皮膚惡性腫瘤早期易誤診,人工智能能幫什麼忙?

2020-4-20 15:27:13    來源：中國互聯網聯合辟謠平台

　原標題：問答｜皮膚惡性腫瘤早期易誤診，人工智能能幫上什麼忙？

　　問：皮膚腫瘤危險嗎？

　　答：良性腫瘤在增大到一定程度後停止生長，不會危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱作皮膚癌。

　　醫學技術不斷進步，但“腫瘤”二字依舊令人不安。皮膚腫瘤是發生在皮膚的細胞增生性疾病，包括良性腫瘤和惡性腫瘤。中日友好醫院皮膚科主任崔勇教授介紹說，良性腫瘤在增大到一定程度後停止生長，不會危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱作皮膚癌。

　　色素痣、瘢痕疙瘩、纖維瘤、脂肪瘤等都屬於皮膚良性腫瘤，皮膚惡性腫瘤則分為兩大類——皮膚實體腫瘤與皮膚淋巴瘤。最常見的皮膚惡性腫瘤包括基底細胞癌、鱗狀細胞癌、惡性黑色素瘤等。

　　以黑色素瘤為例，雖然在我國的發病率較低，但近年來呈現快速增長趨勢，每年新發病例約2萬人。專家坦言，由於黑色素瘤在我國發病率較低，因此大眾甚至部分皮膚科醫生對於此類疾病並不熟悉。崔勇教授指出，早發現早診斷早治療，多數皮膚腫瘤病人不會有生命危險，然而，很多皮膚惡性腫瘤早期容易與其他的皮膚疾病相混淆，導致沒有及時被發現，等到確診時已是晚期。

　　由於皮膚腫瘤表現較為複雜，也就給了誤診、漏診可趁之機，這樣的情況在基層醫療機構更為突出。

　　一方麵是皮膚腫瘤容易誤診，另一方麵則是皮膚科醫生麵臨病種多、門診量大的問題。數據顯示，我國各類醫療機構每年的皮膚科門診量超過2億，而皮膚科醫生數量僅略超過2萬，這意味著，皮膚科醫生的年均接診量數以萬計。

　　“皮膚科還是涉及病種最多的臨床二級學科。”崔勇教授表示，根據皮膚科經典教科書記載，不同皮膚病診斷名稱超過2000種。除了皮膚科醫生數量嚴重不足，不同地域不同醫療機構醫生的診斷水平也存在著顯著差異。這已經成為皮膚科學麵臨的重大臨床問題。

　　究竟該如何破解這些難題？如何對抗皮膚腫瘤，人工智能帶來了怎樣的可能？近日首款黃色人種皮膚腫瘤人工智能輔助決策係統發布，其測試結果顯示，通過皮膚鏡輔助診斷良惡性分類符合率可達85.2%，在疾病和大類混合分類上可達66.7%。該係統依托中國人群皮膚影像資源庫（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）項目組開發完成，2017年5月，中國人群皮膚影像資源庫項目在中華醫學會第23次全國皮膚性病學術年會上正式啟動，崔勇教授是項目發起人，他認為：“基於中國人群皮膚影像資源庫，把特定皮膚病的疾病特征提取出來，就能形成大數據，這些數據經機器深度學習後就能通過人工智能實現疾病決策的輔助與支持。”

　　“從研究測試來看，優智AI係統不僅在識別準確度的數據上領先國際水平，更由於專門針對黃色人種、采用皮膚鏡數據20餘萬張進行訓練，因此具有很強的臨床指導意義，能夠在臨床上使得很多原本被誤診、漏診的皮膚腫瘤及早地被發現。”崔勇教授指出。除了當好皮膚科醫生的診斷助手，係統還能幫助醫生更加便捷、完善地管理患者資料，利用雲盤或局域網，建立“專屬的皮膚病數據庫”。

　　“基於皮膚影像大數據的智慧診斷時代已經到來。” 國家遠程醫療與互聯網醫學中心主任盧清君表示。

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