用手机拍张照片就知道是什么皮肤病，杭州创业公司开发的国内首个皮肤病AI辅助诊疗平台上线

都市快报

作者：记者 朱文科 文/摄 编辑 童蔚

打开手机微信，对准患病皮肤拍张照片，上传到图像识别系统；几秒钟后，系统就会告诉医生，患者最有可能得的是哪种皮肤病。

今天，由杭州两家创业公司丁香园、睿琪软件联合中南大学湘雅二医院共同开发的中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统，迎来重要时刻——基于该系统搭建的智能皮肤人工智能辅助诊断平台，正式面向临床医生开放使用。

手机拍图识病

据中南大学皮肤性病研究所所长、湘雅二医院皮肤科主任、博士生导师陆前进教授介绍，皮肤疾病病种繁多，仅记录在册的就达2000多种，而皮肤损害形态又多种多样，比如红斑、丘疹、风团、水泡、囊肿、溃疡等。有些皮损极其相似，但病种不同；有些病种会出现多种皮损，甚至同样的皮损出现在不同部位，病种也不同。而现阶段皮损表现又是皮肤病诊断的主要信息来源，这就给皮肤科医生、特别是基层皮肤科医生的临床诊断，带来巨大的挑战。

为了破解这一难题，专业医生社交平台丁香园、人工智能技术公司睿琪软件联合国内皮肤病科权威医院中南大学湘雅二医院共同开发人工智能辅助诊疗系统，由湘雅二医院提供海量皮肤科临床数据资源，并以该院专家团队为皮肤病疾病特征的归纳和疾病诊断模型的建立提供权威的专业支持；睿琪软件拥有业内领先的人工智能技术团队，成熟的图像识别模型，通过海量病例学习实现对皮肤病的人工智能辅助诊断；丁香园擅长整合和协同医疗行业各方核心优势资源，赋能医生、患者与医疗，深入参与系统的设计、开发与运营。

2017年5月，系统率先建立对红斑狼疮及相似皮肤病的辅助诊断模型，准确率超过85%。又经历一年多番测试、审核、训练，累计学习超过60万张病例图片后，目前，该系统已经能够识别近百种常见及少见皮肤病，包括红斑狼疮、带状疱疹、痤疮等；对85种皮肤病的识别准确率达86%，其中34种常见病大于95%，可识别病种数和准确率居行业之首。

智能皮肤PK专业医生

湘雅二医院皮肤科主任医师尹恒现场演示了智能皮肤的功能，打开手机微信公众号智能皮肤，对准现场一位观众小腿上的一块红斑拍照，并上传到系统，几秒钟后，系统提示最有可能的病种是血管瘤，这一结果与该观众在医院的诊断结果一致。

睿琪软件产品总监金路博士说，人工智能辅助诊断，国内已经多个机构正在尝试，比如IBM、协和医院、中日友好医院、中科院等都有相关项目，不过各家选择的细分领域不一样。

皮肤病的主要诊断线索是皮损，也就是表露在外的症状，非常直观，这给人工智能辅助诊疗创造了条件。只要有足够的皮肤病皮损及病理照片，采用人工智能图形识别技术、核心模型和算法，通过持续的深度学习和训练，就能实现看图识病的目标。

其实，睿琪软件大家并不陌生，两款网红App——拍照辨别植物的形色识花和帮助家长检查孩子作业完成情况的爱作业，就是由这家公司开发的。

就在平台开放给临床医生之前，湘雅二院和丁香园共同发起皮肤病诊断人机大战，吸引了全国2184名来自不同科室、不同职称的医生参加。结果显示，在545名参赛的皮肤病/性病科医生中，主治以上级别的医师显著优于其他科室医生，平均答题得分69.03分，平均完成时长107秒。而智能皮肤平均得分87.5分，平均完成时长31.4秒。

而在141个真实的皮肤病病例诊断实验中，医生面对患者，智能皮肤只看图片，双方的平均诊断准确率分别是76.6%和73.8%，医生稍高于智能皮肤。

陆前进教授说，都只看图片，人工智能的准确率和时效高于医生，主要是因为机器学习了大量的图片。而在真实诊断中，医生准确率略高于AI系统，是因为医生掌握了更多线索。后期随着引入更多数据，深度学习后的AI系统准确率将进一步上升。

依靠人工智能可提高简单疾病诊断、治疗效率，但对于复杂疾病要实现人工智能还有很长的路要走，人工智能不会也不能替代医生。陆前进教授表示。

丁香园副总裁张伟说，智能皮肤主要是用人工智能技术将皮肤病领域的专家经验输出给临床一线的皮肤科医生，希望借此为皮肤科医生赋能，为他们的疾病学习和实际诊疗提供支持。

成立皮肤病人工智能发展联盟

在智能皮肤开放应用的启动仪式上，由湘雅二院、丁香园、睿琪软件等三家发起单位以及全国68家知名三甲医院、34家基层医院共同组成的皮肤病人工智能发展联盟也正式成立。陆前进教授任联盟主席，丁香园副总裁张伟担任联盟秘书长。联盟成员将聚合力量，将智能系统扩展到更多的病种，同时也将系统平台打造得更加全面。

浙大一院、浙医二院、杭州市三医院成为联盟中的协同研究中心，除了为智能皮肤继续深度学习提供海量临床数据，同时还会提供专家支持。

张伟透露了的五年计划，首先构建成为可信赖的综合诊疗平台，然后建立皮肤病人工智能领域行业标准，最后形成产学研的完整价值链条。

据透露，未来，智能皮肤还将开放患者端服务。患者通过手机对皮损进行拍照识别，导诊系统能初步判断疾病分类，按照分级诊疗原则并根据患者疾病的疑难程度进行合理导诊，帮助患者找到合适的医院和医生就诊。

据张伟介绍，为了保障平台上医生的相关权益，缓解使用智能皮肤系统导致误诊、漏诊引发的医患纠纷，增强医生使用AI系统的信心，研发团队联合保险公司共同设计了医师执业责任保险——丁香医责险。第一期丁香园已投保1000份医责险，并已支付六个月保费。

这一设计与丁香园创始人、董事长李天天有关，创办丁香园之前，他就是一名医生。