醫療AI落地皮膚領域

10月13日，首屆全國皮膚病人工智慧臨床應用研究高峰論壇在北京舉行。該論壇主題為「協同構建中國皮膚病人工智慧的共性資源和技術平台」，以「學術引領、成果轉化、服務基層」為指導思想，通過多學科交叉融合，多層次資源整合，推動人工智慧技術在皮膚科領域的科學研究、普及教育和推廣應用。

記者從論壇上獲悉，「落地難」是目前醫療AI產品集體面臨的挑戰，皮膚領域的機遇則是佔了「先天優勢」。基於形態學、影像學特徵，影像識別技術應用在皮膚病診療中有充分發揮的太空，這直接推動著皮膚病人工智慧(AI)的發展。

AI研發需要「好數據」

數據和演算法是人工智慧(AI)的兩大要素。「好演算法雖然是價值千金，但是好數據更是千金難買。」中國人民解放軍空軍總醫院皮膚病醫院孟如松教授指出，在AI研究中，最重要不是AI技術哪家強，而是看誰有更多高品質的大數據集和擁有一批權威相關（影像）專家參與大數據標註。

一直以來，醫療數據普遍較封閉，同時還存在著不同的影像設備的原理和技術的差異，獲取影像的方法和標準不統一，很難獲得高品質的影像數據，必然導致研究結果的不可靠性。

「據權威教科書記載，皮膚病的種類超過2000種，以此推算，建立皮膚病AI模型所需要的影像數據至少是百萬數量級的。」優麥科技聯合創始人兼CTO馬維民表示，除了對於數量的要求，數據品質控制、篩選、標註等也都極為關鍵，因為這些指標直接決定AI效果。

2017年5月正式啟動的中國人群皮膚影像資源庫項目（CSID），讓皮膚病AI研發獲取「量大、質高」的數據成為可能。據項目發起人、中日友好醫院皮膚科崔勇教授介紹，截至目前，CSID已積累了30萬組多維度皮膚病影像資源，涉及病種超過500種，其中超過1000例數據的病種達到300種，全部數據完成標準化標註。

依託CSID，崔勇教授又牽頭成立了兩個專家組織：國家遠程醫療與互聯網醫學中心皮膚病專委會和中國醫學裝備人工智慧聯盟皮膚病專委會。「通過專家+研究所+企業的運行模式，建立『醫教研產學共同體』，CSID提供資源，企業提供技術，目標就是開發出能夠真正落地應用的皮膚病AI產品。」崔勇教授說。

協作平台賦能基層

賦能基層，是CSID的關鍵詞之一。崔勇教授表示，CSID的建設願景在於建立一個基於皮膚影像大數據資源的共享式、開放式、協作式工作平台，發揮三大「賦能」作用，包括提升基層皮膚科醫生皮膚病診斷能力、全國皮膚科醫生開展相關皮膚病的AI應用研發、皮膚影像裝備和解決方案的優化等。

今年3月，CSID攜手優麥科技共同發布首款黃色人種皮膚腫瘤人工智慧輔助決策系統——優智皮膚AI。本次高峰論壇上，該款AI產品發布2.0版本，在皮膚腫瘤良惡性識別率上達到91.2％，疾病類型識別率達到81.4％。迭代後的產品在識別準確率上較之前有了顯著提升，在覆蓋的疾病種類方面也有新增。

「技術的目的，不是替代，而是支持。」崔勇教授表示，通過AI應用為皮膚科醫生賦能，也是CSID大力推動中國皮膚影像事業發展的動力。

江西省上饒市皮膚病醫院正在通過優智皮膚AI及基於雲的皮膚影像分析管理系統（雲MIIS系統），服務於上饒市、縣、鎮皮膚協同門診和遠程會診。「互聯網+人工智慧+醫療健康將是發展方向，基於此方向的資訊平台是醫聯體建設的基礎。」上饒市皮膚病醫院院長齊偉表示，將人工智慧工具應用於實際的診療工作，從縣級皮防所醫生的診斷和治療意見到市級醫院皮膚影像室的專家同步確定相關診斷和治療，工作效率和診斷的準確率都能得以提升。

本次高峰論壇上，CSID研究院宣布成立。該研究院將與高校、研究院所緊密合作，全面承接CSID的科學研究事務，包括基於皮膚影像數據的基礎研究、優智皮膚系列AI的研發、皮膚影像設備的相關研究和改進、CSID開放課題的管理等。

「CSID、中國醫學裝備人工智慧聯盟皮膚科委員會和國家遠程醫療與互聯網醫學中心皮膚科專委會將分工協作，努力推進皮膚影像技術和人工智慧應用在我國的落地化應用。」崔勇教授表示，2018-2019年，還將全面推進皮膚影像領域的醫教研工作、將CSID研究院打造成皮膚影像資源相關科學研究的獨立機構，爭取在2019年底前，完成發布10個/類皮膚病AI產品。

「AI落地是一個系統工程，需要多技術融合的全面解決方案。」馬維民則指出，醫療AI競爭的價值很快將從追求準確率轉移到整體解決方案能力的競爭上。