主辦方相關工作人員對人工智慧輔助診斷系統進行演示
紅網長沙5月19日訊（記者易徵洋）用手機對準患病的皮膚拍照，上傳到圖像識別系統後即可給出最有可能所患皮膚病種的提示，皮膚病人工智慧診斷已變虛幻為現實。
今日，中南大學湘雅二醫院聯合丁香園、大拿科技舉行新聞發布會，宣布中國首個皮膚病人工智慧輔助診斷系統已取得重大突破。記者獲悉，目前已建立紅斑狼瘡及相似皮膚病的輔助診斷模型，準確率超85%。未來這一技術還將擴展至更多皮膚病病種，以輔助常見、多發皮膚病的臨床診斷。在為醫生提供診斷參考的同時，也為患者就診提供科學引導。
據主辦方相關負責人介紹，皮膚疾病病種繁多、僅記載在冊的皮膚疾病就達二千多種，且皮膚損害形態多種多樣。而有些皮膚病皮損又極其相似，這給皮膚科醫生臨床診斷帶來了巨大的挑戰。皮膚病的診斷頗具直觀性，皮損表現是疾病診斷線索的主要信息來源，這使其成為適宜開展人工智慧醫療應用的潛在疾病。隨著圖像識別、深度學習等關鍵技術的突破，人工智慧在醫療影像診斷中所發揮的重要作用也為其在皮膚病的臨床輔助診斷過程中提供了堅實的基礎和佐證。
該項人工智慧輔助診斷系統由中南大學湘雅二醫院、中國最大的醫生專業社交平臺丁香園及人工智慧技術公司大拿科技三方合作研發。其中，由湘雅二醫院提供海量皮膚科臨床數據資源，大拿科技提供深度學習等人工智慧技術，丁香園協同合作方核心資源，深入參與系統的設計、開發與運營。
作為此次項目醫院方專家團隊的帶頭人，湘雅二院陸前進教授介紹，近三年來在中南大學臨床大數據項目的支持與推動下，通過臨床數據採集和挖掘，已積累了大量皮膚病的皮損及病理照片，目前已研發出了較成熟的紅斑狼瘡人工智慧輔助診斷模型。並表示，人工智慧系統的應用並不會替代醫生的臨床診斷，更多功能是提供數據支持，輔助臨床診斷。
「系統第一期主要實現以紅斑狼瘡為代表的免疫相關性皮膚病的人工智慧輔助診斷，第二期將逐步擴展病種，建立多發病常見病的臨床輔助診斷模型。該模型對紅斑狼瘡各種亞型以及其類似疾病能進行較準確地區分，其識別準確性在85%以上。」大拿科技產品總監金路博士則透露，下一步將對核心模型和算法進行深度優化，逐步支持自身免疫性皮膚病以及其他常見皮膚病輔助診斷，進入系統的循環迭代，快速提高識別準確率以及病種數量，幫助醫生提高診斷效率和質量。
丁香園CEO張進博士表示，開發皮膚病人工智慧輔助診斷系統，是用人工智慧技術將皮膚病領域專家經驗輸出給臨床一線的皮膚科醫生，希望藉此為皮膚科醫生賦能，為他們的疾病學習和實際診療提供支持。隨著數據不斷擴充，將不斷提高診斷的準確率。
張進還透露，未來，系統還將開放患者端服務，幫助患者更好地了解皮膚病的疾病知識，同時為患者搭建皮膚病診治的便利就醫通道。患者通過手機對皮損進行拍照識別，導診系統能初步判斷疾病分類，並按照分級診療原則並根據患者疾病的疑難程度進行合理導診。對於疑難複雜性皮膚病，系統自動推薦擅長該疾病診療的醫院和專家，幫助患者找到合適的醫院和醫生就診。