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[導(dǎo)讀] 放眼全球,人工智能(AI)方興未艾,醫(yī)療健康成為AI開發(fā)炙手可熱的重要領(lǐng)域。自2018年起,我國皮膚病學(xué)領(lǐng)域陸續(xù)發(fā)布了多款A(yù)I產(chǎn)品,在醫(yī)療AI研發(fā)的競技場上大放異彩。 醫(yī)療AI研發(fā),我們

放眼全球,人工智能(AI)方興未艾,醫(yī)療健康成為AI開發(fā)炙手可熱的重要領(lǐng)域。自2018年起,我國皮膚病學(xué)領(lǐng)域陸續(xù)發(fā)布了多款A(yù)I產(chǎn)品,在醫(yī)療AI研發(fā)的競技場上大放異彩。

醫(yī)療AI研發(fā),我們有哪些既有經(jīng)驗和路徑可循?近日,記者專訪了中日友好醫(yī)院副院長崔勇教授,他是中國人群多維度皮膚影像資源庫項目(CSID)項目發(fā)起人兼專家組組長,同時參與了皮膚AI應(yīng)用的研發(fā),從皮膚病學(xué)專業(yè)這個小切口進入,以其為樣本,探討醫(yī)療AI研發(fā)的個中奧妙。為什么要研發(fā)一款A(yù)I產(chǎn)品?研發(fā)成功后能否落地推廣?崔勇認為,AI很火,但在一片火熱中更要對這些問題保持理性思考。

“我們來看看它可能是什么?!贝抻履贸鲋悄苁謾C,打開他參與研發(fā)的AI皮膚應(yīng)用,用連接在手機上的便攜式皮膚鏡,對著記者手部的一顆深色丘疹拍了一張照片,圖像上傳至云端后,這款A(yù)I產(chǎn)品很快給出輔助診斷結(jié)果:良性,可信度98%;前3位最可能疾病包括,色素痣(可信度43%)、血管瘤(可信度43%)、皮膚纖維瘤(可信度14%)。點開每一項可能疾病,都有詳細的疾病特征及診斷介紹。

2018年,我國皮膚疾病門診量約2.4億人次,但皮膚病??漆t(yī)生僅有2.8萬人,與巨大就診需求相比,皮膚科醫(yī)療資源嚴重不足。同年,崔勇聯(lián)手互聯(lián)網(wǎng)公司完成的一項針對1000名各級醫(yī)院皮膚科醫(yī)生的在線調(diào)查顯示,三甲醫(yī)院醫(yī)生對皮膚腫瘤良惡性診斷的正確率平均約為70%,而基層醫(yī)院僅約為30%。崔勇說,常見病易誤診,皮膚腫瘤易漏診,罕見病不認識,這就是我國基層皮膚病診斷面對的嚴峻現(xiàn)實。

“我國皮膚腫瘤的發(fā)病率以每年3%~5%的速度增長,其中黑色素瘤的5年生存率僅48%,而美國、日本分別達到93%和67%。除治療藥物療效存在種族和遺傳背景差異外,我國對于黑色素瘤的早期診斷不足是主要原因。同時,我國有銀屑病患者700萬人,白癜風(fēng)患者1400萬人,對這些疾病的病程評估手段不足,缺乏科學(xué)的防控指導(dǎo),嚴重影響患者身心健康?!贝抻抡f,CSID專家組研發(fā)皮膚AI的初心,就是從高死亡率的疾病、高發(fā)病率的慢病入手,切實賦能基層醫(yī)生,提高他們對于這些皮膚病的診療水平。

