiàng)目發(fā)起人、中日友好醫(yī)院皮膚科主任崔勇教授告訴科技日報(bào)記者，在所有的臨床學(xué)科中，皮膚科最適合引入AI技術(shù)。首先，皮膚病主要基于皮膚影像等直觀特征診治，這些直觀特征可以轉(zhuǎn)化為數(shù)字模型，AI技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)具備對其的處理能力，這是AI技術(shù)能夠輔助皮膚病診治的前提條件。此外，皮膚病患者眾多、醫(yī)生少，皮膚科醫(yī)生接診量巨大，診斷準(zhǔn)確率易受腦力限制、情緒波動等影響，AI技術(shù)不受外界因素影響，腦力無限，診斷準(zhǔn)確率比較穩(wěn)定。

 

　　記者了解到，AI技術(shù)輔助皮膚病診治已經(jīng)不再停留在紙面設(shè)想中。本屆論壇上，CSID與優(yōu)麥科技聯(lián)合推出首款黃色人種皮膚腫瘤人工智能輔助決策系統(tǒng)——“優(yōu)智皮膚AI”的2.0版本。根據(jù)臨床試驗(yàn)，優(yōu)智皮膚AI新版本能夠準(zhǔn)確判斷17種皮膚腫瘤的具體類型，皮膚腫瘤良惡性識別率達(dá)到91.2%，疾病種類識別率超過81.4%，這一數(shù)字已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出基層醫(yī)院皮膚科的診斷準(zhǔn)確率。同時(shí)，優(yōu)智皮膚AI的診斷范圍正在由皮膚腫瘤向其他常見皮膚病擴(kuò)展。目前，該APP免費(fèi)向醫(yī)師開放，但需皮膚鏡、臺式工作站等硬件設(shè)施獲取患者的病理圖片或相關(guān)資料。

 

　　AI技術(shù)在皮膚病診治中的進(jìn)一步應(yīng)用仍需解決一些難題。在崔勇看來，獲取完整的皮膚病數(shù)據(jù)是不可能的。皮膚病種類太多，超過2000種，難以獲得涵蓋所有病種的大數(shù)據(jù)庫，優(yōu)智皮膚AI著重解決關(guān)注度高、常見的皮膚腫瘤等問題。其次，深度學(xué)習(xí)策略仍需完善技術(shù)問題，深度學(xué)習(xí)在圍棋上擊敗了人類，但醫(yī)學(xué)思維相比圍棋更為復(fù)雜，需要進(jìn)一步改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法。另外，皮膚病非常復(fù)雜，現(xiàn)代皮膚病學(xué)還在發(fā)展，對一些皮膚病種認(rèn)識并不清晰，更談不上運(yùn)用AI技術(shù)診治，現(xiàn)在只能在一些邊界明確、診斷明確、不容易誤診的常見皮膚病中引入AI技術(shù)，逐步拓展病種范圍。

 

　　“相關(guān)研究數(shù)據(jù)表明，基層醫(yī)院的皮膚病誤診率可高達(dá)70%，這也是我們將基層醫(yī)院廣大醫(yī)師作為目前推廣對象的主要原因。”崔勇表示，希望能夠通過AI技術(shù)在皮膚病學(xué)科的進(jìn)一步完善和普及，讓患者對基層醫(yī)師的信任度大為提高，從而降低目前大型綜合或?qū)？漆t(yī)院的病人數(shù)量上的巨大壓力，實(shí)現(xiàn)皮膚病領(lǐng)域的“常見病、多發(fā)病去基層醫(yī)院，疑難雜癥、急危重癥去大醫(yī)院”的愿景。