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」于 8 月 24 日在北京举办。
与会期间，中日医院皮肤病与性病科主任、中国医学装备协会理事会理事、博士研究生导师崔勇教授接受了丁香园的采访，讲述了皮肤镜在国内的发展现状和临床应用，以及人工智能在皮肤科的发展前景。
皮肤镜在国内的发展形势
目前关于皮肤病日常诊疗的现状：第一，传统意义上皮肤病诊疗大多靠的是临床医生的肉眼观察，但皮肤病病种繁多，达到2000多种，实际上通过肉眼识别得到的临床信息准确率并不高，仅20%左右。第二，中国病源多，据不完全统计，每年皮肤病就诊量达2.4亿人次，而中国的皮肤病医生只有25000人，意味着每个医生每年平均要看1万个病人。在如此短的时间内，肉眼的信息度又如此少，误诊非常多见。
皮肤镜基于皮肤深层次的影像信息支撑，可以帮助皮肤科医生获得皮肤表面更为细微的结构特点，甚至皮下的一些特点，可以提供远远超过肉眼所能达到的信息的峰度，提高皮肤病诊断的准确率。所以，皮肤镜对于皮肤病的诊断非常重要。目前在国外皮肤镜的应用已十分广泛。在国内，大约四分之一的皮肤科医生拥有皮肤镜（约7000-8000人），但是这些皮肤镜往往没有得到很好的有效使用。因此，针对皮肤镜的规范化培训、能力的提高、标准化的训练，进一步扩大皮肤镜的普及力度至关重要，可以让皮肤镜真正起到帮助诊断及鉴别诊断的作用。
皮肤镜在皮肤肿瘤中的临床价值
皮肤肿瘤早期筛查率比较低，皮肤镜对皮肤肿瘤是非常好的决策辅助系统。对于一些常见的面部肿瘤，包括恶性肿瘤（如黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌等）、中间性肿瘤（如光线性角化病、脂溢性角化等）、良性肿瘤（如皮肤纤维瘤等），皮肤镜均具有非常好的诊断价值。其中，对于黑色素瘤的诊断价值尤其高，这也是皮肤镜最早时重要的适应症。
皮肤影像AI在临床上的发展与应用
当前，AI结合皮肤影像发展迅猛，虽不可能完全替代皮肤科医生，但已逐渐成为皮肤科医生非常重要的助手，因为其可以帮助皮肤科医生进行决策辅助，包括诊断、评估、治疗。
AI的基础是大数据，所谓的大数据就是皮肤影像的数据，包括皮肤照片、皮肤镜、皮肤CT、皮肤病理。对大数据进行标准化以及标记后，就成了可用于AI智能学习的素材，这是将来发展AI必不可少的环节。
目前国内许多专家团队做了许多推动AI发展的工作，如华夏皮肤影像人工智能协作组、湘雅二院陆前进教授成立的皮肤病AI的产业联盟以及中日友好医院2017年5月份启动的中国人群皮肤影像资源库等。此外，还有一些单位仍在收集数据和研发人工智能，并且取得了许多成果。今年3月28日崔教授团队发布了首款黄色人种的皮肤肿瘤的人工辅助决策系统，准确度已经达到了相当不错的成果，之后团队不断加强准确度，上周开始对大数据进行了二次标注，增加了很多新的数据，二次标注完后即将推出黄色人种皮肤肿瘤AI的2.0版，这个版本出来后会大大提升准确率。之前湘雅二院陆前进教授也做了许多工作，也推出了一款皮肤病的辅助决策系统，对80多种疾病有辅助诊断的能力、准确率也超过了80%。这些对于中国的皮肤病都是很好的消息，因为我们不能排斥人工智能，我们只能去迎接它、拥抱它。
如何迎接和拥抱，有赖于不断推出的、可以落地的产品，这些产品对于医生的日常工作将会起到很好的辅助作用，特别是对基层医生，因为基层医生的诊断水平还是有待提高的。AI的研发与成果的不断面世，以及已经推出的产品不断的更新迭代，对于基层医生都是非常重要的。皮肤AI的出现也许能够导致整个皮肤科诊疗模式的改变，这将是一个颠覆性的工作。这个工作要想达成还有很长的路要走，还需要大家不断的协同、不断的合作才能实现，但是我们对这一天的到来是充满信心的。
AI在皮肤病辅助诊疗中的准确程度
对于皮肤肿瘤，以黑色素瘤为例，如果提供一张比较满意的皮肤镜照片，对黑色素瘤的诊断率已经接近90%，但是还没有达到90%。Nature上发表的文章指出对黑色素瘤的准确率可以达到93%。崔教授提到，经过团队二次标注以后，有望将准确率能够达到或者超过93%。对于其他的皮肤病，并不是每种疾病都适合做AI，有些疾病可能不是通过结构的变化、皮肤特征的变化来进行诊断，这些还需要借助其他的辅助检查，包括实验室检查，获取这些数据将来可能对于其他AI的研发也会起到一些作用。
所以从现在的角度来看，并不是一个AI适合所有的疾病，不同皮肤病的AI可能会采用不同的模式进行研发。而且目前皮肤病种类繁多，超过2000种，其中有很多疾病由于无法获得大数据，目前来看无法做AI。所以对AI我们需要有一个清醒和理性的认识，对于某些疾病的诊断是非常有帮助的。AI从根本上实质性的、高效的改变了临床医生的临床医学模式，特别是提升了基层医生的水平，赋能基层医生。
小结
皮肤镜作为一种新型的无创性诊断技术，在临床上已广泛应用和研究。近年来，经过国内外皮肤影像学界专家学者的不断努力，使皮肤镜诊断更加准确和系统化，应用范围更加广泛。AI在医学领域不断发展，对皮肤科学界产生了巨大影响，可以辅助医生进行临床诊疗活动，未来将成为医生临床工作中的得力助手。
