今年，皮膚病AI的診斷產(chǎn)品已經(jīng)出了三個。一個是中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院（以下簡稱湘雅二醫(yī)院）與丁香園、睿琪軟件聯(lián)合推出的皮膚病人工智能輔助診療綜合平臺——智能皮膚。4月27日，三方在長沙湘雅二醫(yī)院召開臨床啟用發(fā)布會，正式向臨床醫(yī)生開放使用。

另外兩個皮膚病AI產(chǎn)品則是中日友好醫(yī)院聯(lián)手優(yōu)脈科技合作研發(fā)的優(yōu)智AI系統(tǒng)，以及北京協(xié)和醫(yī)院與南開大學(xué)共同開發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的皮膚病人工智能診斷系統(tǒng)。這兩個產(chǎn)品的定位是為廣大皮膚病患者、全科醫(yī)生、初級皮膚科醫(yī)生提供方便快速的參考和指導(dǎo)。

可見，越來越多的企業(yè)選擇與高校、醫(yī)院或者醫(yī)學(xué)專家聯(lián)合開發(fā)皮膚病AI輔助診療系統(tǒng)。那么，目前全球有多少關(guān)于皮膚AI的項(xiàng)目？其效果如何？面臨哪些挑戰(zhàn)呢？政策又是如何指引的？動脈網(wǎng)對此進(jìn)行了梳理。

人工智能政策從全行業(yè)到醫(yī)療的演變

醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展與政策緊密相連。今年皮膚病AI產(chǎn)品頻繁誕生，也離不開政策的引導(dǎo)。根據(jù)公開信息檢索，我們列舉了國內(nèi)近三年與人工智能相關(guān)的政策，發(fā)現(xiàn)單獨(dú)針對醫(yī)療人工智能的政策較少，大部分是適用于全行業(yè)。具體如下：

在2017年蛋殼研究院發(fā)布的《2017醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)報告》中提到，人工智能應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，對于醫(yī)生、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、患者、企業(yè)來說，各有裨益。

在醫(yī)生端，它幫助醫(yī)生提高醫(yī)療診斷速度、準(zhǔn)確率，提高醫(yī)生的供應(yīng)量，更早發(fā)現(xiàn)疾病，給患者提供個性化分析、優(yōu)化治療方案，減少后續(xù)的醫(yī)療費(fèi)用支出；

患者端，提高患者自查自診自我管理的比例，降低患者對醫(yī)生的需求量，降低成本；

醫(yī)療機(jī)構(gòu)端，它提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)生的工作效率，優(yōu)化醫(yī)院的管理水平，降低醫(yī)療成本；企業(yè)端，有助于研發(fā)人員發(fā)現(xiàn)有價值的新藥物。

因此，去年人工智能很火，資本也紛紛布局。據(jù)動脈網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，2017年醫(yī)療人工智能行業(yè)一共發(fā)生27起融資事件，如果算上幾家沒有公布消息的公司，2017年該領(lǐng)域融資總額超過17億人民幣，行業(yè)領(lǐng)跑者也已經(jīng)進(jìn)入B輪狀態(tài)。這些企業(yè)涉及的疾病種類也很多，有皮膚科、肺結(jié)節(jié)、糖尿病等數(shù)十種疾病。其中皮膚病AI產(chǎn)品最多。

今年4月28日，國務(wù)院辦公廳發(fā)布了關(guān)于《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)＋醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》（下簡稱《意見》）。鼓勵醫(yī)療聯(lián)合體內(nèi)上級醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助人工智能等技術(shù)手段，面向基層提供遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)，促進(jìn)醫(yī)療聯(lián)合體內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)間檢查檢驗(yàn)結(jié)果實(shí)時查閱、互認(rèn)共享。

或許該政策的出臺將更利于醫(yī)療人工智能產(chǎn)品多樣化發(fā)展，并快速走進(jìn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，極大促進(jìn)醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展。

