云天收夏色，木叶动秋声。正值处暑时节，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 协和皮肤影像诊断学习班暨帅府园壹号皮肤影像高峰论坛」在京顺利开幕。
与会期间，本次大会主席、华夏皮肤影像人工智能协作组组长、北京协和医院皮肤科主任晋红中教授接受了丁香园邀请采访，详述国内皮肤影像的发展现状和应用，及人工智能在皮肤科的发展前景。
新领域：皮肤影像助力疾病诊断
皮肤影像学的发展适应了当今社会对技术的要求。多年以前皮肤病的诊断更多地依靠医生的经验习得，医生通过长期的临床实战中获得并积累疾病形态学的特征、皮损大小、分布等，再进行综合判断。然而基于经验积累的疾病诊断率较低，即使是一流的医生也只能保证 60-70% 的准确率，很多皮肤疾病的诊断存在大量的空白区，不乏诊断不明确甚至不了了之的案例。
正是由于人的肉眼的局限性，对皮肤影像的需求促进技术发展，新的技术应运而生，如皮肤组织病理，可以从病损上取组织、切片进行检查；免疫荧光和微生物的检测，可以辅助这很短感染性、免疫性疾病。然而，这些技术有其局限性，如皮肤组织理仅可针对典型并且有病变特征的疾病，如特殊肿瘤或特殊的炎症疾病，科。同时还有很多皮肤疾病是不能依靠皮肤组织病理来诊断的；免疫荧光和微生物的检测只可以检测感染性或免疫性疾病，但游离我们之外的皮肤疾病大量存在。
目前的皮肤影像涵盖多个层次，包括皮肤镜、皮肤 CT、皮肤 B 超，还有正在发展中的多光子的光相成像等等，很多技术都在临床上被广泛应用。它们的原理主要是通过一些特殊的机器把一些特殊的光转化，获得一些新的特点来进行诊断。皮肤镜是一种相对比较简单的设备，仪器可大可小，手持款方便携带转运，能够迅速地获得相关的病理特征，有效地避免了创伤性的检测。
对于目前病理或一些特殊的检查不能解决的问题，皮肤镜具有不可比拟的优势。例如黑色素瘤的临床诊断，按常规方法确诊要耗时数月，患者心理负担亦持续几个月，而目前通过皮肤镜可以发现淤血和黑色素瘤完全不同的镜像，可以快速有效地将疾病区分开，避免了患者的忧虑和长时期进一步的检测。临床中还有只长在头皮的银屑病病例，常常与脂溢性皮炎混淆，但这两个疾病的预后和对患者心理的损伤相差甚远。过去的检测无法明确，但通过皮肤镜可以得到准确的判断，从而帮助医生制定精准的诊疗计划，患者也因此从中获益。
新「血液」：皮肤影像队伍初具规模
随着皮肤影像学学习班课程的不断优化，新技术、新进展、特殊案例的介绍，皮肤影像学习班的队伍越来越壮大，学员兴趣与日俱增。
晋教授介绍道，近年来，皮肤镜作为临床辅助手段发展迅猛的原因主要有三：操作简单，容易上手，皮肤镜较传统仪器相比更轻巧，甚至可以随身携带；能够迅速解决临床问题，通过皮肤镜影像技术可以快速进行肉眼所不能的诊断，也减少患者的心理负担；弥补了过去诊断方面的缺陷，通过皮肤镜可大大减少组织病理检查及其他有创操作的频率，提升了诊断效率。
晋教授强调，新鲜「血液」和新生力量的注入，为皮肤影像科队伍的发展储备了大量的人才，科学实用的人才培养、交流课程有利于人才的发展，同时在推动皮肤影像学向纵深发展上更有助力，希望在同道的不懈努力下，皮肤影像学的相关技术能够得到更深层次、更宽领域的推广和认可。
新合作：人工智能助力皮肤影像学新发展
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。
本次论坛上，华夏皮肤影像人工智能协作组和中国皮肤病人工智能发展联盟举行了签订战略发展的合作仪式。晋红中教授认为，任何工作都需要齐心协作，单一的单位或单一的个人很难做出更多、更好的工作和成绩，本次合作的主要目的是整合更多的力量。华夏皮肤影像人工智能协作组侧重皮肤影像，如皮肤镜、皮肤 B 超等影像学资料，通过，湘雅二院陆前进教授牵头的皮肤病人工智能发展联盟侧重通过影像学资料整理出相关的 AI 应用特点及可落地产品。两大专业机构强强联手，从临床皮肤影像以及其他的资料进行更深层次的整合，相信未来可实现从简单的疾病逐渐过渡到一些比较复杂的疾病的跨越。
「基于皮肤影像大数据的智慧诊断时代已经到来」。晋红中教授表示，「依托医学影像技术、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。」