准确率85%!长沙造中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统

图为湘雅二医院皮肤科医生在演示如何通过拍图识病。  长沙晚报通讯员 王建新 摄

图为湘雅二医院皮肤科医生在演示如何通过拍图识病。 长沙晚报通讯员 王建新 摄

  长沙晚报掌上长沙5月19日讯(通讯员 尹恒 吴海竞 记者 唐江澎)用手机对准患病的皮肤拍照并上传,系统即可给出皮肤病种诊断提示,这一科幻场景即将成为现实。今日,中南大学湘雅二医院联合丁香园、大拿科技举行新闻发布会,宣布中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统已取得重大突破。

  红斑狼疮识别准确率超85%

  未来将扩展至更多皮肤病

  发布会现场,工作人员在系统里上传了一张皮肤病患者皮损照片,不到1秒钟,系统便给出了3个诊断提示:系统性红斑狼疮95%,硬皮病1%,玫瑰痤疮1%。

  “这本身就是一个已经确诊了的系统性红斑狼疮患者的图片,系统也提示最大可能性是这个疾病。目前系统对红斑狼疮的诊断准确率已经超过了85%。”据中南大学皮肤性病研究所所长、湘雅二医院皮肤科主任陆前进教授介绍,由于皮肤疾病病种繁多、仅记载在册的就有2000多种,而皮肤病的诊断具有很强的直观性,皮损表现是疾病诊断线索的主要信息来源,这使其成为适宜开展人工智能医疗应用的潜在学科。基于此,中南大学湘雅二医院在中南大学临床大数据项目的工作基础上,联合医生专业社交平台丁香园、人工智能技术公司大拿科技联合开发了这套系统。

  系统第一期主要实现红斑狼疮的人工智能辅助诊断,该模型对红斑狼疮各种亚型以及其类似疾病能进行较准确地区分,其识别准确性在85%以上。未来将逐步扩展病种,建立多发病常见病的临床辅助诊断模型。

  人工智能医疗应用

  将成为临床医生的重要帮手

  “近年来,随着图像识别、深度学习等关键技术的突破,人工智能在医疗影像诊断中正发挥着越来越重要的作用,这为我们系统的研发提供了坚实基础。”据大拿科技产品总监金路介绍,几个月以来,通过海量病例学习和技术攻关,逐步实现了对以红斑狼疮为代表的皮肤病智能诊断。

  “通过人工智能技术将皮肤病领域专家经验输出给临床一线的皮肤科医生,希望借此为皮肤科医生‘赋能’,为他们的疾病学习和实际诊疗提供支持。”丁香园CEO张进表示,系统将在几个月内正式上线,并将首先向广大临床医生开放。

  皮肤损害形态多种多样,有些皮肤病皮损又极其相似,这给皮肤科医生、特别是基层皮肤科医生的临床诊断带来了巨大的挑战。而系统上线后,年轻医生、基层医生不仅可以通过将图象传到系统,获得诊断提示,将来还可以通过系统里的电子百科全书进行相关知识的学习,从而提升诊断能力和临床总体水平。

  为患者提供精准导诊

  但不能也不会取代医生

  据了解,系统上线后,也将开放患者端服务。届时,患者通过手机对皮损进行拍照识别,导诊系统便能初步判断疾病分类,并按照分级诊疗原则并根据患者疾病的疑难程度进行合理导诊。而对于疑难复杂性皮肤病,系统自动推荐擅长该疾病诊疗的医院和专家,帮助患者找到合适的医院和医生就诊,助力分级诊疗、科学就医。

  “当然,我们的系统仅仅是从皮损的角度来进行辅助诊断,得出的是也只是诊断提示,就像B超、X线等检查手段一样,它只是我们临床医生诊断的参考之一,最终的诊断和治疗,还是要医生根据患者的临床表现、实验室检查来进行,人工智能不会也不能替代医生的作用。”陆前进表示。

【作者:通讯员 尹恒 吴海竞 记者 唐江澎】 【编辑:谭伟】
关键词:皮肤病 人工智能 诊断
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