為什么皮膚病AI產(chǎn)品最多呢？

據(jù)悉，皮膚病學(xué)是比較依賴形態(tài)學(xué)特征的學(xué)科，皮膚影像是皮膚病診斷的重要手段。皮膚影像診斷由最初的望診，發(fā)展到放大鏡和顯微鏡輔助診斷，再到近年來數(shù)字影像學(xué)技術(shù)和智能分析。

目前以皮膚鏡、皮膚超聲、皮膚CT 為代表的皮膚影像技術(shù)已成為臨床皮膚病診斷的重要工具。皮膚鏡對黑色素瘤有很多的診斷方法，包括 ABCD法、模式識別法、七點(diǎn)檢測法、三點(diǎn)檢測法、CASH 法等，這些方法，指導(dǎo)醫(yī)生對提取出來的特征進(jìn)行打分評價，由此看來，這是人工智能應(yīng)用比較成熟的例子。如果能結(jié)合多維度皮膚影像資源庫，把諸多皮膚病的疾病特征提取出來，標(biāo)準(zhǔn)化地打分識別，就可以更好地教機(jī)器如何判斷。
斯坦福大學(xué)在Nature 上發(fā)表了一篇文章，利用 13 萬個皮膚病的圖像數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行人工智能自動診斷皮膚病的探索。圖像數(shù)據(jù)庫包含了皮膚鏡圖像、手機(jī)照片以及標(biāo)準(zhǔn)化的照片。其結(jié)果是將人工智能診斷系統(tǒng)用于鑒別皮膚良性腫瘤、惡性腫瘤和其他的一些非腫瘤性皮膚病，結(jié)果人工智能診斷結(jié)果與皮膚科專家診斷結(jié)果吻合度非常高，診斷效率打成平手。

比如銀屑病、蕁麻疹、痤瘡等常見多發(fā)病的診療活動中，醫(yī)生的診斷、處方、健康宣教等不僅是重復(fù)性勞動，而且在一個狹小的空間里與患者交流。每天如是，這整個環(huán)節(jié)或者是其中一部分，就可能被人工智能替代。

但皮膚科的病種繁多，鑒別標(biāo)準(zhǔn)和診斷標(biāo)準(zhǔn)還不統(tǒng)一，這樣并不太容易教會機(jī)器人怎么識別診斷疾病，屬于 AI 診斷皮膚病的瓶頸問題之一。目前皮膚影像還很難實(shí)現(xiàn)病理圖像的自動識別診斷，另外皮膚病中有罕見病，病例非常少，標(biāo)本量不足以提供機(jī)器訓(xùn)練所需，理想自動識別診斷的效率也難實(shí)現(xiàn)。

國內(nèi)外這11種皮膚病AI產(chǎn)品情況匯總

為此，我們挑選了國內(nèi)外皮膚病AI產(chǎn)品進(jìn)行分析，通過項(xiàng)目的參與方、應(yīng)用端、定位等維度分析，希望了解皮膚病AI的概況，以及他們的產(chǎn)品功能。

根據(jù)公開信息檢索，我們發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外有11種皮膚病AI產(chǎn)品，誕生時間最早是在2012年，2015年－2018年間誕生了10家，參與方包括企業(yè)、高校、醫(yī)院等。大部分皮膚病AI產(chǎn)品應(yīng)用于醫(yī)生端，為醫(yī)生提供輔助診斷決策。具體細(xì)則如下：

1、皮膚病AI產(chǎn)品誕生的時間：2015年和2017年最多

從時間維度看，皮膚病AI誕生于2012年，2017年和2015年誕生的產(chǎn)品數(shù)量均為3款，2016年和2018年均為2款。

2015年是人工智能剛興起的階段，2017年被稱為人工智能的元年。據(jù)業(yè)內(nèi)人士稱，那個階段，如果技術(shù)公司不提人工智能，感覺自己都不是圈兒內(nèi)人。當(dāng)時究竟有多火爆呢？

據(jù)動脈網(wǎng)2017年統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)看，在融資方面，醫(yī)療人工智能行業(yè)一共發(fā)生27起融資事件，如果算上幾家沒有公布消息的公司，2017年該領(lǐng)域融資總額超過17億人民幣，行業(yè)領(lǐng)跑者也已經(jīng)進(jìn)入B輪狀態(tài)。

