皮肤科人工智能应用调查报告

皮肤科人工智能应用调查

一调查研究目标通过调查研究，了解皮肤科医生对人工智能信息的关注度、皮肤科医生对人工智能的角色定位；从皮肤科医生的角度出发，分析和探讨人工智能在皮肤科领域新的应用场景，以及哪些皮肤疾病比较适合和需要开展人工智能研究和应用。同时，开展我国皮肤科领域人工智能组织和研究项目的调查和总结；通过对我国现有皮肤科领域人工智能产品的应用现状进行重点调查，了解我国皮肤科领域人工智能产品的数量、产品的成熟度、产品未来应用前景等方面内容。二调查研究方法（一）调查表设计、调查实施、数据录入和统计分析通过查阅文献和咨询相关领域的专家完成问卷的设计工作，并请相关领域专家进行审阅和提出修改意见，对调查表内容进行完善，最终完成调查表的设计。优麦医生是中国目前最大的皮肤医生在线学习协作平台，有20000余名皮肤科医生（全国约24000名皮肤科医生）在平台上实名注册和学习。本文调查研究依托优麦医生平台进行网上问卷调查，随机邀请皮肤科医生在线填写问卷。网上在线调查的数据导出后，对数据进行质控，质控后的数据采用SPSS16.0软件进行分析。统计分析方法包括卡方检验、Z检验、方差分析、相关/回归分析等。显著性统计学标准设置为P＜0.05。（二）皮肤科人工智能组织、研究项目、产品应用现状调研本文的调查研究采用重点调查和专家咨询的方法，对我国皮肤科领域的人工智能组织以及已开展的研究项目进行调查和总结，对我国现有皮肤科领域人工智能产品的应用现状进行重点调查，包括产品的数量、成熟度、未来应用前景等方面。三研究内容和结果（一）调查对象基本资料1.参与调查的皮肤科医生所属省份情况分析来自31个省/自治区/直辖市共737位皮肤科医生参加了调查研究（见表1、图1），参与调查人数排在前三位的分别是云南省（90人）、安徽省（84人）、山东省（73人）。表1参与调查研究的皮肤科医生所属省份情况单位：人，%省份频数占比累计占比上海243.33.3云南9012.215.5内蒙古131.717.2北京496.623.9吉林121.625.5四川131.827.3天津50.728.0宁夏10.128.1安徽8411.439.5山东739.949.4山西233.152.5广东334.557.0广西172.359.3新疆131.861.1江苏476.467.4江西121.669.1河北283.872.9河南253.476.3浙江304.180.3海南30.480.7湖北364.985.6湖南81.186.7甘肃172.389.0福建172.391.3贵州91.292.5辽宁172.394.8重庆131.896.6陕西152.098.6青海30.499.1黑龙江70.9100.0合计737100100.0|Excel下载表1参与调查研究的皮肤科医生所属省份情况图1参与调查研究的皮肤科医生所属省份情况2.参与调查的皮肤科医生年龄分布737位皮肤科医生平均年龄为37.04岁（标准差为9.115），年龄中位数为36岁。年龄分布如图2所示。图2参与调查研究的皮肤科医生年龄分布情况3.参与调查的皮肤科医生男女比例737位皮肤科医生男女比例为：男性占40.03%，女性占59.97%（见图3）。图3参与调查研究的皮肤科医生男女比例4.参与调查的皮肤科医生学历情况737位皮肤科医生的学历主要为大学本科（40.98%）和硕士研究生（37.58%），学历分布如图4所示。图4参与调查研究的皮肤科医生学历情况5.参与调查的皮肤科医生职称情况737位皮肤科医生的职称主要为主治医师（37.72%）和住院医师（29.31%），职称分布如图5所示。图5参与调查研究的皮肤科医生职称情况6.参与调查的皮肤科医生所在医院级别情况737位皮肤科医生所在医院级别主要为三级（60.24%）和二级（26.73%），所在医院级别分布如图6所示。图6参与调查研究的皮肤科医生所在医院级别情况7.