（实习记者于紫月）皮肤病种类繁多，误诊率高，根治困难，“外不治癣”甚至已经成为一句俗语。然而，人工智能（ai）技术或将解决困扰医学界上千年的治“癣”难题。近日，首届全国皮肤病人工智能临床应用研究高峰论坛在北京召开，论坛宣布中国人群皮肤影像资料库项目（csid）研究院成立，旨在研讨、推动、加速ai技术在皮肤病诊治中的应用。

皮肤病具有怎样的特性适合ai技术的辅助诊治？csid项目发起人、中日友好医院皮肤科主任崔勇教授告诉科技日报记者，在所有的临床学科中，皮肤科最适合引入ai技术。首先，皮肤病主要基于皮肤影像等直观特征诊治，这些直观特征可以转化为数字模型，ai技术中的深度学习具备对其的处理能力，这是ai技术能够辅助皮肤病诊治的前提条件。此外，皮肤病患者众多、医生少，皮肤科医生接诊量巨大，诊断准确率易受脑力限制、情绪波动等影响，ai技术不受外界因素影响，脑力无限，诊断准确率比较稳定。

记者了解到，ai技术辅助皮肤病诊治已经不再停留在纸面设想中。本届论坛上，csid与优麦科技联合推出首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——“优智皮肤ai”的2.0版本。根据临床试验，优智皮肤ai新版本能够准确判断17种皮肤肿瘤的具体类型，皮肤肿瘤良恶性识别率达到91.2%，疾病种类识别率超过81.4%，这一数字已经远远超出基层医院皮肤科的诊断准确率。同时，优智皮肤ai的诊断范围正在由皮肤肿瘤向其他常见皮肤病扩展。目前，该app免费向医师开放，但需皮肤镜、台式工作站等硬件设施获取患者的病理图片或相关资料。

ai技术在皮肤病诊治中的进一步应用仍需解决一些难题。在崔勇看来，获取完整的皮肤病数据是不可能的。皮肤病种类太多，超过2000种，难以获得涵盖所有病种的大数据库，优智皮肤ai着重解决关注度高、常见的皮肤肿瘤等问题。其次，深度学习策略仍需完善技术问题，深度学习在围棋上击败了人类，但医学思维相比围棋更为复杂，需要进一步改进的深度学习算法。另外，皮肤病非常复杂，现代皮肤病学还在发展，对一些皮肤病种认识并不清晰，更谈不上运用ai技术诊治，现在只能在一些边界明确、诊断明确、不容易误诊的常见皮肤病中引入ai技术，逐步拓展病种范围。

“相关研究数据表明，基层医院的皮肤病误诊率可高达70%，这也是我们将基层医院广大医师作为目前推广对象的主要原因。”崔勇表示，希望能够通过ai技术在皮肤病学科的进一步完善和普及，让患者对基层医师的信任度大为提高，从而降低目前大型综合或专科医院的病人数量上的巨大压力，实现皮肤病领域的“常见病、多发病去基层医院，疑难杂症、急危重症去大医院”的愿景。

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