晉紅中教授：皮膚影像人工智能的發(fā)展態(tài)勢(shì)及未來(lái)規(guī)劃

由中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院皮膚科與華夏皮膚影像人工智能協(xié)作組共同主辦的「2018 年度協(xié)和皮膚影像診斷學(xué)習(xí)班」將于 2018 年 8 月 24～26 日在北京舉辦。大會(huì)旨在推廣皮膚影像新技術(shù)及人工智能診斷。屆時(shí)，來(lái)自國(guó)內(nèi)外皮膚影像學(xué)界專家、學(xué)者將為參會(huì)者帶來(lái)一場(chǎng)高水準(zhǔn)的學(xué)術(shù)盛宴。

在此次學(xué)習(xí)班籌備之期，華夏皮膚影像人工智能協(xié)作組組長(zhǎng)、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院皮膚科晉紅中教授接受了丁香園的采訪，講述了皮膚鏡與人工智能的發(fā)展態(tài)勢(shì)及未來(lái)規(guī)劃。

協(xié)作組成立將改善皮膚影像診斷現(xiàn)狀

皮膚病是一類非常復(fù)雜的疾病，既往的皮膚病臨床檢測(cè)手段相對(duì)比較單一，且多為有創(chuàng)檢測(cè)。為了推動(dòng)皮膚病學(xué)科的發(fā)展，中國(guó)醫(yī)療保健國(guó)際交流促進(jìn)會(huì)華夏皮膚影像人工智能協(xié)作組（簡(jiǎn)稱協(xié)作組）于今年 5 月份正式成立。

晉紅中教授在介紹協(xié)作組的成立初衷時(shí)概括了兩個(gè)方面。第一，皮膚病的復(fù)雜性。皮膚病的種類非常多，有約 2000 多種，由于人的肉眼在分辨率上的差距性，臨床上靠肉眼觀察皮損的形態(tài)進(jìn)行診斷的方法誤診率相對(duì)較高，輔助診斷方法的出現(xiàn)有助于解決這個(gè)問題。如微生物檢測(cè)可發(fā)現(xiàn)感染性皮膚?。荤R檢可發(fā)現(xiàn)微生物與真菌的情況；皮膚組織病理檢測(cè)可檢測(cè)多種皮膚腫瘤或特異性皮膚病。但在這些診斷方法的幫助下仍然有很多皮膚病不能得到準(zhǔn)確診斷，現(xiàn)代影像學(xué)的發(fā)展，如皮膚鏡、皮膚 B 超、皮膚 CT 等方法，從更多層面上彌補(bǔ)了臨床上的欠缺。華夏皮膚影像人工智能協(xié)作組的成立有助于通過(guò)群策群力來(lái)解決皮膚病的診斷問題，把一些模糊或不清楚的診斷利用新型的方法更好地進(jìn)行判斷。

第二，目前中國(guó)的發(fā)展仍然不平衡。協(xié)作組的成立可以通過(guò)這個(gè)平臺(tái)建立很好的數(shù)據(jù)庫(kù)，共享于全國(guó)，尤其是廣大的基層醫(yī)院和醫(yī)生，更好地造福于患者和群眾。

對(duì)于協(xié)助組的未來(lái)計(jì)劃，首先希望依靠行業(yè)內(nèi)各學(xué)者及專家的共同力量來(lái)解決皮膚病的相關(guān)臨床問題。其次，考慮目前的影像或人工智能技術(shù)在一些具體的疾?。ㄈ缪装Y性疾病和腫瘤）上可以解決哪些問題。炎癥性疾病需要解決沒有病因?qū)W改變但有形態(tài)學(xué)改變的疾病類型的診斷問題。解決思路是觀察這些疾病在皮膚影像和人工智能方面的共性，抓住其獨(dú)有特點(diǎn)從而進(jìn)行診斷。在腫瘤方面，既往臨床上通常會(huì)先進(jìn)行組織病理檢測(cè)來(lái)進(jìn)一步診斷腫瘤，如美國(guó)對(duì)于黑色素瘤的診斷大多是通過(guò)組織病理檢測(cè)，消耗了很多人力和物力。若通過(guò)皮膚鏡初篩將不需要做組織病理檢測(cè)的病例篩選出來(lái)，可節(jié)省大量人力物力成本。

皮膚鏡的發(fā)展態(tài)勢(shì)及未來(lái)規(guī)劃

本次學(xué)術(shù)班首先將更多關(guān)注皮膚鏡的新進(jìn)展；其次關(guān)注皮膚鏡在疾病的診療方面的具體應(yīng)用；然后聚焦如何幫助基層醫(yī)生通過(guò)學(xué)習(xí)班更好地掌握、推動(dòng)皮膚鏡使用。

