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皮肤作为人体最浅表和复杂的器官，可发生超过2000种的疾病，其诊断、治疗方式也是多种多样。然而相比于巨大的需求及多样的诊治方式，皮肤科的医疗资源却远远不足。以北京协和医院皮肤科为例，门诊每年接诊达30万人次患者，科室却仅有30位医生，10000：1的差距之下是医护人员的高负荷运转，但仍难以满足广大群众的诊疗需求。基层皮肤科医疗资源更是不足，存在常见病易误诊，肿瘤易漏诊，罕见病不认识的问题。社会现实迫切需要缓解医疗资源紧缺问题的良药。

基于以上需求，人工智能深度融入皮肤病领域成为大势所趋。一方面是图像识别、深度学习、神经网络等技术上的重大突破，另一方面是皮肤病以可视特征为诊疗依据的特点，使得皮肤科与人工智能的结合成为可能。2017年2月，《自然》发表了斯坦福大学研究团队的研究成果《深度学习对皮肤癌分类达皮肤科医师水平》，进一步引爆了人工智能与皮肤疾病融合的研究热潮。该文使用13万张皮肤病图片训练人工智能程序，构建了三分类及九分类的皮肤病分类模型，并将其与多位皮肤科医生进行比较，最终发现人工智能的表现已与医生处于同一水平。

我国皮肤科科研团队研发的人工智能可为病患辅助治疗

以巨大的门诊量为支撑，北京协和医院皮肤科率先成立了皮肤影像中心，建立了多维度影像管理平台，同时也构建了拥有30万张图片，包含临床图片、皮肤镜、超声、病理的协和皮肤影像资源库，为皮肤人工智能的开发打下了坚实基础。北京协和医院皮肤科已与包括北航、北大、清华、美国得克萨斯大学等大学在内的人工智能团队合作，开展皮肤病人工智能的研发。 2018年5年，由北京协和医院皮肤科团队发起的华夏皮肤影像人工智能协作组成立，协作组不断推进人工智能辅助转诊及医联体建设，以开放协同新模式构建皮肤影像人工智能体系。并于2018年8月上线了基于皮肤镜影像的人工智能智能皮肤·皮肤镜版，支持脂溢性角化病、色素痣、基底细胞癌、银屑病、扁平苔藓、湿疹、脂溢性皮炎及病毒疣等8种疾病辅助诊断，累计完成了7000﹢次辅助诊断。

多数皮肤科医生认为人工智能的自动诊断技术将是大势所趋

2019年3月，由国际皮肤病学会-华夏皮肤影像人工智能协作组（IDS-HSIAIC）联合国内十家相关单位共同开展了首次中国皮肤影像及人工智能状况调研，该调研覆盖了国内32个省及直辖市，在短短3周便顺利回收了千余份有效问卷，数据显示多数受访医生认为人工智能领域的发展会对皮肤病的临床实践产生重大影响，人工智能将成为皮肤科医生决策的重要支持。更多受访医生认为，人工智能的自动诊断对皮肤科医生来说是一种机遇，人工智能在皮肤科诊疗中的应用未来可期。

同期，北京协和医院皮肤科医务人员与相关科技人员一道，应用临床照片开展了系列研究，考虑到未来实际应用的现实性和有效性，将项目定位于皮肤病百种常见皮肤病的筛查和辅助诊断，希望通过最简单的、人人都有、人人都会操作的设备和界面就能够帮助医务人员实现临床就诊常碰到、容易混淆的常见皮肤病的筛查和辅助诊断工作。在病种范围的选择、高质量的数据采集、规范化的标记和分类等方面做出了辛苦的努力，目前已建立了一套涵盖108种常见病、普遍适应性的皮肤人工智能筛查和辅助诊断系统（皮肤查查）。

北京协和医院 晋红中教授

小编不得不说若是人工智能正式投入到皮肤科临床实践，那患者看病的时间将大大节省。小编曾因为换季皮肤过敏在医生诊室门口等了两小时，再到缴费排队开药面部治疗，出到医院门口天色已暗。人工智能技术可以应用在疾病诊断上，真的是让人万分期待呀！

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