皮肤恶性肿瘤早期易误诊,人工智能能帮什么忙?
更新时间：2020-4-20 15:27:13 来源：中国互联网联合辟谣平台
辟谣平台
原标题：问答｜皮肤恶性肿瘤早期易误诊，人工智能能帮上什么忙？
问：皮肤肿瘤危险吗？
答：良性肿瘤在增大到一定程度后停止生长，不会危及生命；而恶性肿瘤则可以不断增殖，引起转移，威胁生命，也被称作皮肤癌。
医学技术不断进步，但“肿瘤”二字依旧令人不安。皮肤肿瘤是发生在皮肤的细胞增生性疾病，包括良性肿瘤和恶性肿瘤。中日友好医院皮肤科主任崔勇教授介绍说，良性肿瘤在增大到一定程度后停止生长，不会危及生命；而恶性肿瘤则可以不断增殖，引起转移，威胁生命，也被称作皮肤癌。
色素痣、瘢痕疙瘩、纤维瘤、脂肪瘤等都属于皮肤良性肿瘤，皮肤恶性肿瘤则分为两大类——皮肤实体肿瘤与皮肤淋巴瘤。最常见的皮肤恶性肿瘤包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、恶性黑色素瘤等。
以黑色素瘤为例，虽然在我国的发病率较低，但近年来呈现快速增长趋势，每年新发病例约2万人。专家坦言，由于黑色素瘤在我国发病率较低，因此大众甚至部分皮肤科医生对于此类疾病并不熟悉。崔勇教授指出，早发现早诊断早治疗，多数皮肤肿瘤病人不会有生命危险，然而，很多皮肤恶性肿瘤早期容易与其他的皮肤疾病相混淆，导致没有及时被发现，等到确诊时已是晚期。
由于皮肤肿瘤表现较为复杂，也就给了误诊、漏诊可趁之机，这样的情况在基层医疗机构更为突出。
一方面是皮肤肿瘤容易误诊，另一方面则是皮肤科医生面临病种多、门诊量大的问题。数据显示，我国各类医疗机构每年的皮肤科门诊量超过2亿，而皮肤科医生数量仅略超过2万，这意味着，皮肤科医生的年均接诊量数以万计。
“皮肤科还是涉及病种最多的临床二级学科。”崔勇教授表示，根据皮肤科经典教科书记载，不同皮肤病诊断名称超过2000种。除了皮肤科医生数量严重不足，不同地域不同医疗机构医生的诊断水平也存在着显著差异。这已经成为皮肤科学面临的重大临床问题。
究竟该如何破解这些难题？如何对抗皮肤肿瘤，人工智能带来了怎样的可能？近日首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统发布，其测试结果显示，通过皮肤镜辅助诊断良恶性分类符合率可达85.2%，在疾病和大类混合分类上可达66.7%。该系统依托中国人群皮肤影像资源库（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）项目组开发完成，2017年5月，中国人群皮肤影像资源库项目在中华医学会第23次全国皮肤性病学术年会上正式启动，崔勇教授是项目发起人，他认为：“基于中国人群皮肤影像资源库，把特定皮肤病的疾病特征提取出来，就能形成大数据，这些数据经机器深度学习后就能通过人工智能实现疾病决策的辅助与支持。”
“从研究测试来看，优智AI系统不仅在识别准确度的数据上领先国际水平，更由于专门针对黄色人种、采用皮肤镜数据20余万张进行训练，因此具有很强的临床指导意义，能够在临床上使得很多原本被误诊、漏诊的皮肤肿瘤及早地被发现。”崔勇教授指出。除了当好皮肤科医生的诊断助手，系统还能帮助医生更加便捷、完善地管理患者资料，利用云盘或局域网，建立“专属的皮肤病数据库”。
“基于皮肤影像大数据的智慧诊断时代已经到来。” 国家远程医疗与互联网医学中心主任卢清君表示。
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原标题：问答｜皮肤恶性肿瘤早期易误诊，人工智能能帮上什么忙？
问：皮肤肿瘤危险吗？
答：良性肿瘤在增大到一定程度后停止生长，不会危及生命；而恶性肿瘤则可以不断增殖，引起转移，威胁生命，也被称作皮肤癌。
医学技术不断进步，但“肿瘤”二字依旧令人不安。皮肤肿瘤是发生在皮肤的细胞增生性疾病，包括良性肿瘤和恶性肿瘤。中日友好医院皮肤科主任崔勇教授介绍说，良性肿瘤在增大到一定程度后停止生长，不会危及生命；而恶性肿瘤则可以不断增殖，引起转移，威胁生命，也被称作皮肤癌。
色素痣、瘢痕疙瘩、纤维瘤、脂肪瘤等都属于皮肤良性肿瘤，皮肤恶性肿瘤则分为两大类——皮肤实体肿瘤与皮肤淋巴瘤。最常见的皮肤恶性肿瘤包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、恶性黑色素瘤等。
以黑色素瘤为例，虽然在我国的发病率较低，但近年来呈现快速增长趋势，每年新发病例约2万人。专家坦言，由于黑色素瘤在我国发病率较低，因此大众甚至部分皮肤科医生对于此类疾病并不熟悉。崔勇教授指出，早发现早诊断早治疗，多数皮肤肿瘤病人不会有生命危险，然而，很多皮肤恶性肿瘤早期容易与其他的皮肤疾病相混淆，导致没有及时被发现，等到确诊时已是晚期。
由于皮肤肿瘤表现较为复杂，也就给了误诊、漏诊可趁之机，这样的情况在基层医疗机构更为突出。
一方面是皮肤肿瘤容易误诊，另一方面则是皮肤科医生面临病种多、门诊量大的问题。数据显示，我国各类医疗机构每年的皮肤科门诊量超过2亿，而皮肤科医生数量仅略超过2万，这意味着，皮肤科医生的年均接诊量数以万计。
“皮肤科还是涉及病种最多的临床二级学科。”崔勇教授表示，根据皮肤科经典教科书记载，不同皮肤病诊断名称超过2000种。除了皮肤科医生数量严重不足，不同地域不同医疗机构医生的诊断水平也存在着显著差异。这已经成为皮肤科学面临的重大临床问题。
究竟该如何破解这些难题？如何对抗皮肤肿瘤，人工智能带来了怎样的可能？近日首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统发布，其测试结果显示，通过皮肤镜辅助诊断良恶性分类符合率可达85.2%，在疾病和大类混合分类上可达66.7%。该系统依托中国人群皮肤影像资源库（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）项目组开发完成，2017年5月，中国人群皮肤影像资源库项目在中华医学会第23次全国皮肤性病学术年会上正式启动，崔勇教授是项目发起人，他认为：“基于中国人群皮肤影像资源库，把特定皮肤病的疾病特征提取出来，就能形成大数据，这些数据经机器深度学习后就能通过人工智能实现疾病决策的辅助与支持。”
“从研究测试来看，优智AI系统不仅在识别准确度的数据上领先国际水平，更由于专门针对黄色人种、采用皮肤镜数据20余万张进行训练，因此具有很强的临床指导意义，能够在临床上使得很多原本被误诊、漏诊的皮肤肿瘤及早地被发现。”崔勇教授指出。除了当好皮肤科医生的诊断助手，系统还能帮助医生更加便捷、完善地管理患者资料，利用云盘或局域网，建立“专属的皮肤病数据库”。
“基于皮肤影像大数据的智慧诊断时代已经到来。” 国家远程医疗与互联网医学中心主任卢清君表示。
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