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湘雅二医院、丁香园、大拿科技三方联手,推出中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统

本文作者:亚峰 2017-05-19 17:57
导语:2017年5月19日,丁香园、中南大学湘雅二医院(以下简称“湘雅二院”)和大拿科技三方联合开发的“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。

湘雅二医院、丁香园、大拿科技三方联手,推出中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统

雷锋网按:2017年5月19日,丁香园、中南大学湘雅二医院(以下简称“湘雅二医院”)和大拿科技三方联合发布了中国首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。

此次合作中,三者各自扮演着自己的角色。

三者各自扮演的角色

雷锋网(公众号:雷锋网)了解到,湘雅二医院拥有海量皮肤科临床数据资源,并以陆前进教授领衔的专家团队为皮肤病疾病特征的归纳和疾病诊断模型的建立提供专业支持。

大拿科技作为一家人工智能公司,通过图像识别模型和对海量病例的学习,实现对皮肤病的人工智能辅助诊断。

丁香园则整合医疗行业多方位的资源,连接医生、患者与医疗机构,在此次合作中参与系统的设计、开发与运营。

作为阶段性研发成果,“皮肤病人工智能辅助诊断系统”第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断。   

湘雅二医院对AI的需求

湘雅二院皮肤科主任陆前进教授首先指出他们当时急需解决的问题,以及对AI的需求。

陆前进提到,皮肤病的病种大约有3000多种,发病因素错综复杂。此外,部分皮肤病的皮疹外观也非常相似,使得皮肤病的诊疗层层受阻。

在这种情况下,年轻的皮肤科医生需要学习多年才能成熟掌握技能。而对患者来说,皮肤病不像感冒发烧可以根据症状在网上查找资料,皮疹却很难用语言来描述。

近些年在中南大学的临床推动下,湘雅二医院皮肤科也着手收集了大量皮肤病的皮疹以及皮肤病图像数据,并想借助技术手段挖掘其中的重要信息和疾病内在规律。

为此,湘雅二医院与丁香园、大拿科技展开合作,研发皮肤病人工智能辅助诊断系统。

AI在皮肤科的具体应用形式

丁香园CEO张进博士介绍到,医疗是人工智能落地的最佳领域,而中国拥有全球最大的医疗应用场景。

张进博士补充到,医学中的很多诊断要依靠形态学做决定:一是皮肤病,二是病理。

我们知道,随着深度学习的发展,AI对图像的学习速度远远超过了人类,因此机器在形态学诊断方面有着明显的优势。

“训练一个好的皮肤科医生可能需要十年,而把AI系统引进来后可大大缩短学习周期。”

据悉,这套皮肤病人工智能辅助诊断系统分阶段实施。

第一阶段,湘雅二医院积累了大量的皮肤病数据,其中部分数据由资深医生标注,接下来根据这些标注数据训练模型。当医生和患者把皮疹图片输入系统时,系统会给出识别结果:最有可能是哪三种皮肤病。

第一阶段结束后,三方会把这套系统在整个行业进行推广,对外的一大好处是可以触碰到更多数据。人工智能有一条铁律,高质量数据越多,识别准确率也越高。

当然,数据并非决定一切。

此次负责人工智能算法的合作方,大拿科技产品总监金路博士谈到了AI在皮肤病诊断上遇到的技术难题。

他首先说到黑色素瘤是国际上人工智能应用于皮肤病的重要方向之一,这类皮肤病的死亡率非常高。而在今年2月份,当AI介入后,其对黑色素瘤作出初步诊断得出的效果非常可观。同期,大拿科技开始和丁香园一起探索人工智能在皮肤领域的应用。

“皮肤病看似简单,但鉴于种类繁多,使得在模型训练过程中需要非常多的数据。通常情况下,我们的做法是利用AI对大量图片进行学习,随后与此前建立好的图库进行比对,它会比较准确地提示是哪种疾病。“

“但皮肤病除了种类多外还有一个特点,我们曾做过一项单一病种的诊断,期间发现临床诊断过程非常复杂。当医生看到部分皮损后会想到好几种皮肤病,随后进行进一步观察、检查、用药,逐一确认皮肤病的种类。而目前市面上大部分人工智能模型还不能做到一次性识别这一点。”

针对这些特点,大拿科技做了一些调整。对模型进行深度改造,从而适应皮肤病复杂的特点。其次进行多结构分类,我们拍一些照片不只得出一种病的诊断结果,还会给出多种可能性,帮助医生借鉴和参考。

经过调整后,这套系统在红斑狼疮上的诊断已较为成熟,可区分红斑狼疮的不同种类,以及区别其他类似疾病的准确率达到85%以上。之前有数据显示,无论是高级医院还是基层医院,门诊总体的误诊率在20%以上。

产品操作端形态

至于产品操作端的形态如何,湘雅二医院皮肤科主任陆前进教授介绍到,这套系统一方面面向皮肤科医生,医生可通过App把图像传到系统,于是系统给出最有可能的是哪种皮肤病的识别结果,随后系统会建立皮肤病电子百科全书。这对年轻医生而言,他可通过电子百科全书去学习皮肤诊断知识和经验。为皮肤科医生的临床工作和技术效率提供了非常好的辅助。

另一方面则是面向患者,由于绝大多数患者对皮肤病缺乏认知,因此患者可拍几张皮肤损害的照片,上传至系统后,系统会很快提示最有可能是哪种皮肤病,然后根据国际卫计委的分级诊疗原则,得出该皮肤病诊疗的疑难程度,从而引导患者至最合适的医院或到最佳专家那里就诊。

目前皮肤病人工智能辅助诊断系统更多是从皮损的角度辅助红斑狼疮诊断,还不能替代医生做最后的诊断,最终诊断还需根据临床表现和实验室的检查来确诊。

在问到临床应用进展如何时,陆前进博士指出:

我们在跟深圳一家公司做甲基化的研究,现在已经开始进入临床实验,不需要很久会通过国家FDA批准,在不久的将来转化为临床应用,提高红斑狼疮临床医生的诊断准确率。

最后,丁香园张进博士说到皮肤病人工智能辅助诊断系统现阶段更多会面向基层医生来做诊断,之后会在近期内开放给患者使用,同时开放应用场景,以便获得更多的数据。

在谈到该系统是向患者收费还是向医院收费时,张进博士提到,项目开展目的主要是为解决医疗问题,目前他们还没有商业上的考虑。

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