皮膚鏡在近年來(lái)的發(fā)展態(tài)勢(shì)主要有三點(diǎn)：第一，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，皮膚鏡技術(shù)已逐漸趨于成熟，改善了分辨率相對(duì)較低且圖像質(zhì)量不過(guò)關(guān)的缺點(diǎn)。第二，數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)在同步更新，不同的資料得到了更好的整合。第三，經(jīng)過(guò)前期工作的積累，多個(gè)皮膚病病種已形成了自己的獨(dú)特語(yǔ)言，有助于疾病的診斷。如皮膚鏡在銀屑病和其他紅斑磷屑疾病的鑒別符合率基本上能達(dá)到 80%，甚至更高的水平。

皮膚鏡的未來(lái)發(fā)展規(guī)劃也主要集中在三點(diǎn)：第一，將數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與梳理，建立一個(gè)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)供臨床使用。第二，選取具有代表性的皮膚病病種，獲取皮膚鏡更好地應(yīng)用于臨床的有意義的條件。第三，如何將皮膚臨床圖片與皮膚鏡圖片加以整合以提高診斷率。

多方合作，共同推動(dòng)皮膚影像 AI 發(fā)展

本次學(xué)習(xí)班上協(xié)作組將與中國(guó)皮膚病人工智能發(fā)展聯(lián)盟簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，共同推動(dòng)國(guó)內(nèi)皮膚影像人工智能發(fā)展。目前國(guó)內(nèi)皮膚影像人工智能的發(fā)展還處在起步階段，只是解決了一些單病種、皮損較單一的疾病，如皮損比較單一的脂溢性角化病、只有丘疹或小結(jié)節(jié)樣損害的色素痣、及缺乏全身臨床癥狀的炎癥性疾病。

國(guó)內(nèi)很多專家學(xué)者在從事皮膚人工智能方向的研究，其中湘雅二院的陸前進(jìn)教授率先取得了重要成果。目前的皮膚影像更多偏重于皮膚鏡的影像資料的識(shí)別；陸前進(jìn)教授的團(tuán)隊(duì)則更關(guān)注臨床圖片的人工影像的發(fā)展。皮膚鏡影像數(shù)據(jù)庫(kù)與臨床圖片數(shù)據(jù)庫(kù)的整合可以更好地啟發(fā)皮膚影像人工智能的發(fā)展方向。

人工智能未來(lái)的發(fā)展可以從最簡(jiǎn)單的皮膚病入手，早期解決一些單一皮損皮膚病的診斷，逐漸進(jìn)入更復(fù)雜的疾病診斷，最終真正解決臨床醫(yī)生所不能解決的一些問題。目前的皮膚影像人工智能還比較初級(jí)，未來(lái)需要有更多的專家、學(xué)者參與其中，共同促進(jìn)人工智能和皮膚影像的發(fā)展。

晉主任在采訪中提到，人具有思維性，而人工智能是在人的思維基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，故人工智能永遠(yuǎn)不可能代替臨床醫(yī)生。對(duì)于任何一個(gè)醫(yī)生，尤其是對(duì)皮膚科醫(yī)生，未來(lái)的職業(yè)情景非常好，不會(huì)被人工智能所取代。

小結(jié)

近年來(lái)，基于影像技術(shù)的人工智能開發(fā)成為皮膚科研究的熱點(diǎn)。AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用給傳統(tǒng)的診療模式帶來(lái)變革，推動(dòng)現(xiàn)代醫(yī)療向智慧、精準(zhǔn)、高效邁進(jìn)?！?018 年度協(xié)和皮膚影像診斷學(xué)習(xí)班」的召開旨在推廣皮膚影像新技術(shù)及人工智能診斷。雖然人工智能無(wú)法取代臨床醫(yī)生，但皮膚科醫(yī)生仍需要打好基本功，積累更多的臨床經(jīng)驗(yàn)，以應(yīng)對(duì)未來(lái)技術(shù)的發(fā)展。

丁香播咖將為您全程直播 8 月 26 日「融合共創(chuàng) · 醫(yī)享 AI」華夏皮膚影像人工智能協(xié)作組 & 皮膚病人工智能發(fā)展聯(lián)盟戰(zhàn)略合作發(fā)布會(huì)的盛況。點(diǎn)此進(jìn)入報(bào)名 >>? ?

編輯： mayf