3月28日，首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——优智AI上线发布会在中日友好医院举行。“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。” 中日友好医院皮肤科主任崔勇教授如是说。

皮肤肿瘤早期诊断是个难题

医学技术不断进步，而“肿瘤”二字依旧令人不安。说起来很多人或许不知道，根据全球统计数据，皮肤肿瘤在恶性肿瘤发病排行中位居较高。

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。崔勇教授介绍说，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。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。如果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。

另外，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，众多互相容易混淆的皮肤病让很多医生也难辨真伪。以黑色素瘤为例，尽管近年来呈现快速增长趋势，但每年新发病例仅2万人，由于总体发病率低，大众甚至部分皮肤科医生对于此类疾病并不熟悉。这些都增加了皮肤科医生诊断的难度，因此当人工智能出现的时候，人们很容易就想到，它能作为辅助诊断工具，帮医生减少皮肤肿瘤的误诊、漏诊吗？

人工智能帮皮肤科医生减负

幸运的是，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教授表示，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。通过皮肤镜技术所获得的图片，则为人工智能的深度学习提供了有力的支撑。

由于根据皮肤病的特性，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，因此皮肤科被认为是最适合远程医疗和人工智能的医疗领域。

10名医生代表与黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统进行诊断比赛。朱鑫兴摄

2017年，美国斯坦福大学在《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%。此次我国学者发布的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。”崔勇教授指出，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。

发布会上，10名来自北京、云南、内蒙古等地的皮肤科医师与优智AI系统进行的“人机对话”印证了崔勇的话。

“通过皮肤摄影、皮肤镜、皮肤CT、皮肤超声等技术获得的多维度皮肤病影像资料，可以非常简便地被这款系统所读取。第一步，系统做出良性、恶性、交界性以及肿瘤还是非肿瘤的判断及其可能性；第二步，则是列出可能的疾病名称，这些辅助诊断结果都会即时显示在皮肤科医生的眼前。”孟如松教授表示，“人机对话”的结果也表明，优智AI系统已经完成了应用于临床的功能实现，对于皮肤科医生（尤其是基层皮肤科医生和低年资皮肤科医生）的临床工作能够有效助力。

皮肤影像数据收集正在提速

截至2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中中国企业数量居第二位，仅次于美国。业内人士指出，在深度学习、识别技术等方面，我国企业都展现出卓越实力。

首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统由中国人群皮肤影像资源库（CSID）项目组与优麦科技联合开发完成。优麦科技CEO常江表示，“此前我们已经通过打造优麦医生APP建立皮肤科医生专属的学习协作平台，用于解决医生教育问题，而此次推出的优智AI系统则是通过人工智能助力医生开展临床诊治工作，目标是服务于国内百万数量 级的基层医疗机构。”目前上线的这款系统聚焦于皮肤肿瘤，下一步即将扩展到更多皮肤病病种，适用于更多皮肤病辅助决策场景。

“优智AI系统的发布在人工智能应用于医疗领域有着里程碑式的意义。”国家远程医疗与互联网医学中心主任卢清君表示，基于皮肤科所具有的形态学、影像学特征，识别技术在皮肤病诊疗方面有着极高的实用价值，因此皮肤病人工智能系统在应用层面的产业化落地有望领航医疗类人工智能。

医生在操作。朱鑫兴摄

人工智能会“看病”依托于机器深度学习。对于皮肤病人工智能而言，就是要获得大量带有专业标注的医学影像样本，也就是大数据。然而，理想与现实有时会被“信息孤岛”所阻隔。中国人群皮肤影像资源库项目（CSID）的建立无疑是破冰之举。随着CSID项目的推进，皮肤影像的全国性协作网已经建立，目前协作医院数量已近500家，接收了近20万组高质量图片数据，这不仅为人工智能系统的建设提供了大数据，还有更多发挥路径，比如构建数据的标准化体系以及开展临床研究与应用的辅助示范作用。崔勇教授表示，“通过与国家远程医疗与互联网医学中心的战略合作，将进一步拓展CSID的辐射范围至3000家全国基层医院。”

事实上，在CSID为优智AI系统提供大数据的同时，也得到了“反哺”。常江表示，优智AI系统在给出决策建议的同时，还会提供判断依据和疾病介绍，信息支持一步到位。除了当好皮肤科医生的诊断助手，系统还能帮助医生更加便捷、完善的管理患者资料，利用云盘或局域网，建立“专属的皮肤病数据库”。

“基于皮肤影像大数据的智慧诊断时代已经到来。”卢清君主任表示，依托互联网平台、人工智能等技术的不断完善，医疗资源的使用率将不断被优化，从而实现患者、医生、医疗机构等多方共赢。（文/本报记者 郑颖璠）

本期编辑：朱永基

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