將患病皮膚拍照，上傳圖像識別系統，系統便能給出患病病種提示。5月19日，記者從中南大學湘雅二醫院獲悉，該院聯合我國最大醫生專業社交平台丁香園、人工智能技術公司大拿科技，已研發出較成熟的紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對紅斑狼瘡各種亞型以及其類似疾病，可進行較准確區分，識別准確性在85%以上。這也是我國首個皮膚病人工智能輔助診斷系統。
皮膚疾病病種多，皮膚損害形態也呈多樣化。從外部表征看，部分皮膚病皮損極其相似，給皮膚科醫生，特別是基層皮膚科醫生的臨床診斷帶來了巨大挑戰。“皮損表現是疾病診斷線索的主要信息來源。因此，皮膚病是適宜開展人工智能醫療應用的潛在疾病。特別是，隨著圖像識別、深度學習等關鍵技術的突破。”中南大學湘雅二醫院皮膚科主任陸前進說。
近三年來，在中南大學臨床大數據項目的支持與推動下，湘雅二醫院積累了大量皮膚病皮損及病理照片。“系統開發成功後，可為醫生提供學習交流平台，為患者提供足不出戶初判病情的機會，還可獲取更海量疾病數據積累，不斷加深系統‘記憶’功能，提高其判斷准確率。一舉三得。”陸前進說，未來將逐步擴展病種，建立多發病常見病的臨床輔助診斷模型。（記者俞慧友 通訊員曹希雅 尹恆 魏驚宇）
皮膚疾病病種多，皮膚損害形態也呈多樣化。從外部表征看，部分皮膚病皮損極其相似，給皮膚科醫生，特別是基層皮膚科醫生的臨床診斷帶來了巨大挑戰。“皮損表現是疾病診斷線索的主要信息來源。因此，皮膚病是適宜開展人工智能醫療應用的潛在疾病。特別是，隨著圖像識別、深度學習等關鍵技術的突破。”中南大學湘雅二醫院皮膚科主任陸前進說。
近三年來，在中南大學臨床大數據項目的支持與推動下，湘雅二醫院積累了大量皮膚病皮損及病理照片。“系統開發成功後，可為醫生提供學習交流平台，為患者提供足不出戶初判病情的機會，還可獲取更海量疾病數據積累，不斷加深系統‘記憶’功能，提高其判斷准確率。一舉三得。”陸前進說，未來將逐步擴展病種，建立多發病常見病的臨床輔助診斷模型。（記者俞慧友 通訊員曹希雅 尹恆 魏驚宇）
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