参与调查的皮肤科医生所在医院性质情况737位皮肤科医生所在医院性质主要为公立医院（92.67%），所在医院性质分布情况如图7所示。图7参与调查研究的皮肤科医生所在医院性质情况（二）皮肤科医生对人工智能信息的了解途径和关注度皮肤科医生对人工智能信息关注度如何，以及以什么方式（渠道）关注人工智能信息，是本调查研究需要了解的内容之一（问题如下）。同时，本文也分析了不同级别医院、不同职称、不同学历以及不同性别的皮肤科医生对人工智能信息的关注度差异。1.皮肤科医生了解人工智能信息的渠道分析对皮肤科医生了解人工智能信息的渠道进行调查研究，调查结果如表2所示。表2皮肤科医生了解人工智能信息的渠道单位：人，%渠道人数比例复选情况人数比例网络61483.316种253.39电视20828.225种425.69科幻电影或小说9112.344种9913.43书籍、报刊25835.013种16221.98会议、论坛54473.812种18825.51其他12617.11种22130|Excel下载表2皮肤科医生了解人工智能信息的渠道2.皮肤科医生对人工智能信息的关注度分析了解皮肤科医生对人工智能信息的关注度，并比较不同职称、不同学历、不同医院级别、不同性别的皮肤科医生对人工智能信息关注度的差异。（1）被调查的皮肤科医生对智能信息的关注度情况皮肤科医生对人工智能信息的总体关注度（包括主动积极关注、被动积极关注、一般关注）达到99.45%（见图8）。图8皮肤科医生对人工智能信息的关注度情况（2）不同职称皮肤科医生对人工智能信息关注度情况不同职称皮肤科医生对人工智能信息的关注度如图9所示，各组之间差异无统计学意义（χ2=16.775，P=0.158）。图9不同职称皮肤科医生对人工智能信息关注度情况（3）不同医院级别皮肤科医生对人工智能信息关注度情况不同医院级别皮肤科医生对人工智能信息的关注度如图10所示，各组之间差异有统计学意义（χ2=20.131，P=0.017）。图10不同医院级别皮肤科医生对人工智能信息的关注度（4）不同学历皮肤科医生对人工智能信息关注度情况不同学历皮肤科医生对人工智能信息的关注度如图11所示，各组之间差异有统计学意义（χ2=25.280，P=0.014）。图11不同学历皮肤科医生对人工智能信息的关注度（5）不同性别皮肤科医生对人工智能信息关注度情况不同性别皮肤科医生对人工智能信息的关注度如图12所示，各组之间存在显著差异（χ2=28.684，P=0.000003）。图12不同性别皮肤科医生对人工智能信息的关注度（三）皮肤科医生对人工智能的角色定位人工智能在皮肤科领域的应用发展迅速，将来是否会取代皮肤科医生已成为热门话题。皮肤科医生认为人工智能将“取代”还是“辅助”皮肤科医生的日常诊疗活动，或认为“没有什么作用”？本文通过调研比较了不同职称、不同学历、不同医院级别、不同性别的皮肤科医生对人工智能角色定位理解的差异。1.被调查皮肤科医生对人工智能的角色定位总体情况96.74%的皮肤科医生对人工智能的角色定位为“辅助皮肤科医生日常诊疗活动”（见图13）。图13被调查皮肤科医生对人工智能的角色定位总体情况2.不同职称皮肤科医生对人工智能角色定位情况不同职称皮肤科医生对人工智能角色定位情况如图14所示，各组之间差异无统计学意义（χ2=16.727，P=0.16）。图14不同职称皮肤科医生对人工智能角色定位3.不同医院级别皮肤科医生对人工智能角色定位情况不同医院级别皮肤科医生对人工智能角色定位情况如图15所示，各组之间存在显著差异（χ2=48.689，P=1.8978E-7）。图15不同职称皮肤科医生对人工智能角色定位4.不同学历皮肤科医生对人工智能角色定位情况不同学历皮肤科医生对人工智能角色定位情况如图16所示，各组之间存在显著差异（χ2=40.921，P=0.000051）。图16不同学历皮肤科医生对人工智能角色定位5.不同性别皮肤科医生对人工智能角色定位情况不同性别皮肤科医生对人工智能角色定位情况如图17所示，各组之间差异无统计学意义（χ2=1.792，P=0.616777）。