近日，一场有趣的“人机对决”在中日友好医院举行。

对决的一方是数位皮肤科医生，另一方则是一款名为“优智”的皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统，他们要比拼的是皮肤肿瘤的诊断成功率。结果是……

中日友好医院，医生与人工智能正在比拼皮肤肿瘤的诊断成功率

► 皮肤肿瘤易被误诊漏诊

皮肤病究竟有多少种？答案可能超出你的想象。根据皮肤科经典教科书的记载，不同皮肤病诊断名称共有超过2000种。

在众多皮肤病中，最让人恐惧的莫过于皮肤肿瘤。复旦大学附属华山医院皮肤科副主任医师徐峰介绍说，皮肤肿瘤不都是恶性的，它包括良性肿瘤和恶性肿瘤。常见的良性皮肤肿瘤有脂溢性角化病、色素痣、纤维瘤、血管瘤等；而恶性的皮肤肿瘤则包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、恶性黑色素瘤等。

其中，恶性黑色素瘤近年来在我国呈现快速增长的趋势，每年的新发病例约2万人，但由于黑色素瘤的总体发病率较低，因此大众甚至连部分皮肤科医生都对此类疾病不太熟悉。

事实上，只要早发现早诊断早治疗，大多数皮肤肿瘤病人并不会有生命危险，然而很多皮肤恶性肿瘤在早期很容易与其他皮肤疾病相混淆，等到确诊时已是晚期。比如脂溢性角化病和色素痣、恶性黑素瘤之间的鉴别诊断，以及一些特殊部位皮肤肿瘤的诊断在临床中就有着较高的误诊率。由于大多数皮肤肿瘤的表现都较为复杂，这就给了误诊、漏诊可趁之机，这样的情况在基层医疗机构更为突出。

数据显示，我国各类医疗机构每年的皮肤科门诊量超过2亿，而皮肤科医生数量仅略超过2万，这就意味着，皮肤科医生的年均接诊量数以万计。除了皮肤科医生数量存在严重不足，不同地域、不同医疗机构医生的诊断水平也存在着显著差异。这已经成为皮肤科学面临的重大临床问题。

究竟该如何破解这道难题？人工智能的出现把曙光迎了进来。

► 人工智能帮医生练就“火眼金睛”

皮肤科是最适合远程医疗和人工智能的医疗领域，已经成为了不少专家的共识。

复旦大学皮肤病研究所所长张学军教授表示，不同皮肤病的诊断名称超过2000种，而本科医学教材只介绍了130多种，教师版教材中有200种左右，全国顶尖的皮肤科医生也只能记住600种左右的皮肤疾病，而人工系统几乎可以记住全部的皮肤疾病。北京大学人民医院皮肤科主任张建中教授指出，由于皮肤位于体表，皮肤病的临床表现多位于肌肤暴露部位，很多皮肤病都可以通过查看临床图片、皮肤镜图片、病理切片等影像资料来进行判断。从这一角度来说，良好的人工智能系统能很好地辅助医生进行诊断。

尤其是把皮肤肿瘤人工智能产品作为辅助诊断工具，能够在临床上使得很多原本被误诊、漏诊的皮肤肿瘤及早地被发现。徐峰指出：“人工智能在皮肤肿瘤的识别方面能够发挥重要的作用，如根据疾病的形态、皮肤镜下模式和颜色识别基底细胞癌，鉴别良性色素痣和恶性黑色素瘤，指导临床医生确定活检部位，对皮损进行跟踪随访等。”

3月28日，首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统上线

日前，一场特殊的较量在北京中日友好医院展开。对阵的双方一方来自北京、云南、内蒙古等地的10名皮肤科医生；另一方则是我国首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——优智AI系统。

较量的内容是皮肤肿瘤的诊断成功率，包括皮肤肿瘤性质及肿瘤名称。由皮肤科专家组成的出题组预先准备了60组病例图片，现场随机抽取10组图片由优智AI系统与医师同时作答。比赛之前，无论是医生还是AI系统，都没有见过这些图片。比赛限定时间为十分钟。十分钟后，优智AI系统在良性皮肤病的诊断符合率达100%，恶性符合率为75%，平均符合率达90%；医生组对应的符合率则分别为76%、62.5%和63%。

对此，中日友好医院皮肤科主任崔勇教授说，“从研究测试来看，这款名为优智的AI系统已经完成了应用于临床的功能实现，对于皮肤科医生，尤其是基层皮肤科医生和低年资皮肤科医生的临床工作能够有效助力。”

数据显示，我国的基层医疗机构有90余万家，AI系统将帮助基层医生提高诊断水平，降低误诊漏诊率。比如，常见皮肤病可以直接通过优智AI皮肤镜组件系统获得准确的诊断结果并出具皮肤镜诊断报告，难治性皮肤病也可以通过远程会诊或在线医疗的方式和优麦平台的多名皮肤专科医生协同解决。 

据悉，人工智能系统下一步即将扩展到更多皮肤病病种，适用于更多皮肤病的辅助决策场景。

图片由被访者提供