好机友日前，一场类似的对决在中日友好医院进行。对阵的一方是来自北京、云南、内蒙古等地的10名皮肤科医生，另一方是首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——优智AI系统。竞赛科目是皮肤肿瘤的临床成功率，还包括皮肤肿瘤性质及肿瘤名称。
比赛开始前，中国人民解放军总医院皮肤病医院孟如松教授拿走60两组皮肤肿瘤病例资料，现场随机提取10两组图片，让医师与优智AI系统同时答题，准确答案以病理临床为金标准。十分钟后，优智AI系统的良性分类符合率约100％，恶性符合率为75％，平均值符合率超过了90％；而医生组对应则分别为76％，62．5％和63％。
AI战胜皮肤科医生。孟如松回应，“人机对战”的结果表明，优智AI系统早已已完成了应用于临床的功能构建，需要为皮肤科医生，特别是在是基层皮肤科医生和较低年资皮肤科医生的临床工作构建有效地助力。对于人类医生远逊AI系统的结果，皮肤病专家并不深感车祸。
2017年，斯坦福大学在《大自然》杂志上公开发表了一份关于皮肤肿瘤机器深度自学的研究。结果显示，深度自学在丰恶性3分类和疾病大类9分类任务上的符合率分别平均72．1％和55．4％。而针对某种程度的分类辨识，专业医生平均值符合率分别为65．8％和54．2％。
“由于皮肤病的临床表现多坐落于肌肤曝露部位，很多疾病可以通过查阅临床图片、皮肤镜图片、病理切片等影像资料来展开辨别。”北京大学人民医院皮肤科主任张天成教授回应，通过海量图片的自学，皮肤科是最合适远程医疗和人工智能的医疗领域。
“对于我国各级医疗机构来说，早期辨识并临床出有皮肤肿瘤是一种挑战，尤其是对于基层医院而言，皮肤肿瘤不易被漏诊，导致相当大的临床问题。”优智AI系统项目联合人、中日医院崔勇在拒绝接受记者专访时回应，本次发售的优智AI，正是针对这一痛点而研发的。
尽管在崔勇显然，目前AI系统还不存在四大瓶颈：皮肤病学特点要求意味著大数据的不能及性、AI技能提供途径导致深度学习策略不完整性、AI辨识维度容许导致技术路径的不成熟性以及人工临床的不确定性影响数据资源的准确性。但对于基层机构而言，优智AI将协助基层医生提升临床水平，减少复发漏诊亲率。同时，崔勇也期望通过与国家远程医疗与互联网医学中心的战略合作，针对AI解决不了的疑难病症积极开展远程救治业务。
此次公布的AI系统是由中国人群皮肤影像资源库（CSID）项目组与优麦科技联合开发已完成。“目前上线的这款系统探讨于皮肤肿瘤，下一步将要扩展到更加多皮肤病病种，限于于更好皮肤病辅助决策场景。”优麦科技首席执行官常江回应，优麦科技和国家远程医疗与互联网医学中心启动的战略合作，就是期望未来三到五年利用新技术，协助最少一万家基层医疗机构和10万名基层医生解决问题各类棘手的临床皮肤病问题。
国家远程医疗与互联网医学中心主任卢清君也回应，优智AI系统的公布在人工智能应用于医疗领域具有里程碑式的意义。“相结合互联网平台、人工智能等技术的不断完善，医疗资源的使用率将大大被优化，从而构建患者、医生、医疗机构等多方共赢。
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