图17不同性别皮肤科医生对人工智能角色定位（四）皮肤科医生认为人工智能在各级医院的需求情况目前来说，大型医院开始陆续使用人工智能产品，一些基层医院也在有关科室进行了尝试和探索。我们通过对皮肤科医生的调查，了解皮肤科医生认为哪级医院更需要人工智能辅助皮肤病的诊断和鉴别（见表3）。表3皮肤科医生认为人工智能在各级医院的需求情况单位：人，%医院人数比例复选情况人数比例三级医院42858.075种00二级医院46963.634种15821.43一级医院34546.813种12316.69卫生室/皮肤病诊所32343.822种13818.72其他304.071种31843.15|Excel下载表3皮肤科医生认为人工智能在各级医院的需求情况（五）皮肤科医生希望人工智能应用的皮肤病种类皮肤科哪些疾病适合应用人工智能？皮肤科医生更期待对哪些疾病开展人工智能研究与应用？我们通过对皮肤科医生的调查，了解皮肤科医生希望人工智能应用的皮肤病种类（见表4）。表4皮肤科医生希望人工智能应用的皮肤病种类单位：人，%疾病人数比例皮肤肿瘤68392.67银屑病43659.16痤疮28538.67白癜风46863.5黑甲50468.39脱发疾病47464.31过敏性皮肤病34346.54其他20327.54|Excel下载表4皮肤科医生希望人工智能应用的皮肤病种类四我国皮肤科人工智能领域科研产出我国专家在皮肤科领域人工智能方面的论文发表（学位论文、期刊论文、会议论文）、科技报告、专利情况如表5、图18、图19所示，皮肤科人工智能论文发表受基金资助情况如表6所示。表5皮肤科人工智能论文发表（学位论文、期刊论文、会议论文）、科技报告、专利情况单位：篇/项，%年份数量占比201897.6320171916.102016108.47201554.24201465.08201332.54201275.932011108.47201065.08200965.08200875.93200775.93200654.24200532.54200410.85200332.54200232.54200143.39199610.85199510.85199410.85199310.85|Excel下载表5皮肤科人工智能论文发表（学位论文、期刊论文、会议论文）、科技报告、专利情况图18我国皮肤科人工智能论文发表、科技报告、专利情况图19我国皮肤科人工智能论文发表、科技报告、专利情况表6皮肤科人工智能论文发表受基金资助情况单位：篇，%基金名称数量占比国家自然科学基金627.272014年西北民族大学研究生科研（实践）14.55上海市科委资助项目14.55中国博士后科学基金14.55双一流引导专项资金14.55吉林大学“985工程”项目14.55吉林省科技发展项目14.55国家自然科学基金青年基金项目14.55国家高技术研究发展计划（863计划）14.55安徽省自然科学基金14.55广西自然科学基金14.55广西高校科研项目14.55梧州学院广西高校行业软件技术重点实验室项目14.55梧州学院院级项目14.55河南中医学院省属高校基本科研业务费14.55河南省中医管理局中医药科学研究专项课题14.55河南省高等学校重点科研项目14.55河南中医学院省属高校基本科研业务费14.55河南省中医管理局中医药科学研究专项课题14.55河南省高等学校重点科研项目14.55|Excel下载表6皮肤科人工智能论文发表受基金资助情况目前，我国皮肤科人工智能领域论文发表（学位论文、期刊论文、会议论文）、科技报告、专利总量较少，但近年来呈现明显上升趋势，随着众多专家参与皮肤科人工智能领域的研究，未来将会有更多的成果产出。五我国皮肤科人工智能领域学术组织现状随着人工智能在医学领域的广泛应用，我国皮肤科领域相继成立了多个人工智能组织。（一）中国人群皮肤影像资源库皮肤病学是比较依赖形态学特征的学科，皮肤影像是皮肤病诊断的重要手段。