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湖南医聊:“拍图识病”不再是科幻梦,可辅助医生诊断皮肤病!
时间:2017-05-19来源:湘雅二医院 作者:尹恒 吴海竞 陈诗文点击量:

用手机对准患病的皮肤拍照,上传到图像识别系统后即可给出最有可能所患皮肤病种的提示,这一科幻场景已经成为现实。

5月19日,中南大学湘雅二医院等宣布中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统已取得重大突破:已建立红斑狼疮及相似皮肤病的辅助诊断模型,准确率超过85%。未来这一技术还将扩展至更多皮肤病病种,以辅助常见、多发皮肤病的临床诊断。在为医生、特别是基层医生提供诊断参考的同时,也为百姓就诊提供科学引导。

皮肤疾病病种繁多、仅记载在册的皮肤疾病就达二千多种,而且皮肤损害形态多种多样,而有些皮肤病皮损又极其相似,这给皮肤科医生、特别是基层皮肤科医生的临床诊断带来了巨大的挑战。皮肤病的诊断颇具直观性,皮损表现是疾病诊断线索的主要信息来源。这使其成为适宜开展人工智能医疗应用的潜在疾病。

随着图像识别、深度学习等关键技术的突破,人工智能在医疗影像诊断中所发挥的重要作用也为其在皮肤病的临床辅助诊断过程中提供了坚实的基础和佐证。

基于此,中南大学湘雅二医院联合中国最大的医生专业社交平台丁香园、人工智能技术公司大拿科技联合进行了这一平台的开发。

据介绍,系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的免疫相关性皮肤病的人工智能辅助诊断,第二期将逐步扩展病种,建立多发病常见病的临床辅助诊断模型。

该模型对红斑狼疮各种亚型以及其类似疾病能进行较准确地区分,其识别准确性在85%以上。而且,该项技术将以非常快的速度覆盖更多更全的皮肤病种,未来该技术将对皮肤病诊疗的整体水平提升起到极大地促进作用。

发布会上,中南大学湘雅二院陆前进教授介绍,为了能有效利用海量的皮肤病临床数据信息,近三年来在中南大学临床大数据项目的大力支持与推动下,通过临床数据采集和挖掘,积累了大量皮肤病的皮损及病理照片。

据介绍,系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的免疫相关性皮肤病的人工智能辅助诊断,第二期将逐步扩展病种,建立多发病常见病的临床辅助诊断模型。

该模型对红斑狼疮各种亚型以及其类似疾病能进行较准确地区分,其识别准确性在85%以上。而且,该项技术将以非常快的速度覆盖更多更全的皮肤病种,未来该技术将对皮肤病诊疗的整体水平提升起到极大地促进作用。

发布会上,中南大学湘雅二院陆前进教授介绍,为了能有效利用海量的皮肤病临床数据信息,近三年来在中南大学临床大数据项目的大力支持与推动下,通过临床数据采集和挖掘,积累了大量皮肤病的皮损及病理照片。

据介绍,系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的免疫相关性皮肤病的人工智能辅助诊断,第二期将逐步扩展病种,建立多发病常见病的临床辅助诊断模型。

该模型对红斑狼疮各种亚型以及其类似疾病能进行较准确地区分,其识别准确性在85%以上。而且,该项技术将以非常快的速度覆盖更多更全的皮肤病种,未来该技术将对皮肤病诊疗的整体水平提升起到极大地促进作用。

发布会上,中南大学湘雅二院陆前进教授介绍,为了能有效利用海量的皮肤病临床数据信息,近三年来在中南大学临床大数据项目的大力支持与推动下,通过临床数据采集和挖掘,积累了大量皮肤病的皮损及病理照片。

为了进一步挖掘这些图像资源之中蕴藏的海量数据信息和疾病特定的内在规律,湘雅二医院与丁香园、大拿科技公司三方的深度合作经过数月的科技攻关,目前已研发出了较成熟的红斑狼疮人工智能辅助诊断模型。

据悉,在不久的将来,系统还将开放患者端服务,帮助患者更好地了解皮肤病的疾病知识,同时为患者搭建皮肤病诊治的便利就医通道。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,并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。对于疑难复杂性皮肤病,系统自动推荐擅长该疾病诊疗的医院和专家,帮助患者找到合适的医院和医生就诊。

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