AI 挑战皮肤科诊断 只是牛刀小试

好机友

日前,一场特殊的较量在中日友好医院展开。

对阵的一方是来自北京、云南、内蒙古等地的 10 名皮肤科医生,另一方是首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——优智 AI 系统。竞赛科目是皮肤肿瘤的诊断成功率,包括皮肤肿瘤性质及肿瘤名称。比赛开始前,中国人民解放军总医院皮肤病医院孟如松教授拿出 60 组皮肤肿瘤病例资料,现场随机抽取 10 组图片,让医师与优智 AI 系统同时作答,正确答案以病理诊断为金标准。

十分钟后,优智 AI 系统的良性分类符合率达 100%,恶性符合率为 75%,平均符合率达到了 90%;而医生组对应则分别为 76%,62.5% 和 63%。AI 完胜皮肤科医生。

孟如松表示,“人机对战”的结果表明,优智 AI 系统已经完成了应用于临床的功能实现,能够为皮肤科医生,尤其是基层皮肤科医生和低年资皮肤科医生的临床工作实现有效助力。

对于人类医生逊于 AI 系统的结果,皮肤病专家并不感到意外。

2017 年,斯坦福大学在《自然》杂志上发表了一份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%。

“由于皮肤病的临床表现多位于肌肤暴露部位,很多疾病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。”北京大学人民医院皮肤科主任张建中教授表示,通过海量图片的学习,皮肤科是最适合远程医疗和人工智能的医疗领域。

“对于我国各级医疗机构来说,早期识别并诊断出皮肤肿瘤是一种挑战,特别是对于基层医院而言,皮肤肿瘤极易被漏诊,造成很大的临床问题。” 优智 AI 系统项目牵头人、中日医院崔勇在接受记者采访时表示,本次推出的优智 AI,正是针对这一痛点而开发的。

尽管在崔勇看来,目前 AI 系统还存在四大瓶颈:皮肤病学特点决定绝对大数据的不可及性、AI 技能获取途径造成深度学习策略不完整性、AI 识别维度限制造成技术路径的不成熟性以及人工诊断的不确定性影响数据资源的准确性。但对于基层机构而言,优智 AI 将帮助基层医生提高诊断水平,降低误诊漏诊率。同时,崔勇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。

此次发布的 AI 系统是由中国人群皮肤影像资源库(CSID)项目组与优麦科技联合开发完成。“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。”优麦科技首席执行官常江表示,优麦科技和国家远程医疗与互联网医学中心启动的战略合作,就是希望未来三到五年利用新技术,帮助至少一万家基层医疗机构和 10 万名基层医生解决各类棘手的临床皮肤病问题。

国家远程医疗与互联网医学中心主任卢清君也表示,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。“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。”

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