皮肤影像诊断由最初的望诊，发展到放大镜和显微镜辅助诊断，再到近年来应用数字影像学技术和智能分析。目前以皮肤镜、皮肤超声、皮肤CT为代表的皮肤影像技术已成为临床皮肤病诊断的重要工具。皮肤影像诊断技术在国际上被广泛接受和应用，已有大量专业书籍及论文出版，建立了各级专业学会组织，形成了相对完整的理论体系，成为皮肤科临床、教学及转化医学研究中不可或缺的重要组成部分。皮肤影像诊断技术在我国应用的时间较短，但近年来发展迅猛，多部书籍及译著相继出版，受到广大皮肤科医生欢迎。在这一时代背景下，中日友好医院的崔勇教授等于2017年率先发起成立中国人群皮肤影像资源库项目（ChineseSkinImageDatabase，CSID），联合皮肤性病学界专家团队与互联网及数据技术团队，以智慧诊断集成方案为最终归宿。项目的目标是建立可用于建立辅助诊断模式的中国人群特异性的皮肤影像资源库。项目预期成果是在现有工作基础上，集中国内皮肤影像领域的优势学科，构建皮肤影像协作网，基于互联网技术团队，开发皮肤病辅助诊断的质量管理系统和面向用户的图像服务“云”平台，在此基础上构建“多维度皮肤影像资源库”、开发数据归集模式和数据信息挖掘技术，探索建立皮肤病辅助诊断模式。项目特色是基于全国各地区中国人群的图像数据和更为精确的数据挖掘技术，探索适用于多种皮肤病的辅助诊断模型，为广大医生提供更好的临床决策支持。项目的专家团队由国内在皮肤影像领域具备研究经验和实力的专家联合发起，并得到中华医学会皮肤性病学分会、中国中西医结合皮肤性病专业委员会、中国医师协会皮肤科医师分会、中国医疗保健国际交流促进会皮肤科分会、中国医学装备协会皮肤病与皮肤美容分会等学术团体旗下皮肤影像组织的大力支持。中华医学会皮肤性病学分会名誉主委张学军教授、前任主委张建中教授和郑捷教授、复旦大学华山医院王侠生教授、美国梅奥医院MarkPittelkow教授5位教授担任本项目顾问，崔勇教授担任项目组组长，中国人民解放军空军总医院孟如松教授、北京协和医院刘洁教授、北京大学第一医院李航教授、304医院邹先彪教授、郑州大学第一医院于建斌教授、复旦大学华山医院徐峰教授等担任副组长。依托中日友好医院的国家远程医疗与互联网医学中心组织构架，CSID已经建立覆盖2000多家医院的体系和网络。CSID的建设愿景在于建立一个基于皮肤影像大数据资源的共享式、开放式、协作式工作平台，发挥三大“赋能”作用，包括提升基层皮肤科医生皮肤病诊断能力、支持全国皮肤科医生开展相关皮肤病的AI应用研发、优化皮肤影像装备和解决方案等。（二）国家远程医疗与互联网医学中心皮肤科专委会AI辅助诊疗是科技助推医疗服务体系发展的一个缩影。对患者来说更重要的是，随着互联网技术的渗透，AI辅助诊疗能在很大程度上打破信息壁垒，促进优质医疗资源下沉。1998年，作为国家首批试点单位，中日友好医院建成远程医疗平台，2018年升级为国家远程医疗与互联网医学中心，在全国范围构建远程医疗协作网络。利用互联网开展面向全国基层医疗机构的技术辐射和学科帮扶。该中心目前已覆盖31个省份，与超过3000家医院建立远程医疗业务关系，每年接受疑难病例远程会诊和远程诊断超6000例次。2018年3月，国家远程医疗与互联网医学中心正式成立皮肤科专委会，聘请王侠生、张学军、张建中、郑捷、陆前进、连石、李若瑜、杨蓉雅、晋红中、王刚、徐金华、高兴华、张福仁、孙建方、高天文、美国梅奥医院MarkPittelkow、国际远程皮肤病学会主席PaolaPasquali共17位教授担任顾问，中日友好医院崔勇教授担任主任委员，已经遴选全国300余位专家担任委员。专委会将主要负责：①皮肤科远程医疗相关标准建立和体系构建，已经完成国家标准《远程皮肤病学》初稿的撰写，并建成覆盖2000多家医院皮肤科的远程医疗体系；②皮肤科人工智能相关标准的建立和研发，与中国人群皮肤影像资源库（CSDI）项目对接，完成适用于我国人群的皮肤病AI研发与推广应用；③皮肤病互联网医疗模式的探索和实施，已经与优麦医疗签订战略合作伙伴协议，将利用在皮肤科医生群体中覆盖率较高的互联网平台，积极推动皮肤病互联网诊疗模式和流程的建立和完善。