作者 | 雷公
来源 | 健识局(jianshiju01)
全文1909字,阅读需要3分钟
日前(11月10日),第十四届中国皮肤科医师年会 CDA 2018在广州成功召开。
此次大会进行了第一届最强「视界」皮肤镜阅片大赛,开创性地展示了皮肤镜人工智能应用新模式,也邀请两支来自中国和德国的「皮肤病人工智能机器队」亮相这一舞台。
国际皮肤镜协会创始主席 Peter H.Soyer 教授、AAD 候任主席 George Hruza 教授、北京大学第一医院李航教授、北京协和医院刘洁教授、华西医院冉玉平教授等国内外专家悉数亲临现场。
阅片大赛冠军揭晓
中德人工智能代表尽显科技新风采
本次皮肤镜阅片大赛由中国医师协会皮肤科医师分会总干事、北京大学第一医院皮肤科主任李航教授发起和策划,来自全国近 30 支皮肤科医生代表队报名参赛,并邀请了中国的华夏皮肤影像人工智能协作组携智能皮肤-皮肤镜版和来自德国的 FotoFinder 两支「机器队」参加人机大赛。
经过多轮激烈的角逐,最终,北京大学第三医院代表队一路过关斩将、问鼎冠军。赛后,冠军队分别与邀请参赛的德国队 FotoFinder 和中国队「华夏皮肤影像人工智能协作组 · 智能皮肤-皮肤镜版」进行「人机大战」。
在两组人机大赛的过程中,冠军队在皮肤镜照片阅片中分别获得了正确率70%和90%的佳绩。德国的 FotoFinder 智能识别给出皮损的良恶性判断,正确率高达90%。“智能皮肤-皮肤镜版”则是通过智能识别皮损照片,直接给出皮肤疾病名称,正确率达80%。
对此结果,李航教授表示,“我们可以看到,智能皮肤所代表的中国当前的皮肤病人工智能已经发展到很领先的水平。但是,图像识别仅是临床诊疗的一个环节,而医疗是一项科学与人文关怀相结合的、有温度的服务,无论从技术角度说,还是从伦理法律角度看,人工智能永远无法替代皮肤科医生。未来的 AI 应该是医生的有益助手,过度宣传 AI 和躲避 AI 都不是正确态度。我们只有正确认识 AI,AI 才能可持续地发展,为皮肤病诊疗带来帮助。”
解决皮肤病线下痛点
皮肤影像助力疾病诊断
据统计,全球有超过8亿大众患有不同类型的皮肤疾病。每年中国仅去医院就诊的患者就超过1.6亿人次,平均每10人中就有1名皮肤病患者。
然而皮肤疾病病种分类繁多,皮损表现多样性。我国目前只有2万多名皮肤科医生,但皮肤病发病率达到90%以上,存在严重的皮肤科医生短缺和分布不均的状况。此外,临床医生多靠肉眼观察皮损的形态进行初步诊断,但单纯肉眼观察往往受限于生理极限,更由于人的肉眼在分辨率上的差距性,导致误诊率相对较高。如果借助皮肤影响即可将皮损放大数十倍,乃至百倍,清晰度大大提升,很好地弥补肉眼观察不足。
因此,对于皮肤科医生,皮肤影像是皮肤病诊断的重要手段。 目前,智能皮肤,不仅能智能识别皮损图片,为医生提供辅助诊断结果,还针对这一结果,提供相应的疾病百科、经典图库、诊疗思路、用药指导等内容和功能,进一步辅助医生诊疗。同时,智能皮肤还融合了专业教育、医患互动、患者服务等功能,真正赋能各级医生的实际诊疗工作,从而为患者带来高效率、高品质服务。
聚焦皮肤AI领域
皮肤镜研究新进程
华夏皮肤影像人工智能协作组是由北京协和医院皮肤科牵头、国内外60余家医疗机构、大学及研究所的医学专家和科学家组成的皮肤影像诊断中心,其在该领域积累了大量的临床资料和学术成果,尤其是在皮肤镜影像领域独具先发优势。
今年8月26日,华夏皮肤影像人工智能协作组与皮肤病人工智能发展联盟达成战略合作,基于联盟所创建的皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台——智能皮肤,拓展基于「皮肤镜」的临床辅助诊疗模式,形成智能皮肤-皮肤镜版,实现智能皮肤多种临床应用场景的覆盖。
华夏协作组副组长、北京协和医院皮肤科刘洁教授介绍说,智能皮肤目前对85种皮肤病整体识别准确率达86%,可识别病种数和准确率居行业之首,目前已有7000多名认证医生开始使用,支持医生完成辅助诊断27000多次,支持医生进行临床内容获取130多万次。
事实上,早在2017年5月,中南大学湘雅二医院、丁香园和睿琪软件就联合发布了中国首个皮肤病人工智能辅助诊疗系统“智能皮肤” 。此后,为共同推进人工智能在皮肤病诊疗领域的应用和发展,丁香园与数十家全国顶尖三甲医院及皮肤病临床专家组成的“皮肤病人工智能发展联盟”正式成立,中国首个“皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台”也正式面向全国临床医生开放使用。
今年8月26日,联盟与华夏皮肤影像人工智能协作组正式达成战略合作。双方将合作发展皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台,共同推进人工智能在皮肤病领域的应用发展。
在本次大赛上,刘洁教授也特别提到了与联盟的合作,她表示,“今天我很高兴地看到中国皮肤科医生的风采,也看到智能皮肤-皮肤镜版在大赛中有如此精彩的表现。华夏协作组和皮肤病人工智能发展联盟所合作的智能皮肤-皮肤镜版,就是要给医生带来价值,更好地服务患者。接下来,我们将与联盟合作,拓展更多皮肤镜特征疾病的智能识别能力。”
编辑:Shirely
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