私人护士 人工智能AI检查皮肤治病又美容

人工智能可以检测出皮肤癌的种类和分型,协助医生快速完成筛查和分型。

皮肤病是发生在皮肤和皮肤附属器官疾病的总称。皮肤是人体最大的器官,皮肤病的种类不但繁多,多种内脏发生的疾病也可以在皮肤上有表现。身体出现问题往往会在皮肤上有表现,皮肤炎平时最常见的是平时最常见的皮肤疾病。

发病原因多,病因不明,病种复杂,但是皮肤病并没有受到应有的尊重,只有极少数的病因很明确,许多患者认为皮肤病不要紧,到皮肤病医院就诊一次后,自觉症状较前好转便不再复诊,造成治疗不能连续,病情反复发作。

甚至,很多皮肤癌症都能够影响生命健康,比如恶性黑色素瘤,恶性黑素瘤是由皮肤和其他器官黑素细胞产生的肿瘤。皮肤黑素瘤表现为色素性皮损在数月或数年中发生明显改变。虽其发病率低,但其恶性度高,转移发生早,死亡率高,黑色素瘤在早期发现条件下的五年存活率超过99%,而晚期发现的存活率则仅为约14%,因此早期诊断、早期治疗很重要。我们应该开始重视皮肤疾病,它不仅仅关于我们的外观,甚至和我们的生命安全息息相关。

人工智能识别常见皮肤病

爱美之心人人都有,因此很多人都想各种办法让自己的皮肤看上去更好,比如说各种化妆品遮盖皮肤炎症,比如有些人去美容院等,但是一方面又不重视皮肤病带来的不确定,人工智能的出现可以让这一切发生变化。

自从人工智能的概念诞生,专家们在图像领域的研究了数十年,直到20世纪90年代,Yann LeCun等人发表论文,确立了卷积神经网络(CNN)的现代结构,2012年Hinton在ImageNet中首次使用深度CNN获得了比第二名高出10% top5准确率,这标志着人工智能在图像识别领域的成熟。

人工智能在图像识别领域的突破,意味着用机器替代人类识别图像已经不再是梦,在接下来的几年中,图像识别技术不断完善,如今在某些领域的图像识别上已经达到甚至超越人类,医生是一个很需要经验的行业,但是现实中医患比例过低,让医生和患者都饱受煎熬。

2014年中华医学会皮肤性病学分会“基层大讲堂”巡礼上公示,我国目前有2.2万名皮肤科医生,平均每6万人口才有1名皮肤科医生,在西部和欠发达地区,每10万人口才有1名皮肤科医生,皮肤科人才十分匮乏。

将人工智能应用到皮肤科,似乎已经刻不容缓,通过大量医生标注的影像数据可以训练出精准的皮病识别诊断模型,比如医疗领域人工智能团队Airdoc在痤疮的识别和分级上已经和皮肤科医生水平相当。

人工智能识别皮肤癌

皮肤病种类繁多,临床上常见的皮肤病就有二百多种,不常见的皮肤癌症和疾病对于很多医生也是一种考验,皮肤癌是最为常见的人类恶性肿瘤之一。每年约有350万美国人罹患皮肤癌,而澳洲的发病率更高。试想一下,如果有一个应用可以辅助医生诊断皮肤癌症,并且诊断准确度和皮肤科医生水平相当,可以起到多么重大的作用。

斯坦福大学人工智能实验室副教授Sebastian Thrun认为通过人工智能的方法可以识别皮肤癌,于是搭建了一套深度学习算法,最终收集了近13万张与皮肤病变相关的图像来“训练”人工智能算法,最终训练出的模型,在准确性上和人类皮肤医生相似,该算法模型与21名皮肤科医生进行皮肤癌识别结果对比,两者的表现基本处在同一水平上。同时在国内, Airdoc开发的算法,可以检测出皮肤癌的种类和分型,协助医生快速完成筛查和分型。

皮肤病饮食护理

饮食护理是皮肤病病人最基本、最重要的护理措施。“病人饮食 ,藉以滋养胃气 ,宜为药力 ,故饮食得宜是为药饵之功 ,失宜则反与药饵为仇 。”皮肤病病人 ,若饮食不当 ,易致病情复发、加重或营养不良。

通过人工智能可以对住院皮肤病病人的饮食护理实施情况进行分析 ,旨在找出其共性问题 ,探索应对措施 ,为临床护理工作提供指导 ,为提高皮肤病的治愈率和减少复发起积极作用。此外,通过人工智能图像识别的方法可以自动分析食物中的营养成份,Airdoc曾经开发过一款应用,可以拍照识别我们平时吃的菜,并且自动分析食物中的营养成份,从而为患者提供饮食建议。人工智能将会是皮肤病患者的私人医生,随时提供最佳饮食方案。


      中国网是国务院新闻办公室领导,中国外文出版发行事业局管理的国家重点新闻网站。本网通过10个语种11个文版,24小时对外发布信息,是中国进行国际传播、信息交流的重要窗口。

      凡本网注明“来源:中国网”的所有作品,均为中国互联网新闻中心合法拥有版权或有权使用的作品,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。

电话:0086-10-88828000

传真:0086-10-88828231

媒体合作:0086-10-88828175

品牌活动合作:0086-10-88828063

广告合作:0086-10-88825964