在政策方面，2017年醫(yī)療人工智能行業(yè)相關(guān)政策也在逐漸推進(jìn)。據(jù)動脈網(wǎng)了解，自從7月20日國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，中檢所、CFDA都在積極與行業(yè)人士接觸，相關(guān)政策、監(jiān)管方案都在緊鑼密鼓的制定當(dāng)中。

同時，國內(nèi)科技巨頭也紛紛涉足。2017年，阿里、騰訊、科大訊飛等科技巨頭相繼發(fā)布醫(yī)療人工智能產(chǎn)品，并將產(chǎn)品落地醫(yī)院，接受實(shí)踐的檢驗(yàn)，并且以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，共建智慧醫(yī)院。

國外知名的醫(yī)療人工智能大牛們也在2017年回到中國，參與這股醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)浪潮。斯坦福大學(xué)教授邢磊、Deep Genomics聯(lián)合創(chuàng)始人熊輝遠(yuǎn)、原飛利浦醫(yī)療放射解決方案首席架構(gòu)師陶曉東……

在落地實(shí)體醫(yī)療機(jī)構(gòu)方面，2017年各個醫(yī)療人工智能公司落地的醫(yī)療機(jī)構(gòu)加起來超過1000多家。一位參加醫(yī)療會議的院長曾表示今年哪個醫(yī)院不談人工智能，感覺就OUT了。

2、全球皮膚AI涉及的區(qū)域：中國涉足產(chǎn)品最多

從全球涉足皮膚病AI的區(qū)域看，有中國、荷蘭、美國、日本。其中中國誕生的皮膚病AI產(chǎn)品最多，有7種，位列第二的是美國，有2種。

因?yàn)樵谖覈�推行的新醫(yī)改背景下，尤其是現(xiàn)在進(jìn)入醫(yī)改的深水期，凡是能改變醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn)的產(chǎn)品，又在國外有應(yīng)用產(chǎn)品，均被投資人、創(chuàng)業(yè)者追捧。比如移動醫(yī)療，數(shù)字醫(yī)療，醫(yī)療人工智能、區(qū)塊鏈等。

醫(yī)療人工智能一直被人們寄予厚望，把它看成是解決醫(yī)療生產(chǎn)力的根本之道。在我國，人口老齡化、慢病高速增長、醫(yī)療資源供需嚴(yán)重失衡以及地域分配不均等問題，造就了對醫(yī)療人工智能的巨大需求；同時，我國人口基數(shù)大、產(chǎn)業(yè)組合豐富、人才儲備充分等特點(diǎn)，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎(chǔ)。

盡管美國在人工智能的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域一直處于前沿地位，但是近兩年來，中國的人工智能科技人才正在實(shí)現(xiàn)彎道超車。

根據(jù)美國發(fā)布的《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》報告中顯示，從 2013 年到 2015 年，SCI 收錄的人工智能方向論文，涉及“深度學(xué)習(xí)”的論文數(shù)量增長了約 6 倍。中國學(xué)者的論文發(fā)表數(shù)量從 2014 年開始超過美國，并大幅度領(lǐng)先于其他國家。

3、皮膚AI系統(tǒng)參與方最多的是企業(yè)、醫(yī)院、高校

從參與方來看，涉及一款皮膚病AI需要多方協(xié)作。醫(yī)院、企業(yè)、高校、皮膚科醫(yī)學(xué)專家、數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)專家，他們的加入充分體現(xiàn)了各行業(yè)間“術(shù)業(yè)有專攻”的特性。

簡單概括而言，一款皮膚病AI產(chǎn)品離不開數(shù)據(jù)、技術(shù)的支持。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計(jì)等方面。

4、皮膚AI應(yīng)用端：63％應(yīng)用于醫(yī)生端

目前皮膚病AI產(chǎn)品應(yīng)用于醫(yī)生端、患者端、醫(yī)生和患者端這三種情況。其中63％的皮膚病AI產(chǎn)品應(yīng)用于醫(yī)生端。

