【億邦動力網訊】上傳幾張症狀照片， 系統就能自動判斷是哪種皮膚病。 無論對於醫生還是患者， 這聽起來無疑都是喜大普奔的好消息。
這種基於皮膚病的人工智慧輔助診斷嘗試， 正在國內醫療領域萌芽。
上周， 中南大學湘雅二醫院、丁香園、大拿科技三方正式發佈了“皮膚病人工智慧輔助診斷系統”， 通過圖片智慧識別皮膚病， 該系統第一期主要是實現以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智慧輔助診斷。
這個被官方冠名以“國內首個”的皮膚病人工智慧輔助診斷系統， 受到了不小的關注。
為什麼皮膚病成為AI熱門？
實際上， 在這三家企業之外， 國內早已有其他企業在探索皮膚病的人工智慧診斷應用。 據億邦動力網瞭解， 在本月更早些時候， 搜狗明醫就聯合醫療人工智慧企業Airdoc上線了一套黑色素瘤智慧識別系統。 患者上傳三張症狀照片後， 後臺將幫助患者分析是否為黑色素瘤。
（圖：人工智慧輔助診斷黑色素瘤）
在國外， 人工智慧輔助診斷皮膚病也早有先例。
以色列公司曾開發的DermaCompare就是一款通過圖片檢測黑色素瘤的應用。 用戶利用手機攝像頭進行“全身攝影（Total Body Photography）”， 上傳到App後， 系統可診斷某種痣是否為黑色素瘤徵兆。
（圖：DermaCompare通過用戶的全身攝影來識別黑色素瘤徵兆）
而斯坦福大學今年年初研發的人工智慧輔助診斷系統也是針對皮膚疾病。 其通過實驗證明：人工智慧對不同皮膚疾病的區分準確度已經超過真人皮膚科醫生。
為什麼都把皮膚病作為切入點？
“醫學上很多的診斷， 要依靠形態學做診斷的， 比如皮膚病。 形態學做診斷的時候， 人工智慧的優勢就得到了充分的體現。 因為人工智慧對圖片的學習是遠遠超過人類的。 ”丁香園CEO張進這樣解釋道。
湘雅二醫院皮膚科主任陸前進介紹， 皮膚病的病種非常多， 將近3000多種， 這些皮膚病的因素各種各樣， 有一部分皮膚病的皮疹相似。 因此， 通過海量的皮膚病圖片， 尋找內在規律，
與皮膚病類似的， 還有眼科疾病——同樣也是依賴圖像識別的領域。 Airdoc創始人張大磊認為， 人工智慧深度學習接下來將被用在各行各業、各個病種上， 但圖像識別領域會進展更為迅速。
人工智慧， 有多準確？
據丁香園方面介紹， 其與中南大學湘雅二醫院、大拿科技合作的“皮膚病人工智慧輔助診斷系統”， 診斷準確率能達到85%以上。
而在國外公開報導中， 人工智慧輔助診斷的準確率更是神乎其神。
斯坦福大學研究人員進行的“人機大戰”實驗中， 人工智慧與21名資深皮膚科醫生的對戰， 也以人類的失敗告終。
在第一場挑戰中， 二者要共同區分兩種不同的皮膚疾病——角質細胞癌與良性脂溢性角化病。
不服氣的人類做了第二項測試， 這次他們比較的是惡性黑色素瘤與良性的痣。 前者是最具殺傷力的皮膚癌。 但在這場比試中， 人類也同樣敗下陣來。
從醫生端走向患者端， 並不簡單
從大的層面來講， 皮膚病的人工智慧診斷系統， 主要有兩個應用方向：一是醫生， 二是患者。
對醫生來說， 人工智慧診斷系統會是極好的診斷助手， 有利於提高效率， 減小誤診率。 而對患者來說， 可以通過傻瓜式的操作， 很快對自己的病情有初步瞭解，
面向醫生端， 作為輔助診斷的工具， 是目前人工智慧應用到皮膚科的主要場景。 尤其對於診斷能力偏弱的基層醫生來說，人工智慧的輔助無疑是大有幫助的。
不過，人工智慧輔助診斷走向患者端，實現患者自查，似乎也是必然趨勢。
雖然丁香園與中南大學湘雅二醫院、大拿科技聯合推出的智慧診斷系統目前就只面向醫生，但據丁香園CEO張進透露，接下來該系統也可能向患者端開放，指導患者更準確地掛號或者選擇合適的醫生。
