晋红中教授:皮肤影像人工智能的发展态势及未来规划

2018-08-14 18:02 来源:丁香园

由中国医学科学院北京协和医院皮肤科与华夏皮肤影像人工智能协作组共同主办的「2018 年度协和皮肤影像诊断学习班」将于 2018 年 8 月 24~26 日在北京举办。大会旨在推广皮肤影像新技术及人工智能诊断。届时,来自国内外皮肤影像学界专家、学者将为参会者带来一场高水准的学术盛宴。

在此次学习班筹备之期,华夏皮肤影像人工智能协作组组长、中国医学科学院北京协和医院皮肤科晋红中教授接受了丁香园的采访,讲述了皮肤镜与人工智能的发展态势及未来规划。

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协作组成立将改善皮肤影像诊断现状

皮肤病是一类非常复杂的疾病,既往的皮肤病临床检测手段相对比较单一,且多为有创检测。为了推动皮肤病学科的发展,中国医疗保健国际交流促进会华夏皮肤影像人工智能协作组(简称协作组)于今年 5 月份正式成立。

晋红中教授在介绍协作组的成立初衷时概括了两个方面。第一,皮肤病的复杂性。皮肤病的种类非常多,有约 2000 多种,由于人的肉眼在分辨率上的差距性,临床上靠肉眼观察皮损的形态进行诊断的方法误诊率相对较高,辅助诊断方法的出现有助于解决这个问题。如微生物检测可发现感染性皮肤病;镜检可发现微生物与真菌的情况;皮肤组织病理检测可检测多种皮肤肿瘤或特异性皮肤病。但在这些诊断方法的帮助下仍然有很多皮肤病不能得到准确诊断,现代影像学的发展,如皮肤镜、皮肤 B 超、皮肤 CT 等方法,从更多层面上弥补了临床上的欠缺。华夏皮肤影像人工智能协作组的成立有助于通过群策群力来解决皮肤病的诊断问题,把一些模糊或不清楚的诊断利用新型的方法更好地进行判断。

第二,目前中国的发展仍然不平衡。协作组的成立可以通过这个平台建立很好的数据库,共享于全国,尤其是广大的基层医院和医生,更好地造福于患者和群众。

对于协助组的未来计划,首先希望依靠行业内各学者及专家的共同力量来解决皮肤病的相关临床问题。其次,考虑目前的影像或人工智能技术在一些具体的疾病(如炎症性疾病和肿瘤)上可以解决哪些问题。炎症性疾病需要解决没有病因学改变但有形态学改变的疾病类型的诊断问题。解决思路是观察这些疾病在皮肤影像和人工智能方面的共性,抓住其独有特点从而进行诊断。在肿瘤方面,既往临床上通常会先进行组织病理检测来进一步诊断肿瘤,如美国对于黑色素瘤的诊断大多是通过组织病理检测,消耗了很多人力和物力。若通过皮肤镜初筛将不需要做组织病理检测的病例筛选出来,可节省大量人力物力成本。

皮肤镜的发展态势及未来规划

本次学术班首先将更多关注皮肤镜的新进展;其次关注皮肤镜在疾病的诊疗方面的具体应用;然后聚焦如何帮助基层医生通过学习班更好地掌握、推动皮肤镜使用。

皮肤镜在近年来的发展态势主要有三点:第一,经过多年的发展,皮肤镜技术已逐渐趋于成熟,改善了分辨率相对较低且图像质量不过关的缺点。第二,数据库的建设在同步更新,不同的资料得到了更好的整合。第三,经过前期工作的积累,多个皮肤病病种已形成了自己的独特语言,有助于疾病的诊断。如皮肤镜在银屑病和其他红斑磷屑疾病的鉴别符合率基本上能达到 80%,甚至更高的水平。

皮肤镜的未来发展规划也主要集中在三点:第一,将数据进行整合与梳理,建立一个精准的数据库供临床使用。第二,选取具有代表性的皮肤病病种,获取皮肤镜更好地应用于临床的有意义的条件。第三,如何将皮肤临床图片与皮肤镜图片加以整合以提高诊断率。

多方合作,共同推动皮肤影像 AI 发展

本次学习班上协作组将与中国皮肤病人工智能发展联盟签署战略合作协议,共同推动国内皮肤影像人工智能发展。目前国内皮肤影像人工智能的发展还处在起步阶段,只是解决了一些单病种、皮损较单一的疾病,如皮损比较单一的脂溢性角化病、只有丘疹或小结节样损害的色素痣、及缺乏全身临床症状的炎症性疾病。

国内很多专家学者在从事皮肤人工智能方向的研究,其中湘雅二院的陆前进教授率先取得了重要成果。目前的皮肤影像更多偏重于皮肤镜的影像资料的识别;陆前进教授的团队则更关注临床图片的人工影像的发展。皮肤镜影像数据库与临床图片数据库的整合可以更好地启发皮肤影像人工智能的发展方向。

人工智能未来的发展可以从最简单的皮肤病入手,早期解决一些单一皮损皮肤病的诊断,逐渐进入更复杂的疾病诊断,最终真正解决临床医生所不能解决的一些问题。目前的皮肤影像人工智能还比较初级,未来需要有更多的专家、学者参与其中,共同促进人工智能和皮肤影像的发展。

晋主任在采访中提到,人具有思维性,而人工智能是在人的思维基础上发展起来的,故人工智能永远不可能代替临床医生。对于任何一个医生,尤其是对皮肤科医生,未来的职业情景非常好,不会被人工智能所取代。

小结

近年来,基于影像技术的人工智能开发成为皮肤科研究的热点。AI 在医疗领域的应用给传统的诊疗模式带来变革,推动现代医疗向智慧、精准、高效迈进。「2018 年度协和皮肤影像诊断学习班」的召开旨在推广皮肤影像新技术及人工智能诊断。虽然人工智能无法取代临床医生,但皮肤科医生仍需要打好基本功,积累更多的临床经验,以应对未来技术的发展。

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编辑: mayf