如在2012年荷蘭誕生了一款名為SkinVision的App，應(yīng)用于C端患者�？梢灾皇褂脠D片就能偵測出73％的黑色素瘤，它能幫助用戶追蹤體表黑痣的大小和形狀變化，分析判斷它們是否有可能存在惡性病變隱患，并提醒用戶對可疑的黑痣保持密切關(guān)注或咨詢醫(yī)生。

SkinVision從黑痣這個角度出發(fā)，因?yàn)楹陴耄ㄓ绕涫悄切┊惓Ｉ�長的黑痣）是皮膚癌的早期信號，而皮膚癌中最致命的一類——惡性黑色素瘤，更是由不起眼的黑痣發(fā)展而來的。如果能在早期階段確診并接受及時治療，多達(dá)95％的皮膚癌患者都能得到根治或長期存活；如果直到晚期才發(fā)現(xiàn)，那長期存活率就只有15％。

白種人的皮膚天生缺乏抵御陽光中紫外線傷害的黑色素，所以皮膚癌發(fā)病率比黃種人和黑人都高，因此像SkinVision這樣一款用于黑痣自檢的移動應(yīng)用在歐美地區(qū)有著巨大的市場潛力。

在2012年，SkinVision獲得了德國投資機(jī)構(gòu)Personal Health Solutions的投資。從2012年發(fā)布到2014年11月，大約已有10萬人已經(jīng)下載了這款app，并提供了175000張照片到產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫里，這些照片在今后將用于進(jìn)一步的開發(fā)。

5、皮膚病AI產(chǎn)品定位匯總：輔助決策比較常見

從目前搜集的信息看，皮膚病AI定位有三種，圍繞用戶的需求，有輔助診斷決策、檢測皮膚病、皮膚健康管理，其中輔助診斷決策的產(chǎn)品最多。

造成這一結(jié)果的原因是，醫(yī)療行業(yè)面臨著醫(yī)生數(shù)量短缺的窘境。根據(jù)2017年The Lancet上一項(xiàng)研究稱，2005 至 2015 年間，中國470 萬醫(yī)學(xué)生畢業(yè)，而醫(yī)生總數(shù)僅增加 75 萬。

這篇研究的通訊作者是臺灣國立陽明大學(xué)范佩貞教授，研究結(jié)合國家衛(wèi)生計(jì)生委和北京協(xié)和醫(yī)院的報告及年鑒分析得到，在 2005 年年初至 2014 年年底，醫(yī)學(xué)本科畢業(yè)生為4374191，七年制畢業(yè)生為 4131865，共畢業(yè)約 472 萬醫(yī)學(xué)生，而這期間新增的執(zhí)業(yè)醫(yī)師僅為 75 萬。

其中，25－34 歲 臨床醫(yī)師的占比從 31．3％ 減少到 22．6％，60 歲及以上的醫(yī)師占比從 2．5％ 上漲到 11．6％，七年制研究生占比從 4．3％ 上漲到 11．2％。農(nóng)村地區(qū)醫(yī)生缺口超 50 萬。這恰好是中國醫(yī)療水平最薄弱的地方，也是政策支持力度最大，提倡大力發(fā)展的基層醫(yī)療�；蛟S醫(yī)療人工智能的出現(xiàn)，將改變這一現(xiàn)狀。

那么這些皮膚病AI產(chǎn)品具體應(yīng)用如何？為此，我們挑選了兩個具有典型意義的產(chǎn)品，一個是企業(yè)、醫(yī)院研發(fā)的智能皮膚輔助診療系統(tǒng)；另一個是高校和醫(yī)院聯(lián)合開發(fā)的診斷系統(tǒng)。

案例一：湘雅二醫(yī)院、丁香園、睿琪三方發(fā)布皮膚病AI輔助診療系統(tǒng)