（三）中国医学装备人工智能联盟皮肤科委员会为了更好地促进人工智能医疗的发展及落地，按照国家《新一代人工智能发展规划》、《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018～2020年）》的总体要求，在工业和信息化部及国家卫生健康委员会的指导和大力支持下，中国医学装备协会牵头联合北京协和医院、中日友好医院等11家单位，共同发起成立中国医学装备人工智能联盟。该联盟旨在联合相关单位开展人工智能技术、标准和产业化的研究，共同探索人工智能在医学装备领域的新模式和新机制，推进技术与产业的研究与应用。中国医学装备协会赵自林会长受聘担任中国医学装备人工智能联盟理事长，中日友好医院院长孙阳教授、复旦大学皮肤病研究所张学军教授等受聘担任中国医学装备人工智能联盟副理事长。中国医学装备人工智能联盟成立皮肤科委员会，目标是建立进行皮肤科人工智能产品研发、应用和推广的企业与医生联盟。同时，优麦科技、北京三惟康健科技有限公司、南京倍宁医疗器械有限公司、武汉博视电子有限公司、上海康奥医疗科技有限公司、北京德麦特捷康科技发展有限公司、广州创弘医疗科技有限公司、上海希格玛高技术有限公司、深圳市吉斯迪科技有限公司-GSD、北京金宏帆商贸有限责任公司10家单位加入联盟，共同为我国皮肤科人工智能事业发展贡献力量。（四）华夏皮肤影像及人工智能协作组中国医疗保健国际交流促进会皮肤科分会（医促会皮肤科分会）于2017年设立皮肤影像学组，促进了皮肤影像技术的推广和应用。华夏皮肤影像及人工智能协作组在原医促会皮肤科分会皮肤影像学组的基础上，进一步邀请这一领域的国内专家，专注于制定适应我国国情的专家共识和指南；开展相关会议及交流活动；系统开展与皮肤无创影像诊断技术相关的临床研究和基础研究；研发新型皮肤影像设备和皮肤影像大数据管理系统；将区块链技术应用于智慧医疗；开发基于皮肤影像资源的人工智能系统；推广并规范人工智能在皮肤科医疗、教学及科研领域的应用；推动远程皮肤病学发展；建立与相关国际组织的联系与交流。提升我国医生在这一领域的整体执业水平，并与世界组织接轨，提升我国在这一领域的世界影响力。华夏皮肤影像及人工智能协作组的组织架构：协作组组长晋红中教授；秘书长兼副组长刘洁教授；顾问中华医学会皮肤性病学分会主任委员陆前进教授，国际远程皮肤病协会主席PaolaPasquali教授，国际皮肤镜学会前主席、联合创始人，国际远程皮肤病学会前主席、联合创始人H.PeterSoyer教授。（五）皮肤病人工智能发展联盟2018年4月，由中华医学会皮肤性病学分会第十五届委员会主任委员、中南大学湘雅二医院皮肤科主任陆前进教授等发起成立了皮肤病人工智能发展联盟。陆前进教授任联盟主席，丁香园副总裁张伟担任联盟秘书长，联盟成员来自全国多个中心的专家团队。该联盟由全国近100家综合与基层医院组成，包括70多家综合性医院作为协作中心参与临床实践。皮肤病人工智能发展联盟的未来发展规划：“未来5年，联盟将分三个阶段发展。2018年作为第一阶段，将建立健全联盟框架和发展机制，构建成为可信赖的综合诊疗平台；2019～2020年作为体系发展阶段，将实现对主要皮肤疾病的诊疗覆盖，建立皮肤科人工智能领域行业标准；2021～2023年为生态完善阶段，形成产学研的完整价值链条。”六我国皮肤科人工智能领域研究项目现状我国皮肤科人工智能领域获得多项国家自然科学基金资助（见表7）；同时，中国人群皮肤影像资源库项目设立开放式研究基金计划（CSID-ORF），开展皮肤影像学相关研究（见表8、表9），助力我国皮肤科人工智能研究的发展。表7我国皮肤科人工智能领域获得国家自然科学基金资助情况序号项目信息1批准号：60672152

