晉紅中教授：皮膚影像人工智能的發展態勢及未來規劃
2018-08-14 18:02 來源：丁香園
由中國醫學科學院北京協和醫院皮膚科與華夏皮膚影像人工智能協作組共同主辦的「2018 年度協和皮膚影像診斷學習班」將于 2018 年 8 月 24～26 日在北京舉辦。大會旨在推廣皮膚影像新技術及人工智能診斷。屆時，來自國內外皮膚影像學界專家、學者將為參會者帶來一場高水準的學術盛宴。
在此次學習班籌備之期，華夏皮膚影像人工智能協作組組長、中國醫學科學院北京協和醫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展態勢及未來規劃。
協作組成立將改善皮膚影像診斷現狀
皮膚病是一類非常復雜的疾病，既往的皮膚病臨床檢測手段相對比較單一，且多為有創檢測。為了推動皮膚病學科的發展，中國醫療保健國際交流促進會華夏皮膚影像人工智能協作組（簡稱協作組）于今年 5 月份正式成立。
晉紅中教授在介紹協作組的成立初衷時概括了兩個方面。第一，皮膚病的復雜性。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進行診斷的方法誤診率相對較高，輔助診斷方法的出現有助于解決這個問題。如微生物檢測可發現感染性皮膚病；鏡檢可發現微生物與真菌的情況；皮膚組織病理檢測可檢測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確診斷，現代影像學的發展，如皮膚鏡、皮膚 B 超、皮膚 CT 等方法，從更多層面上彌補了臨床上的欠缺。華夏皮膚影像人工智能協作組的成立有助于通過群策群力來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行判斷。
第二，目前中國的發展仍然不平衡。協作組的成立可以通過這個平臺建立很好的數據庫，共享于全國，尤其是廣大的基層醫院和醫生，更好地造福于患者和群眾。
對于協助組的未來計劃，首先希望依靠行業內各學者及專家的共同力量來解決皮膚病的相關臨床問題。其次，考慮目前的影像或人工智能技術在一些具體的疾病（如炎癥性疾病和腫瘤）上可以解決哪些問題。炎癥性疾病需要解決沒有病因學改變但有形態學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，抓住其獨有特點從而進行診斷。在腫瘤方面，既往臨床上通常會先進行組織病理檢測來進一步診斷腫瘤，如美國對于黑色素瘤的診斷大多是通過組織病理檢測，消耗了很多人力和物力。若通過皮膚鏡初篩將不需要做組織病理檢測的病例篩選出來，可節省大量人力物力成本。
皮膚鏡的發展態勢及未來規劃
本次學術班首先將更多關注皮膚鏡的新進展；其次關注皮膚鏡在疾病的診療方面的具體應用；然后聚焦如何幫助基層醫生通過學習班更好地掌握、推動皮膚鏡使用。
皮膚鏡在近年來的發展態勢主要有三點：第一，經過多年的發展，皮膚鏡技術已逐漸趨于成熟，改善了分辨率相對較低且圖像質量不過關的缺點。第二，數據庫的建設在同步更新，不同的資料得到了更好的整合。第三，經過前期工作的積累，多個皮膚病病種已形成了自己的獨特語言，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到 80%，甚至更高的水平。
皮膚鏡的未來發展規劃也主要集中在三點：第一，將數據進行整合與梳理，建立一個精準的數據庫供臨床使用。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，共同推動皮膚影像 AI 發展
本次學習班上協作組將與中國皮膚病人工智能發展聯盟簽署戰略合作協議，共同推動國內皮膚影像人工智能發展。目前國內皮膚影像人工智能的發展還處在起步階段，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、只有丘疹或小結節樣損害的色素痣、及缺乏全身臨床癥狀的炎癥性疾病。
國內很多專家學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別；陸前進教授的團隊則更關注臨床圖片的人工影像的發展。皮膚鏡影像數據庫與臨床圖片數據庫的整合可以更好地啟發皮膚影像人工智能的發展方向。
人工智能未來的發展可以從最簡單的皮膚病入手，早期解決一些單一皮損皮膚病的診斷，逐漸進入更復雜的疾病診斷，最終真正解決臨床醫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，未來需要有更多的專家、學者參與其中，共同促進人工智能和皮膚影像的發展。
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上發展起來的，故人工智能永遠不可能代替臨床醫生。對于任何一個醫生，尤其是對皮膚科醫生，未來的職業情景非常好，不會被人工智能所取代。
小結
近年來，基于影像技術的人工智能開發成為皮膚科研究的熱點。AI 在醫療領域的應用給傳統的診療模式帶來變革，推動現代醫療向智慧、精準、高效邁進。「2018 年度協和皮膚影像診斷學習班」的召開旨在推廣皮膚影像新技術及人工智能診斷。雖然人工智能無法取代臨床醫生，但皮膚科醫生仍需要打好基本功，積累更多的臨床經驗，以應對未來技術的發展。
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