算法和數(shù)據(jù)是AI研發(fā)的兩大要素??煽克惴▋r值千金,優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)更是千金難買。皮膚病學(xué)是依賴形態(tài)學(xué)直觀特征建立的學(xué)科,皮膚影像已經(jīng)成為皮膚病輔助診斷和動態(tài)評估的重要手段。海量且高質(zhì)量的皮膚影像數(shù)據(jù)是AI研發(fā)的基礎(chǔ),但長期以來,我國皮膚影像數(shù)據(jù)一直處于“孤島林立”的狀態(tài)。任何一家醫(yī)院積累的數(shù)據(jù),其廣度、豐度、深度都遠遠不足以支撐AI開發(fā)。

“數(shù)據(jù)標注是AI研發(fā)的另一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)?!贝抻抡f。針對皮膚影像數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)會受到非皮損區(qū)域信息的影響,干擾核心信息的讀取,因此需要專業(yè)人員(主要是專業(yè)醫(yī)生)對目標區(qū)域進行標注,更好地建立特定區(qū)域影像信息與疾病之間的對應(yīng)關(guān)系?!皩俗^(qū)域的診斷結(jié)果告訴AI,AI在大量重復(fù)學(xué)習(xí)圖像共性特點的基礎(chǔ)上,通過算法建立自己的診斷思路,這個過程就相當于將專家的診斷經(jīng)驗傳授給AI?!?/p>

據(jù)悉,為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)標注的規(guī)范化,項目組制定了皮膚病分類分級標準并申請專利,將皮膚病分為皮膚腫瘤和非皮膚腫瘤,將皮膚腫瘤分為良性、惡性、交界性3類,每一類又分為多個不同層級。“有了分類分級標準才能對影像數(shù)據(jù)進行規(guī)范標注,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式對標準化皮膚影像大數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí),才能使AI具備對特定皮膚病作出分級分類判斷的能力?!贝抻抡f。

2018年,國家遠程醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學(xué)中心皮膚科專委會、中國醫(yī)學(xué)裝備人工智能聯(lián)盟皮膚科專委會聯(lián)合牽頭,建立了包括全國400家各級醫(yī)院的皮膚影像中心網(wǎng)絡(luò)?!斑@為AI的應(yīng)用推廣打下了組織基礎(chǔ)?!贝抻抡f,通過多維度皮膚影像分析管理系統(tǒng)上傳皮膚影像,基層醫(yī)生可以在AI的協(xié)助下出具影像檢查報告,實現(xiàn)基層檢查、上級診斷。

“依托復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院醫(yī)聯(lián)體,皮膚AI應(yīng)用跑了一圈數(shù)據(jù),3個月時間里,基層醫(yī)生共調(diào)用了3000多次AI,輔助做出了1萬多份影像報告?!贝抻卤硎?,對于構(gòu)建新型遠程皮膚病學(xué)模式而言,培養(yǎng)具備熟練使用皮膚影像設(shè)備能力的基層醫(yī)務(wù)人員是必由之路。CSID依托全國皮膚影像中心網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)構(gòu)建了教育和能力認證平臺,已培訓(xùn)并認證基層醫(yī)院皮膚科醫(yī)生3000多人。

回顧皮膚AI應(yīng)用的研發(fā)歷程,崔勇認為,專家主導(dǎo)、技術(shù)協(xié)同、資本融入,應(yīng)該是醫(yī)療AI研發(fā)的可循模式。AI研發(fā)的方向和規(guī)劃,產(chǎn)品的推廣體系建設(shè),都應(yīng)由醫(yī)學(xué)專家從臨床需求的角度出發(fā)來把握,影像數(shù)據(jù)庫和影像標注的質(zhì)量控制,也必須依靠專家的指導(dǎo)來完成,“專家團隊的缺乏是目前國內(nèi)不少AI公司的共同短板”。

不久前,崔勇參與研發(fā)的皮膚AI應(yīng)用成為國家衛(wèi)生健康委統(tǒng)計信息中心評出的“醫(yī)療健康人工智能應(yīng)用落地最佳案例”之一。崔勇說,CSID正在為其他醫(yī)學(xué)AI的研發(fā)提供可參考的協(xié)同模式。

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