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光明网:首款皮肤癌诊断人工智能上线 准确度领先国际水平(2018年3月30日)

来源:光明网 发布时间:2018-04-03 16:50:16

光明网讯 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;而不同皮肤病诊断名称超过2000种,皮肤肿瘤表现复杂易混淆。3月28日,首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统在京上线,不仅在识别准确度的数据上领先国际水平,更由于专门针对黄色人种、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。

皮肤肿瘤表现复杂易混淆

皮肤肿瘤是发生在皮肤的细胞增生性疾病,包括良性肿瘤和恶性肿瘤。国家卫健委中日友好医院皮肤科主任崔勇介绍,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。

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。由于黑色素瘤在我国发病率较低,因此大众甚至部分皮肤科医生对于此类疾病并不熟悉。

对抗皮肤肿瘤,人工智能带来了怎样的可能?崔勇指出,早发现早诊断早治疗,多数皮肤肿瘤病人不会有生命危险,然而,很多皮肤恶性肿瘤早期容易与其他的皮肤疾病相混淆,导致没有及时被发现,等到确诊时已是晚期。由于皮肤肿瘤表现较为复杂,也就给了误诊、漏诊可趁之机,这样的情况在基层医疗机构更为突出。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。

值得一提的是,近年来我国皮肤影像技术的快速发展推动着皮肤肿瘤诊断效率的提升。中国人民解放军空军总医院皮肤病医院孟如松认为,皮肤镜作为一种无创性的检查手段,能够用于观察肉眼难以发现的结构及其变化,从而提高医生对于皮肤肿瘤的识别。

人工智能协助诊断皮肤肿瘤

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。崔勇介绍,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。

此外,除了皮肤科医生数量严重不足,不同地域不同医疗机构医生的诊断水平也存在着显著差异。这已经成为皮肤科学面临的重大临床问题。针对这些问题,人工智能为皮肤科医生提供新的诊断手段。

根据皮肤病的特性,其临床表现多位于肌肤暴露部位,很多疾病都可以通过查看临床图片、皮肤镜图片、病理切片等影像资料来进行判断,“皮肤科是最适合远程医疗和人工智能的医疗领域”已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%。

孟如松介绍,国内的皮肤科人工智能研发已取得实质性进展。首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统,其测试结果显示,通过皮肤镜辅助诊断良恶性分类符合率可达85.2%,在疾病和大类混合分类上可达66.7%。

“从研究测试来看,优智AI系统不仅在识别准确度的数据上领先国际水平,更由于专门针对黄色人种、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。”崔勇指出,相较于临床图片,皮肤镜所获得的影像数据对于研究测试的价值更大。(记者 王卓)

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