AI首次切入皮肤病诊断 落地应用走向垂直化

  本报记者 陶力 实 习 生 秦元舜 上海报道

  人工智能在医疗领域的应用,日益走向垂直化。

  日前,优麦医生在中日友好医院发布了首款黄色人种皮肤肿瘤AI辅助决策系统,该系统主要针对皮肤肿瘤进行早期诊断。

  据悉,色素痣、瘢痕疙瘩、纤维瘤、脂肪瘤等都属于皮肤良性肿瘤,皮肤恶性肿瘤则分为两大类,皮肤实体肿瘤与皮肤淋巴瘤。最常见的皮肤恶性肿瘤包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、恶性黑色素瘤等。

  以黑色素瘤为例,虽然在我国的发病率较低,但近年来呈现快速增长趋势,每年新发病例约2万人。因此,大众甚至部分皮肤科医生对于此类疾病并不熟悉。中日友好医院皮肤科主任崔勇表示,良性肿瘤在增大到一定程度后停止生长,不会危及生命;恶性肿瘤则可以不断增殖,引起转移,威胁生命,也被称作皮肤癌。“从研究测试来看,优智AI系统采用皮肤镜数据20余万张进行训练,因此具有很强的临床指导意义。”

  在他看来,很多皮肤恶性肿瘤早期容易与其他皮肤疾病相混淆,导致没有及时被发现,等到确诊时已是晚期。皮肤肿瘤人工智能产品作为辅助诊断工具,能够在临床上使得很多原本被误诊、漏诊的皮肤肿瘤及早地被发现。此外,通过皮肤镜技术所获得的图片,也为人工智能的深度学习提供了有力的支撑。

  数据显示,我国各类医疗机构每年的皮肤科门诊量超过2亿,而皮肤科医生数量仅略超过2万,这意味着,皮肤科医生的年均接诊量数以万计。门诊量高负荷只是压力源之一。“皮肤科还是涉及病种最多的临床二级学科。”崔勇教授表示,根据皮肤科经典教科书记载,不同皮肤病诊断名称超过2000种。

  因此,引进远程医疗和人工智能已经成为不少专家的共识。2017年,斯坦福大学在《 Nature》发表关于皮肤肿瘤机器深度学习的研究,结果显示,深度学习在良恶性3分类和疾病大类9分类任务上的符合率分别可达72.1%和55.4%,而针对同样的分类识别,专业医生平均符合率分别为65.8%和54.2%。

  国家远程医疗与互联网医学中心卢清君主任认为,人工智能可以有效提高专家的诊断效率,缓解我国优秀专家资源不足的现状,基层医院的医生就可以在工作中实时获得诊疗规范的支持,结合远程医疗体系,就可以让大多数常见病多发病的患者,得到更为便捷的诊疗,对推动分级诊疗有重要的意义。“人工智能目前还是有技术短板,临床医生更要充分了解人工智能的工作原理,了解技术可能带来的医疗误差,利用管理和医疗技术弥补技术短板。”

  因此,从线下门诊积累大数据,也是人工智能产业落地的必经之路。优麦科技CEO常江表示,目前上线的这款系统聚焦于皮肤肿瘤,下一步即将扩展到更多皮肤病病种,适用于更多皮肤病辅助决策场景。

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