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科技日报:能诊百病的“智能皮肤”来了 “疑难杂症”却仍任重道远
时间:2018-04-28 来源:科技日报20180427 作者:俞慧友 王相斌 点击量:

可诊近百种常见皮肤病的“智能皮肤”来了。27 日,长沙,我国首个皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台“智能皮肤”上线,正式开放给临床医生使用。

诞生于去年 5 月的“智能皮肤”,一出生,便开展了以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断。彼时,“识图辨病”尚是首次进入公众视野。

一年的“新生儿期”过去,“智能皮肤”新累计“学习”了超 60 万张病例图片,“成绩”大幅提升:34 种常见病识别准确率超 95%,85 种皮肤病识别准确率达 86%,可识别病种数和准确率居行业之首。

诊病  人工智能仍是医生“小助手”

4 月 16 - 25 日,腾博会娱乐游戏_腾博会游戏大厅-腾博会官网,多样化游戏大全!等机构发起了“助力 AI ——全网皮肤科医生排位赛”。系统“微机派位”给每名医生 10 道含病例描述的初阶、不含病例描述的高阶“考题”,根据医生答题正确率和用时情况进行全网实时排位。“智能皮肤”参与同题竞争。

2184 名来自不同科室、不同职称的医生,参与了排位赛。其中, 表现最优的545 名皮肤病/性病科医生中,主治以上级别的医师平均得分69.03 分,平均完成时长107 秒。“智能皮肤”平均得分 87.5 分,平均完成时长 31.4 秒。

“不意外”,腾博会娱乐游戏_腾博会游戏大厅-腾博会官网,多样化游戏大全!皮肤科主任陆前进向科技日报记者表示,并戏称,机器“苦学”大量病例图片,自然“天道酬勤”。

不过,进入实战,“人机大战”结果又发生了变化。在“智能皮肤”与医生,同时对141 个真实皮肤病病例诊断的实验中,医生面对患者, AI 系统只识别图片的情况下,医生和 AI 系统的平均诊断准确率分别为76.6%、73.8%。医生的准确率略高一筹。

“皮肤病诊断具直观性,皮损表现是疾病诊断线索的主要信息来源。依靠人工智能可提高简单疾病诊断、治疗效率,但对复杂疾病,要实现人工智能还有很长的路要走。至少目前,人工智能不会、也不能替代医生。”陆前进肯定。他也表示,随着图像识别、深度学习等技术的突破,人工智能在皮肤病的临床诊断过程中能提供可靠佐证。但对人工智能的准确率问题,要从不同角度看待其应用价值。

助力AI  我首个皮肤病人工智能发展联盟成立

27日,陆前进担任联盟主席的我国首个“皮肤病人工智能发展联盟”也正式成立。联盟集合了全国业内精英,主要致力于帮助“智能皮肤”“学会”诊断更多病种,甚至是部分少见皮肤病。

联盟“三方”力量强大。来自全国多中心的专家团队,拥有大量临床皮损图片资源,可为皮肤病疾病特征的归纳和疾病诊断模型的建立提供更权威的专业支持;睿琪软件人工智能技术团队,掌握着成熟的图像识别模型;作为医疗行业价值连接者的丁香园,则擅长整合协同医疗行业各方核心优势资源,赋能医生、患者与医疗,深入参与系统设计、开发与运营。

据悉,未来 5 年,联盟将主要构建一个可信赖的综合诊疗平台,实现对主要皮肤疾病的诊疗覆盖,建立皮肤病人工智能领域行业标准,最终形成产学研的完整价值链条。


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