事實(shí)上，去年5月湘雅二醫(yī)院、丁香園和睿琪軟件聯(lián)合發(fā)布了中國首個皮膚病人工智能輔助診療系統(tǒng) ——智能皮膚。一年時間，智能皮膚在經(jīng)歷了多番測試、審核、訓(xùn)練，累計(jì)學(xué)習(xí)超過 60 萬張病例圖片后，日前該系統(tǒng)迎來重大突破：對 85 種皮膚病識別準(zhǔn)確率達(dá) 86％，其中 34 種常見病大于 95％，可識別病種數(shù)和準(zhǔn)確率居行業(yè)之首。

在合作的三方中，提供數(shù)據(jù)的是以湘雅二醫(yī)院為主，聯(lián)合全國20多家三甲醫(yī)院的海量的影像資源；技術(shù)是由睿琪軟件基于其識花APP“形色”的核心算法架構(gòu)，“形色”是睿琪強(qiáng)力打造的圖像識別系統(tǒng)，處于業(yè)界領(lǐng)先水平；丁香園則擅長整合和協(xié)同醫(yī)療行業(yè)資源，參與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)與運(yùn)營。

4 月 16 － 25 日，湘雅二醫(yī)院和丁香園共同發(fā)起了“助力AI” —— 全網(wǎng)皮膚科醫(yī)生排位賽。

在所有參賽的 545 名皮膚�。�性病科醫(yī)生中，主治以上級別的醫(yī)師在平均得分、參與積極性皆顯著優(yōu)于其他科室醫(yī)生，平均答題得分是 69．03 分，平均完成時長是 107 秒。而智能皮膚平均得分是 87．5 分，平均完成時長 31．4 秒。

這樣的結(jié)果，中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院皮膚科主任、博士生導(dǎo)師陸前進(jìn)教授并不意外。他表示，在醫(yī)生和 AI 系統(tǒng)都是在看圖片的特定情況下，人工智能的準(zhǔn)確率和時間高于醫(yī)生，主要是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)了大量的圖片。

據(jù)他介紹，智能皮膚的應(yīng)用已經(jīng)在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)鋪開了。2018年4月“智能皮膚”走進(jìn)湖南江華瑤族自治縣人民醫(yī)院和寧夏固原彭陽縣人民醫(yī)院，為基層醫(yī)生提供先進(jìn)的人工智能輔助診斷技術(shù)，對接全國頂級皮膚病診療資源，開展精準(zhǔn)醫(yī)療扶貧計(jì)劃。

寧夏彭陽縣人民醫(yī)院高勇表示，“在我們醫(yī)院沒有專業(yè)的皮膚科醫(yī)生，是由外科醫(yī)生兼任，因此對來就診的皮膚病人的診斷處于模糊的狀態(tài)，治療方案自然也很模糊。通過試點(diǎn)使用智能皮膚后，只要醫(yī)生對著患者病灶部位拍一張照片，根據(jù)醫(yī)生自己的診療經(jīng)驗(yàn)，挑選最為相似的病種，系統(tǒng)再給出一個結(jié)論。用時非常短，極大提高了醫(yī)生的診療速度和水平。我希望該平臺能推廣到更貧困、更偏遠(yuǎn)的地方去，讓皮膚病患者得到更精準(zhǔn)的治療，夯實(shí)基層醫(yī)療的診療水平。”

在4月27日的舉辦的那場發(fā)布會上，皮膚病人工智能發(fā)展聯(lián)盟也同期正式成立。陸前進(jìn)教授任聯(lián)盟主席，丁香園副總裁張偉先生擔(dān)任聯(lián)盟秘書長。來自全國各地的聯(lián)盟成員，將聚合力量，將智能系統(tǒng)擴(kuò)展到更多的病種，同時也將系統(tǒng)平臺打造得更加全面。

