皮肤智能诊断系统获突破 困难挑战犹存
2018-05-03 赵德云 健康点healthpoint
自2006年以来，人工智能进入高速发展阶段，2016年人工智能（AI）上升为国家战略，给如火如荼的人工智能市场加了一把火，受到了许多科技巨头、资本、产业界的极大关注。人工智能发展之路是人们一直以来的梦想，AI医疗的出现更是给人类带来福音，深度混合智能是AI医疗主要发展方向，医疗领域需要人与机器共同解决是行业共识。图像识别技术被认为是人工智能技术中较为成熟的领域，因此与图片识别技术结合度很高的皮肤病
自2006年以来，人工智能进入高速发展阶段，2016年人工智能（AI）上升为国家战略，给如火如荼的人工智能市场加了一把火，受到了许多科技巨头、资本、产业界的极大关注。人工智能发展之路是人们一直以来的梦想，AI医疗的出现更是给人类带来福音，深度混合智能是AI医疗主要发展方向，医疗领域需要人与机器共同解决是行业共识。图像识别技术被认为是人工智能技术中较为成熟的领域，因此与图片识别技术结合度很高的皮肤病领域成为人工智能最先突破的领域之一。
4月27日，在湖南长沙举行的皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台成果展示会上，由中南大学湘雅二医院（下称湘雅二医院）、丁香园、睿琪软件共同研制开发的皮肤病辅助诊疗平台“智能皮肤”正式开放使用，成为国内首个面向临床医生大规模使用的皮肤病辅助诊疗综合平台。
这一系统是去年湘雅二医院、丁香园、睿琪软件三方联合发布的，旨在提高皮肤疾病的诊断水平。这也被认为是丁香园进军人工智能的一个重要举措。本次展示会上宣布成立“皮肤病人工智能发展联盟”，是一个由汇集全国近100家综合与基层医院组成的协作联盟。其中包括70多家的综合性医院作为协作中心参与临床实践。
湘雅二医院著名皮肤病专家陆前进教授在现场演讲中表示，该系统对于34种皮肤病常见病大约达到95%的准确率，AI整体准确率为86%。
对于人工智能的准确率，陆前进认为得分时分势来看。他提及了此前545名皮肤科医生进行的“人机大战”。在特定的环境下，因为机器学习累积读取了大量图片，人工智能的读片准确率和速度高于医生。但是在现实临床诊断过程中，医生直面患者，而机器只有图片作为判断依据的情况下，医生的准确率依然还是高于人工智能。
但不可否认的是，皮肤疾病智能诊断依然具有巨大的应用场景，皮肤疾病超过3000种，中国皮肤病患病人数超过1.5亿，不同的疾病有相似的皮肤表现，同一个疾病不同的类型有不同的表现，对于缺乏专业皮肤科医生基层医疗在诊治方面存在较大困难。
据健康点了解，湘雅二医院很早之前就期望采用机器读片的方式对皮肤疾病进行初步诊断，但由于技术等原因最终没有成行。著名皮肤病专家、中国工程院院士、第二军医大学上海长征医院皮肤科主任廖万清教授表示，皮肤疾病存在非常复杂的病理，需要大量的积累与很好的记忆才能做好诊断，皮肤病智能诊断系统能够有效提升基层医生诊疗水平，避免错诊与误诊，改善就医体验方面具有积极意义。
自创始人李天天在2017年宣布将人工智能作为医生赋能的主要战略以来，丁香园在人工智能领域投入近百人团队专门应对人工智能在皮肤疾病的应用。丁香园副总裁张伟表示，作为医疗行业的价值连接者，丁香园在本合作中主要负责合作伙伴的协同和沟通、平台开发、用户认证体系，以及平台的整体运营和发展。
据了解，该系统基础架构基于睿琪软件明星产品“形色”核心算法架构，“形色”是睿琪强力打造的图像识别系统，经过多次的完善，已经能够达到较好的效果，据悉今年6月将在美国举行的CDPR大会上，谷歌、康奈尔等人工智能团队将挑战“形色”系统。
机器替代医生？
当被问及皮肤科医生是否会被替代时，无论是医院还是人工智能研发者，均表示不太可能。
