皮膚惡性腫瘤早期易誤診,人工智能能幫什么忙?
更新時(shí)間：2020-4-20 15:27:13 來(lái)源：中國互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合辟謠平臺
辟謠平臺
原標題：?jiǎn)?wèn)答｜皮膚惡性腫瘤早期易誤診，人工智能能幫上什么忙？
問(wèn)：皮膚腫瘤危險嗎？
答：良性腫瘤在增大到一定程度后停止生長(cháng)，不會(huì )危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱(chēng)作皮膚癌。
醫學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步，但“腫瘤”二字依舊令人不安。皮膚腫瘤是發(fā)生在皮膚的細胞增生性疾病，包括良性腫瘤和惡性腫瘤。中日友好醫院皮膚科主任崔勇教授介紹說(shuō)，良性腫瘤在增大到一定程度后停止生長(cháng)，不會(huì )危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱(chēng)作皮膚癌。
色素痣、瘢痕疙瘩、纖維瘤、脂肪瘤等都屬于皮膚良性腫瘤，皮膚惡性腫瘤則分為兩大類(lèi)——皮膚實(shí)體腫瘤與皮膚淋巴瘤。最常見(jiàn)的皮膚惡性腫瘤包括基底細胞癌、鱗狀細胞癌、惡性黑色素瘤等。
以黑色素瘤為例，雖然在我國的發(fā)病率較低，但近年來(lái)呈現快速增長(cháng)趨勢，每年新發(fā)病例約2萬(wàn)人。專(zhuān)家坦言，由于黑色素瘤在我國發(fā)病率較低，因此大眾甚至部分皮膚科醫生對于此類(lèi)疾病并不熟悉。崔勇教授指出，早發(fā)現早診斷早治療，多數皮膚腫瘤病人不會(huì )有生命危險，然而，很多皮膚惡性腫瘤早期容易與其他的皮膚疾病相混淆，導致沒(méi)有及時(shí)被發(fā)現，等到確診時(shí)已是晚期。
由于皮膚腫瘤表現較為復雜，也就給了誤診、漏診可趁之機，這樣的情況在基層醫療機構更為突出。
一方面是皮膚腫瘤容易誤診，另一方面則是皮膚科醫生面臨病種多、門(mén)診量大的問(wèn)題。數據顯示，我國各類(lèi)醫療機構每年的皮膚科門(mén)診量超過(guò)2億，而皮膚科醫生數量?jì)H略超過(guò)2萬(wàn)，這意味著(zhù)，皮膚科醫生的年均接診量數以萬(wàn)計。
“皮膚科還是涉及病種最多的臨床二級學(xué)科�！贝抻陆淌诒硎�，根據皮膚科經(jīng)典教科書(shū)記載，不同皮膚病診斷名稱(chēng)超過(guò)2000種。除了皮膚科醫生數量嚴重不足，不同地域不同醫療機構醫生的診斷水平也存在著(zhù)顯著(zhù)差異。這已經(jīng)成為皮膚科學(xué)面臨的重大臨床問(wèn)題。
究竟該如何破解這些難題？如何對抗皮膚腫瘤，人工智能帶來(lái)了怎樣的可能？近日首款黃色人種皮膚腫瘤人工智能輔助決策系統發(fā)布，其測試結果顯示，通過(guò)皮膚鏡輔助診斷良惡性分類(lèi)符合率可達85.2%，在疾病和大類(lèi)混合分類(lèi)上可達66.7%。該系統依托中國人群皮膚影像資源庫（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）項目組開(kāi)發(fā)完成，2017年5月，中國人群皮膚影像資源庫項目在中華醫學(xué)會(huì )第23次全國皮膚性病學(xué)術(shù)年會(huì )上正式啟動(dòng)，崔勇教授是項目發(fā)起人，他認為：“基于中國人群皮膚影像資源庫，把特定皮膚病的疾病特征提取出來(lái)，就能形成大數據，這些數據經(jīng)機器深度學(xué)習后就能通過(guò)人工智能實(shí)現疾病決策的輔助與支持�！�
