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首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统上线

2018-03-3039健康网
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核心提示: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。

  皮肤病人工智能有望产业化落地。

  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。中日友好医院姚树坤副院长、国家远程医疗与互联网医学中心主任卢清君、复旦大学皮肤病研究所所长张学军教授、北京大学人民医院皮肤科主任张建中教授等以及北京地区十余位三甲医院皮肤科主任出席发布会。

  会上,中日友好医院皮肤科主任崔勇教授表示,对于我国各级医疗机构来说,早期识别并诊断出皮肤肿瘤,都是一种挑战,特别是对于基层医院而言,皮肤肿瘤极其容易被漏诊,造成很大的临床问题。优智AI收款推出的黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统正是针对这一痛点而开发的。该系统将利用大数据深度学习后的人工智能,对可疑皮损进行初步识别与分类,对于医生进行临床决策具有非常重要的信息支持。

  “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。”崔勇教授说到。

  皮肤肿瘤表现复杂易混淆

  医学技术不断进步,而“肿瘤”二字依旧令人不安。

  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

  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。专家表示,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?崔勇教授指出,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。

  “皮肤镜作为皮肤影像技术的一种,可以观察到皮肤表面肉眼无法观察的细节,更可以探知皮肤表层以下的相关结构(如色素分布模式,血管模式,其他特殊结构等),对于诊断皮肤病来说,能提供更为精细和完整的信息。因此用皮肤镜表现构建皮肤肿瘤等皮肤病AI,能获得比以皮损照片基础更为准确的辅助决策价值,这也是中国人群皮肤影像资源库(CSID)强调’多维度’皮肤影像重要性的原因。”崔勇教授补充道。

  人工智能助力皮肤科医生

  用“压力山大”描述皮肤科医生的日常丝毫不夸张。

  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。”崔勇教授表示,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。

  病种多,门诊量大,是天平的一边。在天平的另一边,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。

  究竟该如何破解这道难题?人工智能的出现把曙光迎了进来。

  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%。

  “国内的皮肤科人工智能研发也有了实质性的进展。”孟如松教授介绍说,此次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系统进行了“人机对话”。由国内多位皮肤科专家组成的出题组预先准备了60组病例图片,现场随机抽取10组图片由优智AI系统与医师同时作答,结果显示,优智AI系统在良性分类符合率达100%,恶性符合率为75%,平均符合率可达90%;医生组对应分别为76%、62.5%和63%。

  “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。

  皮肤病人工智能有望产业化落地

  2018年政府工作报告提出,加强新一代人工智能研发应用,发展智能产业,拓展智能生活。这是继2017年“人工智能”首次被写入政府工作报告之后的又一次出现。

  数据显示,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,在人工智能领域的技术层和应用层的发展步伐都走在世界前列。

  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(Chinese Skin Imanges Detabace, CSID)项目组与优麦科技联合开发完成。优麦科技CEO常江表示,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。

  “我们的愿景是通过科技创新改善中国人的皮肤健康。”常江快人快语,“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。同时,也希望通过与国家远程医疗与互联网医学中心的战略合作,针对AI解决不了的疑难病症开展远程会诊业务。”

  “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。此外,皮肤科影像AI与远程医疗体系的结合,可以给医师提供一个非常好的图像诊断工具,一方面提高图像指标的测量准确性和快速性,另一方面提高了诊断的一致性和同质性。在远程医疗各界医院协同工作中具有先天优势,也给基层医生提供了一个学习和使用规范化诊疗的平台和工具。

  发布会上,国家远程医疗与互联网医学中心与优麦科技共同宣布启动战略合作计划,双方将针对基层医生(包括但不限于皮肤科)开展临床教育等工作。此外,针对疑难皮肤病诊断,优麦科技辅助国家远程医疗与互联网医学中心开展相关的推广工作,尤其是围绕皮肤科的远程诊疗及互联网相关业务展开积极探索和尝试。

  据了解,优麦科技是利用互联网、人工智能等新技术开展医学培训、医生协作、辅助科研等业务的科技型公司,主要聚焦于中国皮肤科细分领域。目前平台拥有超过18000名皮肤科医生用户,覆盖全国80%的皮肤科医生。

  皮肤影像数据收集正在提速

  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。

  2016年6月,国务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,首次把生物学资源和医疗大数据作为国家的基础战略资源,也把它纳入了国家大数据战略的布局。公开数据显示,每年超过70亿的诊疗人次数据以及7.5亿网民的日常健康数据,让中国坐拥最海量的医疗数据库。

  然而,理想与现实有时会被“信息孤岛”所阻隔。

  专家一针见血地指出,医疗数据中总有部分是各家医院自我留存,彼此之间未开放、不共享。现实中还有另一种情况,就是患者资料仅存在于医生个人工作电脑中,即便在一个科室内也无法共享。种种因素造就了一个个“信息孤岛”,直接阻碍着人工智能所需要的“大数据”的形成。

  中国人群皮肤影像资源库项目(CSID)的建立无疑是破冰之举。

  2017年5月,中国人群皮肤影像资源库项目在中华医学会第23次全国皮肤性病学术年会上正式启动,崔勇教授是项目发起人,他认为:“基于中国人群皮肤影像资源库,把特定皮肤病的疾病特征提取出来,就能形成大数据,这些数据经机器深度学习后就能通过人工智能实现疾病决策的辅助与支持。”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,“此次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、完善地管理患者资料,利用云盘或局域网,建立“专属的皮肤病数据库”。

  中日友好医院党委书记周军表示,中国人群皮肤影像资源库项目的建立以及在此基础上开发的人工智能,都是很好的尝试。中日友好医院承担着国家远程医疗与互联网医学中心,将为这个项目中的皮肤科人工智能的研究、开发与推广提供支撑平台。

  “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。与此同时,我们也要看到人工智能目前的技术短板,临床医生更要充分了解人工智能的工作原理,了解技术可能带来的医疗误差,利用管理和医疗技术弥补技术短板,对比医疗质量和医疗安全中存在的隐患。保障患者的利益,保护医生的安全。

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