相比之下，Airdoc步子邁得更大。據悉，Airdoc的皮膚病人工智慧輔助診斷系統除了用在部分醫療機構，已經開始通過與搜狗明醫合作，用到患者端。
然而，這一激進的嘗試很快遇到阻礙。
億邦動力網瞭解到，Airdoc此前與搜狗明醫合作上線的黑色素瘤圖片識別系統上線不足半月，就迅速下線。
(圖：Airdoc與搜狗明醫合作上線的黑色素瘤智慧識別項目）
下線的具體原因不得而知，但這一產品引來的爭議也是不可回避的。
Airdoc相關負責人稱，該系統上線後，受到了一些用戶質疑。“為了確保AI分析結果的可靠性和權威性，我們邀請了皮膚專家對照片識別結果進行把關。這一做法受到一些用戶的質疑，認為我們是偽人工智慧。”
此外，Airdoc創始人張大磊也坦承，使用人工智慧做輔助診斷還存在法律和倫理問題。據億邦動力網瞭解，通過互聯網醫療平臺，即便是真人醫生向患者提供疾病診斷服務，目前都還沒有完全放開。直接通過機器進行疾病診斷，更是存在巨大的政策、法律風險。
“人工智慧輔助診斷用到患者端，一方面需要取得足夠的大眾信任，谷歌的阿法狗通過人機大戰的方式算是一種絕佳的獲取大眾信任的方式；與此同時，醫療人工智慧還需要建立行業標準和規範。”一位醫生這樣告訴億邦動力網。
張大磊表示，Airdoc過去幾年也和美國國立衛生研究院及國內衛生部緊密合作，參與制定了相關領域的兩國標準，同時Airdoc還簽署了伊隆·馬斯克和霍金髮起的AI行業公約（億邦注：霍金一直在不斷發出警告，讓人們警惕人工智慧的威脅。2015年，霍金與喬姆斯基、伊隆·馬斯克等人發佈公開信，要求對人工智慧發展實施更大的監督）。
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尤其對於診斷能力偏弱的基層醫生來說，人工智慧的輔助無疑是大有幫助的。不過，人工智慧輔助診斷走向患者端，實現患者自查，似乎也是必然趨勢。
雖然丁香園與中南大學湘雅二醫院、大拿科技聯合推出的智慧診斷系統目前就只面向醫生，但據丁香園CEO張進透露，接下來該系統也可能向患者端開放，指導患者更準確地掛號或者選擇合適的醫生。
相比之下，Airdoc步子邁得更大。據悉，Airdoc的皮膚病人工智慧輔助診斷系統除了用在部分醫療機構，已經開始通過與搜狗明醫合作，用到患者端。
然而，這一激進的嘗試很快遇到阻礙。
億邦動力網瞭解到，Airdoc此前與搜狗明醫合作上線的黑色素瘤圖片識別系統上線不足半月，就迅速下線。
(圖：Airdoc與搜狗明醫合作上線的黑色素瘤智慧識別項目）
下線的具體原因不得而知，但這一產品引來的爭議也是不可回避的。
Airdoc相關負責人稱，該系統上線後，受到了一些用戶質疑。“為了確保AI分析結果的可靠性和權威性，我們邀請了皮膚專家對照片識別結果進行把關。這一做法受到一些用戶的質疑，認為我們是偽人工智慧。”
此外，Airdoc創始人張大磊也坦承，使用人工智慧做輔助診斷還存在法律和倫理問題。據億邦動力網瞭解，通過互聯網醫療平臺，即便是真人醫生向患者提供疾病診斷服務，目前都還沒有完全放開。直接通過機器進行疾病診斷，更是存在巨大的政策、法律風險。
“人工智慧輔助診斷用到患者端，一方面需要取得足夠的大眾信任，谷歌的阿法狗通過人機大戰的方式算是一種絕佳的獲取大眾信任的方式；與此同時，醫療人工智慧還需要建立行業標準和規範。”一位醫生這樣告訴億邦動力網。
張大磊表示，Airdoc過去幾年也和美國國立衛生研究院及國內衛生部緊密合作，參與制定了相關領域的兩國標準，同時Airdoc還簽署了伊隆·馬斯克和霍金髮起的AI行業公約（億邦注：霍金一直在不斷發出警告，讓人們警惕人工智慧的威脅。2015年，霍金與喬姆斯基、伊隆·馬斯克等人發佈公開信，要求對人工智慧發展實施更大的監督）。
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