基于皮肤影像大数据的皮肤病人工智能系列产

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导读：皮肤病学是基于皮损可视化特征建立的临床二级学科，皮肤影像技术被广泛应用于皮肤病的辅助诊断和治疗评估，可显著提高皮肤科医生的诊断水平和工作效率。人工智能（Artificialintelligence，AI）是近年来迅速发展的技术和手段，在不同领域均得到应用。“中国人群皮肤影像资源库项目（ChineseSkinImageDatabase，CSID）”于年5正式成立，已建设成为我国皮肤影像技术研究、教育与应用的共性资源和技术平台。目前，多学科专家基于CSID已完成系列AI产品的研发，并逐步应用到临床工作。皮肤病AI产品在皮肤科中具有广阔的应用前景，将显著提升医生对皮肤疾病的诊疗水平，同时也将改变医生的医疗行为模式，医院皮肤疾病诊疗。CSID将继续推进皮肤影像技术的普及和皮肤病AI产品在我国的落地化应用，为我国的分级医疗政策和医疗改革做出应有的贡献。

近年来，皮肤影像技术在皮肤科中得到广泛应用，提升了皮肤科医生的诊疗水平和工作效率。皮肤病的种类众多，且我国皮肤病患者数量庞大，由全国众多医疗机构采集的海量皮肤影像资源，是我国皮肤病智能辅助诊断系统和工具研发的基础。人工智能（Artificialintelligence，AI）是一个融合计算机科学、脑神经学、统计学和社会科学等多学科的前沿综合学科，可以辅助人类实现识别、认知、分析和决策等多种功能。基于皮肤影像大数据，我国皮肤病学专家在皮肤病AI产品的研发及其临床应用方面进行了探索和尝试，并取得了一定的成效。

中国人群皮肤影像资源库项目

年，由安徽医院牵头，联合国内多家单位协同成立“中国皮肤病摄影图像联盟”，开始了皮肤病影像数据库的建设工作，为国内各类皮肤科教材和专著提供图片资料。年5月，医院崔勇教授牵头，并联合全国皮肤影像领域权威专家，共同发起成立“中国人群皮肤影像资源库项目（ChineseSkinImageDatabase，CSID）”。目前，CSID已完成超过余种皮肤病30万余组多维度皮肤影像资料的收集和存储工作，同时启动了皮肤影像质量体系建设和图片标注工作，成立了皮肤影像学院，联合企业共同设立CSID开放研究课题（OpenResearchFundingofCSID,CSID-ORF）。年10月13日，CSID研究院正式成立，与高校、科研院所、医疗机构紧密合作，全面承接CSID的科学研究事务。经过前期阶段的建设和推广工作，CSID已成为我国皮肤影像技术研究、教育与应用的共性资源和技术平台。

CSID开展皮肤病AI研发的基础工作

皮肤影像图片标注皮肤影像图片标注工作工程巨大，也是AI识别质量的决定性因素。CSID已经形成一套海量皮肤影像图片的管理平台，从图片的采集、入库、查询、管理、清洗、标注、训练、验证等，围绕AI模型的训练构建了一套平台系统。针对入库清洗后的图片进行标注，系统支持多人网络化标注、自动标注、标注的审核质控、标注后的回顾、历史照片对比等功能。在标注质控管理方面，系统提供标准标注模式和流程，标注后的多重质控，多人标注后比对质控，并提供标注的工作量统计。在自动智能标注方面，利用皮损分割识别技术，根据训练图片标准规范，计算机实现自动标注。探索了标注的智能化，利用深度学习进行标注，第一步由人工进行少量标注，生成标注样本；第二步对样本进行建模训练，然后用训练出来的模型进行数据预标注，由人工判断标注是否准确，并反馈结果用于优化算法。

数据算法深度学习（Deeplearning）是一个统计学习过程，数据质量和数据选择是算法的核心，其训练要具有可泛化的临床意义。深度学习系统会学习到一个类的特征，并且这个特征对鉴别来说是最有用的一个特征。给系统一个广泛分类的任务，这些分类由不同的疾病组成，同时每个疾病又有不同的样本，那么系统会将那些最有用（主要）的疾病特征进行学习，而一些不太常用（次要）的特征则不会被学习。卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks,CNN）是深度学习的代表算法之一，CNN是为识别二维图形图像而特殊设计的一个多层感知器，其对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。传统机器学习方法，受图像的角度、光线、分辨率等多方面的影响，准确性难以得到提高。随着深度学习的突破，数据驱动的方法克服了这些缺点，但是针对皮肤疾病种类繁多，需要采用合适的分类方法，实现只需要图片和标签进行端到端的训练。CSID专家组针对皮肤的余种疾病，进行分类层次结构的设计，从而有效实现深度学习的训练、决策，能够使结果达到临床有效应用。

基于CSID的AI产品落地化应用

便携式智能皮肤镜皮肤镜最初用于肿瘤性疾病的诊断，近年来适应证扩展到炎症性皮肤病、毛发及甲病等。CSID拥有海量的皮肤镜图片，通过分析和训练从皮肤镜图片中获取的大量数据，研发出可以自动对皮肤镜图片进行识别和判断的皮肤镜——便携式智能皮肤镜。便携式智能皮肤镜具有携带方便、易诊断、无创检测和支持基层采集上级诊断等特征。目前已有30医院和地级市皮肤专科医联体采购便携式智能皮肤镜，并在临床工作中进行使用，提升了基皮肤科无创检测技术及其智能诊断水平，对于皮肤肿瘤等疾病具有早发现、早诊断和早治疗的价值。

