「2018 协和皮肤影像诊断学习班暨帅府园壹号皮肤影像高峰论坛」今日在京开幕。本次会议由中国医学科学院北京协和医院皮肤科与华夏皮肤影像人工智能协作组共同主办。协和医院皮肤科派出了强大的讲者团队，为与会者提供了一场高水准的学术盛宴，会场座无虚席。
会场剪影
精益求精，皮肤影像技术提升诊断率
大会致辞中，大会主席、北京协和医院皮肤科主任、华夏皮肤影像人工智能协作组组长晋红中教授介绍了 3 天会议内容的设置，对参会者表示欢迎。同时，强调了皮肤影像技术的发展大大提升了皮肤疾病诊断的正确率。
晋红中教授致开幕辞
他讲到，皮肤镜是一个体表的透光显微镜，通过光线的反射原理看到可以看到镜下的皮肤色素结构及血管结构。由于皮肤疾病多为可视性，但肉眼可见的不同皮肤形态学表现可能对应了多种疾病，因此肉眼诊断率较低。即使是有经验的医生，诊断率也不超过 60%，距离诊疗要求相差较远。
尽管借助有创型的组织病理检测、血液学检测，维生素检测及当代分子生物学几类工具可以让疾病得到更快更好的诊断，但仍然有很多疾病诊断无法解决，不仅诊断花费大、所需时间较长，也增加了病人的经济和心理负担。在此背景下，皮肤影像学技术，如皮肤镜、共聚焦显微镜、皮肤 B 超等等应运而生，并呈飞速发展态势。
皮肤镜在国际及国内皮肤学姐均有快速发展，临床中应用广泛。皮肤镜可以观察到肉眼看不到的皮表面积其下方结构，可将诊断正确率提高 20%～30%，从而提高皮肤病的诊断水平，并减少不必要的皮肤活检和手术。
多方合作，共促皮肤影像诊断技术迅猛发展
北京协和医院皮肤科副主任、华夏皮肤影像人工智能协作组秘书长刘洁教授在致辞中介绍了，本次学习班在保留全部基础课程的同时，也首次推出了帅府园壹号皮肤影像高峰论坛。届时有国内外的领域内专家与大家共同交流精彩病例与学科前沿。会议期间还将举办首届华夏皮肤镜大赛，以推广、促进皮肤镜技术在临床中的应用。
人工智能的发展是基于影像资源的人工智能，对传统医疗带来了巨大的挑战，但同时也给临床医学的发展带来了新的契机。刘洁教授介绍，国内陆续成立了由协和医院牵头的华夏皮肤影像人工智能协作组、湘雅医院陆前进教授牵头的皮肤病人工智能发展联盟，她希望能够携手推动这一领域的发展。在这次学习班上，两大联盟将签订战略合作协议，为今后皮肤影像人工智能的发展打下坚实的基础。
刘洁教授致欢迎辞
大势所趋，人工智能机遇与挑战并存
2017 年是皮肤人工智能的分水岭。Nature 上发表了一篇关于人工智能（AI）的前瞻性研究，推动整个人工智能起到了很大的促进作用。晋主任介绍了目前国内用于人工智能主要技术是卷积神经网络（CNN）学习方法，可以对很多图片进行分类，比如色素性、非色素性及炎症性，再进进行归集，最后得到同类型的图片合集。
北京协和医院从五年前开始从事皮肤镜的研究工作，已取得多项重要的研究成果。人工智能模型的判断结果能达到 80% 以上的准确率，且和临床医生的判断结果非常接近。 该项研究结果说明人工智能在经过几个月的学习以后，对一些简单问题的判断已经与有经验的皮肤科医生水平相当。刘洁教授团队根据该研究结果所撰写的题为《皮肤科医师与深度卷积神经网络诊断色素痣和脂溢性角化病皮肤镜图像比较》的研究文章已于今年在《中华皮肤科杂志》上发表。
在北京协和医院皮肤影像库中，标准的图片资源多达数十万张。自北京协和医院开展人工智能研究以来，携手重要协作组织，涵盖数据、计算及 AI 的多元整合。为临床的诊疗及推广提供了坚实的后盾。
学员互动
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（摄影/丁香园 记者）
