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長(zhǎng)沙晚報(bào)記者 唐江澎 通訊員 尹恒 吳海競(jìng) 用手機(jī)對(duì)準(zhǔn)患病的皮膚拍照并上傳，系統(tǒng)便會(huì)給出所患皮膚病種的診斷提示，并提供國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域最權(quán)威的專家的信息，甚至可以向你推薦離你距離最近的專家的門診信息，實(shí)現(xiàn)一鍵掛號(hào)…… 在中南大學(xué)臨床大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的基礎(chǔ)上，中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院聯(lián)合醫(yī)生專業(yè)社交平臺(tái)丁香園、人工智能技術(shù)公司大拿科技開發(fā)了中國(guó)首個(gè)皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng)，并已取得重大突破。 昨日，研發(fā)單位宣布，該系統(tǒng)的醫(yī)生平臺(tái)將在今年9月份左右面向臨床醫(yī)生開放，未來(lái)還將推出患者平臺(tái)。參與系統(tǒng)研發(fā)的三家單位的負(fù)責(zé)人均表示，目前暫不考慮該系統(tǒng)的商業(yè)用途，暫時(shí)也不會(huì)對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和患者收取費(fèi)用。 前沿探訪 皮損照片上傳1秒鐘 診斷提示自動(dòng)排序 昨日，工作人員用手機(jī)向記者演示了皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng)的操作流程。 點(diǎn)擊進(jìn)入系統(tǒng)后，工作人員上傳了一張皮膚病患者的皮損照片，不到1秒鐘，系統(tǒng)便給出了3個(gè)診斷提示：系統(tǒng)性紅斑狼瘡95%，硬皮病1%，玫瑰痤瘡1%。 “這是一個(gè)已經(jīng)確診了的系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者的圖片，系統(tǒng)也提示最大可能性是這個(gè)疾病?！敝心洗髮W(xué)皮膚性病研究所所長(zhǎng)、湘雅二醫(yī)院皮膚科主任陸前進(jìn)教授介紹，目前，該系統(tǒng)第一期主要實(shí)現(xiàn)了紅斑狼瘡的人工智能輔助診斷，其識(shí)別準(zhǔn)確性在85%以上。未來(lái)隨著采集數(shù)據(jù)的增加，診斷的準(zhǔn)確率還將進(jìn)一步提高。 陸前進(jìn)告訴記者，由于皮膚疾病病種繁多，僅記載在冊(cè)的就有2000多種，而皮膚病的診斷具有很強(qiáng)的直觀性，皮損表現(xiàn)是疾病診斷線索的主要信息來(lái)源，這使其成為適宜開展人工智能醫(yī)療應(yīng)用的潛在學(xué)科。隨著研發(fā)的深入，未來(lái)該系統(tǒng)還將逐步擴(kuò)展病種，建立多發(fā)、常見皮膚病的臨床輔助診斷模型。 技術(shù)解碼 關(guān)鍵詞1：人工智能輔助診斷模型 在醫(yī)學(xué)專家的幫助下，借助人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)知識(shí)等，創(chuàng)造出高效的輔助診斷工具，從而為醫(yī)療提供更有效的幫助，這便是人工智能輔助診斷模型。 該模型可以準(zhǔn)確地識(shí)別圖片、醫(yī)學(xué)影像，并且可以模擬人類醫(yī)生大腦診斷出疾病，提供診斷建議、疾病預(yù)測(cè)預(yù)警評(píng)估等。其準(zhǔn)確性已接近或部分超過(guò)人類醫(yī)生較高水準(zhǔn)。 關(guān)鍵詞2：醫(yī)生賦能 皮膚損害形態(tài)多種多樣，有些皮膚病皮損又極其相似，這給皮膚科醫(yī)生、特別是基層皮膚科醫(yī)生的臨床診斷帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。 該系統(tǒng)將皮膚病領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)輸出給臨床一線的皮膚科醫(yī)生，借此為基層醫(yī)生和年輕醫(yī)生“賦能”。該系統(tǒng)醫(yī)生平臺(tái)上線后，基層醫(yī)生和年輕醫(yī)生不僅可以通過(guò)將圖像傳到系統(tǒng)獲得診斷提示，還可以通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)。 關(guān)鍵詞3：精準(zhǔn)導(dǎo)診 醫(yī)生平臺(tái)上線后，研發(fā)單位將進(jìn)一步開放患者端服務(wù)。 患者通過(guò)手機(jī)對(duì)皮損進(jìn)行拍照識(shí)別，導(dǎo)診系統(tǒng)便可初步判斷疾病分類，并按照分級(jí)診療原則根據(jù)患者疾病的疑難程度進(jìn)行合理導(dǎo)診。 對(duì)于疑難復(fù)雜性皮膚病，系統(tǒng)將自動(dòng)推薦擅長(zhǎng)該疾病診療的醫(yī)院和專家，幫助患者找到合適的醫(yī)院和醫(yī)生就診，助力分級(jí)診療、科學(xué)就醫(yī)。 不過(guò)，目前該系統(tǒng)僅作為輔助診斷手段，最終的診斷和治療，還是要醫(yī)生根據(jù)患者的臨床表現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)室檢查進(jìn)行，人工智能不會(huì)也不能替代醫(yī)生的作用。 憧憬未來(lái) 人工智能將助力精準(zhǔn)醫(yī)療 比起人腦，人工智能平臺(tái)可以更高效地處理海量數(shù)據(jù)，并迅速找到一些特征和規(guī)律；同時(shí)，可以利用龐大的易學(xué)知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，建立醫(yī)生的臨床輔助決策系統(tǒng)，幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷。 人工智能技術(shù)在醫(yī)療上的應(yīng)用，可能幫助醫(yī)生更精準(zhǔn)地診斷。如利用人工智能在視覺方面獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)技術(shù)支持，提高醫(yī)療成像的分析能力，協(xié)助醫(yī)生在治療過(guò)程中進(jìn)行準(zhǔn)確分析，降低主客觀因素對(duì)醫(yī)生的干擾。 在精準(zhǔn)診斷之后，人工智能還可能幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治療。如可以利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行藥物研發(fā)，進(jìn)行靶向治療；也可能實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的實(shí)時(shí)監(jiān)控等。 業(yè)內(nèi)人士表示，隨著醫(yī)學(xué)分科的越來(lái)越細(xì)，醫(yī)生的?？仆獾闹R(shí)儲(chǔ)量相對(duì)較少。人工智能在醫(yī)學(xué)上的廣泛應(yīng)用，將彌補(bǔ)這一不足，使學(xué)科交叉、融合成為可能。 不過(guò)，也有業(yè)內(nèi)人士指出，人工智能在高度依賴大數(shù)據(jù)的同時(shí)，也挑戰(zhàn)著患者數(shù)據(jù)隱私等相關(guān)問(wèn)題，這也是研發(fā)人員必須面對(duì)的課題。 |
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