“從研究測試來(lái)看，優(yōu)智AI系統不僅在識別準確度的數據上領(lǐng)先國際水平，更由于專(zhuān)門(mén)針對黃色人種、采用皮膚鏡數據20余萬(wàn)張進(jìn)行訓練，因此具有很強的臨床指導意義，能夠在臨床上使得很多原本被誤診、漏診的皮膚腫瘤及早地被發(fā)現�！贝抻陆淌谥赋�。除了當好皮膚科醫生的診斷助手，系統還能幫助醫生更加便捷、完善地管理患者資料，利用云盤(pán)或局域網(wǎng)，建立“專(zhuān)屬的皮膚病數據庫”。
“基于皮膚影像大數據的智慧診斷時(shí)代已經(jīng)到來(lái)�！� 國家遠程醫療與互聯(lián)網(wǎng)醫學(xué)中心主任盧清君表示。
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原標題：?jiǎn)?wèn)答｜皮膚惡性腫瘤早期易誤診，人工智能能幫上什么忙？
問(wèn)：皮膚腫瘤危險嗎？
答：良性腫瘤在增大到一定程度后停止生長(cháng)，不會(huì )危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱(chēng)作皮膚癌。
醫學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步，但“腫瘤”二字依舊令人不安。皮膚腫瘤是發(fā)生在皮膚的細胞增生性疾病，包括良性腫瘤和惡性腫瘤。中日友好醫院皮膚科主任崔勇教授介紹說(shuō)，良性腫瘤在增大到一定程度后停止生長(cháng)，不會(huì )危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱(chēng)作皮膚癌。
色素痣、瘢痕疙瘩、纖維瘤、脂肪瘤等都屬于皮膚良性腫瘤，皮膚惡性腫瘤則分為兩大類(lèi)——皮膚實(shí)體腫瘤與皮膚淋巴瘤。最常見(jiàn)的皮膚惡性腫瘤包括基底細胞癌、鱗狀細胞癌、惡性黑色素瘤等。
以黑色素瘤為例，雖然在我國的發(fā)病率較低，但近年來(lái)呈現快速增長(cháng)趨勢，每年新發(fā)病例約2萬(wàn)人。專(zhuān)家坦言，由于黑色素瘤在我國發(fā)病率較低，因此大眾甚至部分皮膚科醫生對于此類(lèi)疾病并不熟悉。崔勇教授指出，早發(fā)現早診斷早治療，多數皮膚腫瘤病人不會(huì )有生命危險，然而，很多皮膚惡性腫瘤早期容易與其他的皮膚疾病相混淆，導致沒(méi)有及時(shí)被發(fā)現，等到確診時(shí)已是晚期。
由于皮膚腫瘤表現較為復雜，也就給了誤診、漏診可趁之機，這樣的情況在基層醫療機構更為突出。
一方面是皮膚腫瘤容易誤診，另一方面則是皮膚科醫生面臨病種多、門(mén)診量大的問(wèn)題。數據顯示，我國各類(lèi)醫療機構每年的皮膚科門(mén)診量超過(guò)2億，而皮膚科醫生數量?jì)H略超過(guò)2萬(wàn)，這意味著(zhù)，皮膚科醫生的年均接診量數以萬(wàn)計。
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究竟該如何破解這些難題？如何對抗皮膚腫瘤，人工智能帶來(lái)了怎樣的可能？近日首款黃色人種皮膚腫瘤人工智能輔助決策系統發(fā)布，其測試結果顯示，通過(guò)皮膚鏡輔助診斷良惡性分類(lèi)符合率可達85.2%，在疾病和大類(lèi)混合分類(lèi)上可達66.7%。該系統依托中國人群皮膚影像資源庫（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）項目組開(kāi)發(fā)完成，2017年5月，中國人群皮膚影像資源庫項目在中華醫學(xué)會(huì )第23次全國皮膚性病學(xué)術(shù)年會(huì )上正式啟動(dòng)，崔勇教授是項目發(fā)起人，他認為：“基于中國人群皮膚影像資源庫，把特定皮膚病的疾病特征提取出來(lái)，就能形成大數據，這些數據經(jīng)機器深度學(xué)習后就能通過(guò)人工智能實(shí)現疾病決策的輔助與支持�！�
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