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皮肤疾病计算机辅助诊断的研究现状及未来 [复制链接]

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年7月2日至4日,“华夏皮肤影像AI峰会暨第六届协和皮肤影像诊断学习班”在北京成功举办。本次会议邀请了多位国际、国内皮肤影像领域的顶尖专家作为大会嘉宾进行会议发言。同时,也邀请了多名优秀的青年学者在会议上分享学术内容。在此大咖云集的会议中,各位专家交流经验、融聚智慧、激荡思想,再次引领了皮肤影像领域的学术前沿。

皮肤疾病计算机辅助诊断的研究现状及未来

大会主席:刘洁教授

大会开幕式上,大会主席、医院皮肤科副主任刘洁教授作为主持人致辞。

刘洁教授介绍到,本次大会融合了皮肤影像、人工智能、互联网医疗、慢病管理等多种元素,包含了皮肤肿瘤、非肿瘤皮肤病、互联网医疗、AI慢病管理、治疗评估、青年专场、征文大赛以及疑难病例讨论等多个专场和版块。

此次大会邀请了多位国际、国内皮肤影像领域的顶尖专家,将作为大会嘉宾进行会议发言。同时,也邀请了许多优秀的青年学者为我们分享学术内容,为会议注入年轻的血液。

CBS皮肤镜团队在大会现场

刘洁教授谈到,目前的观点认为,未来AI在临床诊断上的应用主要以人机协作为主,并以此提高临床诊断的准确率。

虽然目前大多数研究都在比较AI和医生的诊断准确率,但是这不是研究的最终目的。最终我们希望AI能够对临床工作有实质性的帮助。对此,刘洁教授列举了一些国内外的相关研究,研究显示,医生和AI结合判断的准确率更高,决策的敏感性更强,且具有统计学意义。

接下来,刘洁教授还讲述了AI对一些特殊部位皮肤疾病的辅助诊断的研究,整体来讲,AI判断这类疾病良恶性的准确率已达到医生水平,并且可以提升经验不足的医生判断的准确率。

刘洁教授所在课题组也做了一系列的AI诊断研究。截至年,发表的研究中使用的AI模型已经不仅限于皮肤肿瘤,还纳入了炎症性疾病。

近期,该课题组的研究结果已发表在FrontiersinMedicine杂志上,研究包含了门诊中最常见的14种疾病,例如皮肤肿瘤、良性的色素痣、脂溢性角化、皮肤纤维瘤、玫瑰痤疮、寻常痤疮等。面对这些疾病,利用皮肤镜图片训练出的AI模型的整体诊断准确率可以达到95%。

刘洁教授认为,未来如何使用AI提高临床医生的诊疗效率,是我们必须要面对和深入思考的问题。

CBS无微不智

AI,即人工智能,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

相关研究显示,医生和AI结合判断的准确率更高,决策的敏感性更强,利用皮肤镜图片训练出的AI模型的整体诊断准确率可以达到95%。

AI,是面向未来的!

这就要求皮肤镜的生产研发单位,更进一步提升产品的智能化以及图像的清晰化,为人工智能做好底层的软硬件服务。

早在年,CBS皮肤镜就已经率先推出专用于面部医美项目检测的皮肤镜多光谱“云镜”,该产品集:面部皮肤多光谱成像、治疗效果前后自动对比、人脸识别于一体,多项医美生理项目数据检测、面部皮损AI诊断,多项技术系国内首创。

并且,CBS公司同年度还推出皮肤科影像管理系统——CBS云影系统(PACS)。

该系统首次真正实现皮肤科医学影像文件的集成化云端存储和管理;构建影像中心与门诊的高效数据传输;同时实现远程信息交互和会诊等功能。

这些都为未来AI的应用和发展提供了软硬件基础。

CBS4K极致高清多光谱皮肤镜在大会现场展示

CBS公司4KUHD超高清皮肤影像设备,将皮肤镜学、光学技术与数字成像技术相结合,为皮肤科影像领域真正开启4K超高清新时代。

4K超高清皮肤镜影像拥有大于*px的分辨率,是全高清分辨率(*px)的4倍,能够为皮肤科医师精细显示皮损中的血管形态、色素结构等皮肤镜特征,有效帮助医师进行精准的皮肤病诊疗。 

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