為了讓整個醫(yī)療扶貧工作落到實(shí)處，深入開展，合作三方還為幫扶單位準(zhǔn)備了一整套完整的綜合幫扶資源支持。具體方案如下：

1年皮膚病人工智能輔助診療綜合平臺使用權(quán)；

1臺液晶顯示器、1臺云機(jī)頂盒及2臺智能手機(jī)；

200次皮膚病專家遠(yuǎn)程會診及病例討論機(jī)會；

100節(jié)皮膚病專業(yè)學(xué)習(xí)課程；

提供皮膚病人工智能發(fā)展聯(lián)盟成員單位培訓(xùn)及進(jìn)修機(jī)會；

丁香互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院入駐及診療邀請。

這些方案將正式投放到第一批精準(zhǔn)醫(yī)療扶貧幫扶單位，有彭陽縣人民醫(yī)院、平江縣第一人民醫(yī)院、平江縣中醫(yī)院、安化縣人民醫(yī)院、炎陵縣人民醫(yī)院、慈利縣中醫(yī)院、桂東縣人民醫(yī)院、江華瑤族自治縣人民醫(yī)院、汝城縣皮防所、新田縣人民醫(yī)院。

作為平臺運(yùn)營者，當(dāng)被問及何時開放給患者時，丁香園副總裁張偉表示，在短期內(nèi)，平臺目前不會開放給患者對疾病進(jìn)行直接診斷。在這個前提下，平臺面向患者的服務(wù)，是基于患者提交的整體疾病資料信息進(jìn)行智能分診，在綜合地域因素和疾病因素之后，幫助患者匹配適合的醫(yī)療機(jī)構(gòu)。這與國家深化分級診療的策略方向相一致。

在談到皮膚病人工智能發(fā)展聯(lián)盟的未來規(guī)劃時，陸前進(jìn)教授說：

未來 5 年，聯(lián)盟將分三個階段發(fā)展。2018 年作為第一階段，將建立健全聯(lián)盟框架和發(fā)展機(jī)制，構(gòu)建成為可信賴的綜合診療平臺；2019－2020 年作為體系發(fā)展階段，將實(shí)現(xiàn)對主要皮膚疾病的診療覆蓋，建立皮膚病人工智能領(lǐng)域行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；2021－2023 年為生態(tài)完善階段，形成產(chǎn)學(xué)研的完整價值鏈條。

案例二：北京協(xié)和醫(yī)院與南開大學(xué)發(fā)布的皮膚病人工智能診斷系統(tǒng)

2018年3月30日，中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院與南開大學(xué)共同發(fā)布基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的皮膚病人工智能診斷系統(tǒng)。它被稱為手機(jī)拍圖能識病，和SkinVision產(chǎn)品類似，只是使用者不同。SkinVision是給C端患者使用，而他們研發(fā)的皮膚病AI是給醫(yī)生使用。

該項(xiàng)技術(shù)由南開大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室楊巨峰團(tuán)隊(duì)與北京協(xié)和醫(yī)院合作開發(fā)，包含兩項(xiàng)主要功能，一是利用皮膚鏡拍攝皮膚色素痣，并對皮膚鏡圖像進(jìn)行辨識；二是利用普通手機(jī)拍攝皮損圖像，并對皮損進(jìn)行智能辨識，以提供常見皮膚疾病的診斷參考。

目前，該系統(tǒng)對色素性皮膚痣的辨識準(zhǔn)確率已達(dá)到92％以上，為黑色素瘤的早期發(fā)現(xiàn)提供了良好的診斷依據(jù)。與此同時，針對手機(jī)拍攝的皮損圖像辨識數(shù)種常見皮膚疾�。ㄈ鐫裾�、銀屑病、玫瑰糠疹）的準(zhǔn)確率也達(dá)到了80％以上。
該系統(tǒng)除了能為全科醫(yī)生和初級皮膚科醫(yī)生診斷疾病提供幫助，也為偏遠(yuǎn)及貧困地區(qū)緩解皮膚科醫(yī)生嚴(yán)重缺乏和病人就醫(yī)難的矛盾開辟了另一創(chuàng)新途徑。該系統(tǒng)將在今年對接黑龍江、山西、江西三個省的醫(yī)療扶貧項(xiàng)目，協(xié)助貧困地區(qū)的基層醫(yī)生能更好、更有信心地面對和處理皮膚科疾病，為提升貧困地區(qū)人民生活品質(zhì)做出貢獻(xiàn)。
據(jù)了解，南開大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室積極響應(yīng)國家號召，瞄準(zhǔn)國際人工智能研究最前沿，致力于將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際問題，并與美國加州大學(xué)、英國卡迪夫大學(xué)、北京協(xié)和醫(yī)院等建立了緊密的合作關(guān)系。本次參與開發(fā)的皮膚病智能診斷系統(tǒng)基于該實(shí)驗(yàn)室長期以來的理論研究和積累，前期成果相繼發(fā)表在歐洲計(jì)算機(jī)視覺大會（ECCV）、國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識別大會（CVPR）等國際頂尖學(xué)術(shù)會議上。相關(guān)工作推動了計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等技術(shù)在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的成果轉(zhuǎn)化，為廣大皮膚病患者、全科醫(yī)生、初級皮膚科醫(yī)生提供了方便快速的參考和指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了較大的社會價值。