湘雅二医院陆前进表示，虽然在现阶段研究的是皮肤病的辅助诊断系统，当系统纳入患者相关的实验室检查或病理图片时，对于常见的简单疾病人工智能系统会做出最终的诊断，但对于相当一部分皮肤病要做到靠人工智能来确诊是非常困难的。也许随着科技的进步，相关皮肤病都可由人工智能来诊断，但是人工智能完全取代皮肤科医生的难度很大，可能性很小。皮肤病人工智能辅助诊断系统的主要目的是解决常见简单疾病的诊断问题，使高年资或者专家级别的医生将工作重心倾向于解决疑难复杂性疾病。
睿琪软件产品总监金路表示，从人工智能技术角度来讲，主要是对过去最成熟知识的总结与学习，很少有对未知技术进行学习发展。随着医生对诊断的不断学习，医生对人的关怀，人工智能是无法做到。
丁香园副总裁张伟则表示，目前而言，人工智能在医疗中，只能是辅助医生，赋能医生的工具。医疗是一个包含疾病诊治和情感关爱的综合体系。因此，人工智能无法取代医生。
风险与挑战犹存
据了解，中国目前已经有包括IBM在内的多家重量级玩家入局皮肤疾病人工智能辅助诊断研发中。“智能皮肤”系统也将面临较大竞争压力，提及竞争，睿琪软件产品总监金路表示，“百花齐放是很好的事情，我们关注的核心的方向基层医疗，帮扶基层医疗提升。”
金路坦言，当前AI医疗项目存在两大难点：第一是数据，目前数据清洗与标记存在较大困难，医院提供的大部分是非结构化数据，未来必须建立一个数据管理平台来解决。第二是核心算法需要不断地优化，提升运算模型处理能力。除此之外，需要探索的工作有很多，人工智能需要不断的补短板与演进。包括数据隐私安全、“高大上”（质量高、数量大、上流程）数据集获取、标记、数据清洗、训练等。金路强调，数据安全是医疗首要关注的，睿琪专门设置一个框架来确保医疗数据的隐私安全。
而在陆前进看来，患者医疗隐私安全是非常重要的伦理问题。陆前进认为，当下的皮肤病智能诊断系统研发还较少涉及法律、伦理等方面的问题。未来随着人工智能和医疗的深度结合，相应的法律与伦理规定也会随之出台，来规范上述行为。
陆前进看来人工智能在推进的过程中肯定会遇到各种各样的困难。现在发布的皮肤病人工智能辅助诊断系统目前仅纳入了图片，还没有纳入包括实验室检查、皮肤组织病理等临床表现，无法对疾病进行准确的诊断确认，因此现阶段的诊断仅仅是为医生提供一个参考，不能作为确诊的依据。陆前进期望未来可以将包括患者病史、实验室检查等方面数据融合到整个系统当中，提高疾病诊断的特异性与敏感性，最大程度的减少漏诊和误诊的可能。
此外，陆前进认为临床思维也是人工智能的一大挑战，将病史、图片、皮肤形态及实验室检查全部包括进去，但缺少临床思维综合的去诊断疾病，这是人工智能所面对的另一大瓶颈。下一步系统发展的重点将会是把人类的思维活动融入到人工智能上来，但每个人的疾病千变万化，同一个疾病有不同的表现，不同的表现也可能是不同的疾病，这是人工智能面临的挑战。
作为平台运营者，当被问及何时开放给患者时，丁香园副总裁张伟表示，在短期内，平台目前不会开放给患者对疾病进行直接诊断。在这个前提下，平台面向患者的服务，是基于患者提交的整体疾病资料信息进行智能分诊，在综合地域因素和疾病因素之后，帮助患者匹配适合的医疗机构。这与国家深化分级诊疗的策略方向相一致。
在谈到目前政策层面明令禁止的互联网医疗首诊，张伟表示这一政策不会对“智能皮肤”产生影响。因为“智能皮肤”平台对医生在诊疗方面的价值和作用，是集中在诊疗过程中辅助医生对疾病做出判断的环节，而不是全部诊疗流程。而且在此基础之上，整个平台的运营也将严格遵循国家的相关政策和法规，并深入落实。
考虑到临床中的皮肤病人工智能辅助诊疗将是一个全新的事物，张伟也表示，为了帮助医生在临床应用过程中规避未知的潜在风险，丁香园将为“皮肤病人工智能发展联盟”合作单位的专业皮肤病医生，提供1000份行业首款针对于皮肤病人工智能应用的医师执业责任险。这一创新的保险模式，也是整个“智能皮肤”平台运营体系中的重要部分。
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