项目代码：F010810

项目名称：偏振光皮肤镜数字图像分析技术在恶性黑素瘤早期诊断中的研究

负责人：孟如松

项目类别：国家自然科学基金面上项目

批准金额：28万元

起止时间：2007年1月～2009年12月2批准号：61071138

项目代码：F010401

项目名称：皮肤镜图像的精准分割技术研究

负责人：谢凤英

项目类别：国家自然科学基金面上项目

金额：30万元

起止时间：2011年1月～2013年12月3批准号：81372057

项目代码：H1505

项目名称：计算机辅助个体化人体3D模型的建立及其在烧伤面积评估中的应用

项目类别：国家自然科学基金面上

项目负责人：唐洪泰

批准金额：70万元

起止时间：2014年1月1日～2017年12月1日4批准号：61401263

项目代码：F0125

项目名称：数字全幅皮肤组织病理学切片计算机辅助图像定量分析关键技术研究

项目类别：国家自然科学基金青年科学基金项目

负责人：陆城

批准金额：24万元

起止时间：2015年1月1日～2017年12月1日5项目代码：E0608

项目名称：基于激光散斑成像的皮肤组织结构无损探测与血管性皮肤病个性化智能精准治疗装置

所属类别：国家重大科研仪器研制项目

负责人：陈斌

批准金额：547.66万元

起止时间：2018年1月～2022年12月6项目代码：F012509

项目名称：皮肤镜图像多分类算法研究

所属类别：国家自然科学基金面上项目

负责人：谢凤英

批准金额：66万元

起止时间：2019年1月～2022年12月|Excel下载表7我国皮肤科人工智能领域获得国家自然科学基金资助情况表8中国人群皮肤影像资源库项目开放式研究基金计划（CSID-ORF）第一轮立项项目序号项目信息1项目编号：CSID-ORF-201701

