皮膚惡性腫瘤早期易誤診,人工智能能幫什么忙?
更新時間：2020-4-20 15:27:13 來源：中國互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合辟謠平臺
辟謠平臺
原標題：問答｜皮膚惡性腫瘤早期易誤診，人工智能能幫上什么忙？
問：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，不會危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱作皮膚癌。
醫(yī)學技術不斷進步，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(yī)院皮膚科主任崔勇教授介紹說，良性腫瘤在增大到一定程度后停止生長，不會危及生命；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——皮膚實體腫瘤與皮膚淋巴瘤。最常見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，但近年來呈現(xiàn)快速增長趨勢，每年新發(fā)病例約2萬人。專家坦言，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(yī)生對于此類疾病并不熟悉。崔勇教授指出，早發(fā)現(xiàn)早診斷早治療，多數(shù)皮膚腫瘤病人不會有生命危險，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，導致沒有及時被發(fā)現(xiàn)，等到確診時已是晚期。
由于皮膚腫瘤表現(xiàn)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(yī)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(yī)生面臨病種多、門診量大的問題。數(shù)據(jù)顯示，我國各類醫(yī)療機構每年的皮膚科門診量超過2億，而皮膚科醫(yī)生數(shù)量僅略超過2萬，這意味著，皮膚科醫(yī)生的年均接診量數(shù)以萬計。
“皮膚科還是涉及病種最多的臨床二級學科�！贝抻陆淌诒硎�，根據(jù)皮膚科經(jīng)典教科書記載，不同皮膚病診斷名稱超過2000種。除了皮膚科醫(yī)生數(shù)量嚴重不足，不同地域不同醫(yī)療機構醫(yī)生的診斷水平也存在著顯著差異。這已經(jīng)成為皮膚科學面臨的重大臨床問題。
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(tǒng)發(fā)布，其測試結果顯示，通過皮膚鏡輔助診斷良惡性分類符合率可達85.2%，在疾病和大類混合分類上可達66.7%。該系統(tǒng)依托中國人群皮膚影像資源庫（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）項目組開發(fā)完成，2017年5月，中國人群皮膚影像資源庫項目在中華醫(yī)學會第23次全國皮膚性病學術年會上正式啟動，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，就能形成大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)機器深度學習后就能通過人工智能實現(xiàn)疾病決策的輔助與支持�！�
“從研究測試來看，優(yōu)智AI系統(tǒng)不僅在識別準確度的數(shù)據(jù)上領先國際水平，更由于專門針對黃色人種、采用皮膚鏡數(shù)據(jù)20余萬張進行訓練，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(xiàn)。”崔勇教授指出。除了當好皮膚科醫(yī)生的診斷助手，系統(tǒng)還能幫助醫(yī)生更加便捷、完善地管理患者資料，利用云盤或局域網(wǎng)，建立“專屬的皮膚病數(shù)據(jù)庫”。
“基于皮膚影像大數(shù)據(jù)的智慧診斷時代已經(jīng)到來。” 國家遠程醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學中心主任盧清君表示。
 |
 |
 |
 |
焦作網(wǎng)免責聲明： | |||||||
|
||||||||
原標題：問答｜皮膚惡性腫瘤早期易誤診，人工智能能幫上什么忙？
問：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，不會危及生命；而惡性腫瘤則可以不斷增殖，引起轉移，威脅生命，也被稱作皮膚癌。
醫(yī)學技術不斷進步，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(yī)院皮膚科主任崔勇教授介紹說，良性腫瘤在增大到一定程度后停止生長，不會危及生命；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——皮膚實體腫瘤與皮膚淋巴瘤。最常見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，但近年來呈現(xiàn)快速增長趨勢，每年新發(fā)病例約2萬人。專家坦言，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(yī)生對于此類疾病并不熟悉。崔勇教授指出，早發(fā)現(xiàn)早診斷早治療，多數(shù)皮膚腫瘤病人不會有生命危險，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，導致沒有及時被發(fā)現(xiàn)，等到確診時已是晚期。
由于皮膚腫瘤表現(xiàn)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(yī)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(yī)生面臨病種多、門診量大的問題。數(shù)據(jù)顯示，我國各類醫(yī)療機構每年的皮膚科門診量超過2億，而皮膚科醫(yī)生數(shù)量僅略超過2萬，這意味著，皮膚科醫(yī)生的年均接診量數(shù)以萬計。
“皮膚科還是涉及病種最多的臨床二級學科�！贝抻陆淌诒硎荆鶕�(jù)皮膚科經(jīng)典教科書記載，不同皮膚病診斷名稱超過2000種。除了皮膚科醫(yī)生數(shù)量嚴重不足，不同地域不同醫(yī)療機構醫(yī)生的診斷水平也存在著顯著差異。這已經(jīng)成為皮膚科學面臨的重大臨床問題。
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(tǒng)發(fā)布，其測試結果顯示，通過皮膚鏡輔助診斷良惡性分類符合率可達85.2%，在疾病和大類混合分類上可達66.7%。該系統(tǒng)依托中國人群皮膚影像資源庫（Chinese Skin Imanges Detabace，CSID）項目組開發(fā)完成，2017年5月，中國人群皮膚影像資源庫項目在中華醫(yī)學會第23次全國皮膚性病學術年會上正式啟動，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，就能形成大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)機器深度學習后就能通過人工智能實現(xiàn)疾病決策的輔助與支持�！�
“從研究測試來看，優(yōu)智AI系統(tǒng)不僅在識別準確度的數(shù)據(jù)上領先國際水平，更由于專門針對黃色人種、采用皮膚鏡數(shù)據(jù)20余萬張進行訓練，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(xiàn)�！贝抻陆淌谥赋觥３水敽闷つw科醫(yī)生的診斷助手，系統(tǒng)還能幫助醫(yī)生更加便捷、完善地管理患者資料，利用云盤或局域網(wǎng)，建立“專屬的皮膚病數(shù)據(jù)庫”。
“基于皮膚影像大數(shù)據(jù)的智慧診斷時代已經(jīng)到來�！� 國家遠程醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學中心主任盧清君表示。
 |
|
||||
|
焦作網(wǎng)免責聲明： | |||||||
|
||||||||
|
 掃一掃在手機打開當前頁 |