未來皮膚病AI的應(yīng)用喜憂參半

國內(nèi)皮膚病AI產(chǎn)品及試點(diǎn)醫(yī)院已經(jīng)具備了，國外接連獲批AI診斷系統(tǒng)，這值得創(chuàng)業(yè)者們“喜”。

自從2017年FDA組建成立AI與數(shù)字醫(yī)療審評部以來，AI+醫(yī)療產(chǎn)品得到了FDA的大力支持。進(jìn)入2018年后短短3個月時間就連續(xù)有多款A(yù)I診斷決策支持系統(tǒng)先后獲批，這在FDA歷史上是前所未有的景象，未來醫(yī)療AI化的趨勢已經(jīng)非常明顯。不僅包括當(dāng)前十分火熱的圖像識別，也包含了影像組學(xué)等將影像信息結(jié)合臨床信息進(jìn)行整體計(jì)算的方法。

目前國際上AI醫(yī)療產(chǎn)品得到FDA認(rèn)證的產(chǎn)品，從疾病方面了看，有中風(fēng)、房顫、心臟病、肺病、肝病、兒童自閉癥、糖尿病視網(wǎng)膜病變、肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌和宮頸癌、肺炎、阿爾茨海默病、先天性白內(nèi)障、皮膚癌等。

而憂的是中國卻還無一例新一代AI醫(yī)療產(chǎn)品通過藥監(jiān)局的認(rèn)證，其結(jié)果導(dǎo)致該產(chǎn)品不能通過醫(yī)院采購的模式快速在市場流通。怎么辦？

監(jiān)管部門也在積極研究醫(yī)學(xué)人工智能產(chǎn)品的審批機(jī)制。2017年9月4日，CFDA發(fā)布新版《醫(yī)療器械分類目錄》，新增了與人工智能輔助診斷的對應(yīng)的類別。

按照最新的分類規(guī)定，若診斷軟件通過算法，提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，不直接給出診斷結(jié)論，則申報二類醫(yī)療器械，如果對病變部位進(jìn)行自動識別，并提供明確診斷提示，則按照第三類醫(yī)療器械管理。

值得關(guān)注的是，第三類醫(yī)療器械是需要做臨床試驗(yàn)的，第二類器械有臨床試驗(yàn)豁免目錄，診斷軟件申報是否能夠享受豁免，CFDA還沒有做出具體的規(guī)范。

該規(guī)范將于2018年8月1日實(shí)施，如果各個醫(yī)療人工智能公司的想要走醫(yī)院采購這條路，那么獲得藥監(jiān)局認(rèn)證是必經(jīng)之路，如果要認(rèn)證三類醫(yī)療器械，或者診斷類軟件沒有享受豁免，那么大量真實(shí)的臨床應(yīng)用數(shù)據(jù)將會為公司的申請?zhí)峁┚薮蟮膸椭��?/p>

另外，中檢院也在制定審批細(xì)則，目前眼底圖像標(biāo)定專家團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立，肺結(jié)節(jié)的審批標(biāo)準(zhǔn)也在制定。AI將給未來醫(yī)療技術(shù)帶來深刻的變化，是未來醫(yī)學(xué)創(chuàng)新和改革的強(qiáng)大動力。