多维度皮肤影像分析管理系统（云MIIS系统）基于CSID研发的多维度皮肤影像分析管理系统（云MIIS系统）具有以下功能和特点：实现对多种设备的皮肤图像信息进行集中采集，具有统一传输、存储、管理和归档等皮肤影像基础管理功能；实现多维度皮肤影像资源整合集成，形成以患者为中心的多时空数据整合；基于云平台，实现1＋N运行模式，完成“基层检查，上级诊断”模式；基于规范化知识模板的报告系统，提供几百条规范化报告描述供使用；具有专业的高端图像智能分析处理功能等。

黄色人种皮肤肿瘤AI辅助决策系统——优智AI1.0CSID专家组利用收集的数万份皮肤肿瘤多维度皮肤影像数据，研发了我国首款黄色人种皮肤肿瘤AI辅助决策系统——优智AI1.0，并于年3月28医院首次公开发布，这是基于CSID数据库的第一个皮肤病AI产品。发布会现场测试结果显示，优智AI1.0通过皮肤镜辅助诊断皮肤肿瘤良恶性分类准确率达到85.2%，在皮肤肿瘤疾病分类准确率达到66.7%。系统操作简单、便捷，将皮肤影像设备采集的图片进行简单处理（将皮损部位置于图片中心，保留皮损周围约10％～20%的范围），然后点击AI辅助诊断按钮，系统会对上传的图像进行自动分析，并在短时间内给出疾病良恶性的可能性的百分比，以及3种可能的皮肤疾病诊断和相应的百分比。该辅助决策系统已经在CSID成员单位得到广泛应用，并获得良好的反响。

老年皮肤肿瘤人工智能远程诊疗工具在皮肤疾病中，老年皮肤肿瘤是一类发病率比较高的疾病，而且存在一些恶性皮肤肿瘤早期误诊或漏诊的现象，迫切需要精确地诊断工具和进行早期筛查。针对该现状，由医院联合多家医疗机构基于CSID的皮肤镜数据和底层技术构架，于年6月联合发布了老年皮肤肿瘤人工智能远程诊疗工具，该诊疗工具承担着赋能基层医疗机构医生对老年皮肤肿瘤诊断和筛查的任务。同时，该诊疗工具在医院皮肤科医联体内的余家基层医疗机构逐步推广使用，取得了良好的经济效益和社会效应。

黑甲AI-1.0黑甲（包括甲下出血、甲母痣、甲黑色素瘤等疾病）是一类临床较为常见甲疾病，通常其诊断和治疗均比较困难。皮肤镜在甲疾病的诊断方面表现出非常明显的优势，大多数甲疾病均具有特殊的皮肤镜表现。基于CSID数据库中黑甲的影像资料，由中国人民解放军空军特色医学中心联合多家医疗机构共同研发出针对甲板色素性损害的智能诊断和鉴别诊工具——黑甲AI-1.0。黑甲AI-1.0的测试结果显示，对以黑甲为主要表现的疾病平均识别率达到87%。黑甲AI-1.0具有较高的诊断能力，是临床上黑甲诊断与鉴别诊断有力的参考工具，并已经开始在临床上被皮肤科医生使用。

优智AI-2.0优智AI-1.0医院全科医生和皮肤科医生中受到广泛欢迎，对皮肤疾病进行辅助诊断和鉴别诊断，大大提升了皮肤科医生的皮肤病诊疗水平，同时也降低了皮肤病的误诊率及漏诊率。随着CSID收集皮肤肿瘤数据的进一步增加，完成标注并纳入深度学习的数据量也进一步扩大，CSID专家组开发了优智皮肤AI迭代产品——优智AI-2.0，优智AI-2.0对皮肤肿瘤良恶性的识别率提升到91.2％，疾病类型的识别率提升到81.4％。

银屑病慢病管理AI银屑病是一种免疫介导的慢性、复发性、炎症性皮肤病，我国银屑病患者数量巨大，给患者家庭和社会带来了极大的疾病负担，并且严重地影响患者的生活质量和心理健康。CSID拥有近5万组银屑病多维度皮肤影像数据，由医院联合国内多家医疗机构，于年10月27日在第二届中国银屑病大会开幕式上发布了优智皮肤家族新成员——“银屑病慢病管理AI”。银屑病慢病管理AI可对银屑病的诊断和鉴别诊断进行辅助决策、开展疾病远程协助诊疗活动、对患者病历和皮肤影像资料进行管理、对有关指数进行评分等。银屑病慢病管理AI提高了医生对银屑病患者就诊过程中的管理工作。

皮肤病AI产品已经在一定程度上被皮肤科医生接受和各级医疗机构应用，对于AI在皮肤科应用中的探索，需要各级政府和有关部门加大经费投入和给予一定的政策支持，多学科进行联合攻关，共同对皮肤影像数据进行深入挖掘，研发出能够被广大临床医护人员和患者接受的AI产品。AI在皮肤科中具有广阔的应用前景，不仅显著地提升医生对皮肤疾病的诊疗水平，同时也将改变医生的医疗行为模式，医院皮肤疾病诊疗。CSID作为我国皮肤病AI研发的共性资源和技术平台，医院、高校和行业协会继续开展紧密合作，共同推进皮肤影像技术的普及和人工智能产品在我国的落地化应用，为我国的分级医疗政策和医疗改革作出应有的贡献。

文章来源：《中国数字医学》杂志年第3期，作者及单位：沈长兵李承旭沈雪竞艳王子仪薛珂唐晓枫邹新寅徐峰于瑞星马维民徐峰孟如松崔勇，国家卫生健医院皮肤病与性病科中国医医院研究生院安徽医院皮肤性病科上海麦色智能科技有限公司医院皮肤科中国人民解放军空军特色医学中心皮肤科。

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