项目名称：皮肤共聚焦显微镜探头压力测定研究及装置研制

负责人：方震

批准金额：5万元

起止时间：2017年11月～2018年5月2项目编号：CSID-ORF-201702

项目名称：MF的皮肤CT图像特征及随访数据

负责人：姜倩

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月3项目编号：CSID-ORF-201703

项目名称：MF的皮肤CT图像特征及随访数据

负责人：刘华绪

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月4项目编号：CSID-ORF-201704

项目名称：MF的皮肤CT图像特征及随访数据

负责人：于世荣

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月5项目编号：CSID-ORF-201705

项目名称：中国人群银屑病的多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：刘永斌

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月6项目编号：CSID-ORF-201706

项目名称：中国人群银屑病的多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：王文菊

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月7项目编号：CSID-ORF-201707

项目名称：中国人群银屑病的多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：范星

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月8项目编号：CSID-ORF-201708

项目名称：中国人群脂溢性角化的多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：刘洁

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月9项目编号：CSID-ORF-201709

项目名称：中国人群脂溢性角化的多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：辛琳琳

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月10项目编号：CSID-ORF-201710

项目名称：中国人群脂溢性角化的多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：陶娟

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月11项目编号：CSID-ORF-201711

项目名称：中国人群正常皮肤超声影像学数据收集与分析

负责人：于瑞星

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月12项目编号：CSID-ORF-201712

项目名称：中国人群正常皮肤超声影像学数据收集与分析

负责人：徐峰

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月13项目编号：CSID-ORF-201713

项目名称：中国人群正常皮肤超声影像学数据收集与分析

负责人：李珊山

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月14项目编号：CSID-ORF-201714

项目名称：可用于数据库建设的皮肤病病名系统的分析与建立

负责人：孙东杰

批准金额：1万元

起止时间：2017年11月～2018年5月|Excel下载表8中国人群皮肤影像资源库项目开放式研究基金计划（CSID-ORF）第一轮立项项目表9中国人群皮肤影像资源库项目开放式研究基金计划（CSID-ORF）第二轮立项项目序号项目信息1项目编号：CSID-ORF-201715

项目名称：基于专业期刊投稿图片的分类整理

负责人：马慧群

批准金额：2万元

起止时间：2018年2～8月2项目编号：CSID-ORF-201716

项目名称：基于多维度数码影像技术鉴定健康肌龄的头对头研究

负责人：梁燕华

批准金额：6万元

起止时间：2018年2～8月3项目编号：CSID-ORF-201717

项目名称：非黑素性肿瘤RCM特征与皮肤镜表现的关联性和大数据建立研究

负责人：孟如松

批准金额：5万元

起止时间：2018年2～8月4项目编号：CSID-ORF-201718

项目名称：中国人寻常性痤疮多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：潘展砚

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月5项目编号：CSID-ORF-201719

项目名称：中国人寻常性痤疮多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：李薇

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月6项目编号：CSID-ORF-201720

项目名称：中国人寻常性痤疮多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：王琳

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月7项目编号：CSID-ORF-201721

项目名称：中国人寻常性痤疮多维度皮肤影像收集及规律总结

负责人：苗国英

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月8项目编号：CSID-ORF-201722

项目名称：重要皮肤病的临床摄影技术及标准体系建设

负责人：于建斌

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月9项目编号：CSID-ORF-201723

项目名称：2940nm铒激光对中国患者皮肤进行去皱和磨削的效果评估

负责人：李梦

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月10项目编号：CSID-ORF-201724

项目名称：BB光对中国患者色素进行治疗的效果评估

负责人：简丹

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月11项目编号：CSID-ORF-201725

项目名称：红宝石激光点阵治疗色素性病变皮肤影像收集及疗效观察

负责人：张弛

批准金额：1万元

起止时间：2018年2～8月|Excel下载表9中国人群皮肤影像资源库项目开放式研究基金计划（CSID-ORF）第二轮立项项目当前，皮肤科人工智能领域获得的经费支持尚少，皮肤科人工智能领域的专家需要联合其他领域的专家协同申报有关项目，因此希望有关部门加大对该领域的投入。七我国皮肤科人工智能领域产品研发现状近年来，皮肤科领域也有多款人工智能产品陆续被推向市场，例如“优智皮肤”。通过对我国现有皮肤科领域人工智能产品的应用现状进行重点调查，可以了解产品的数量、产品的成熟度、产品未来应用前景等。（一）多维度皮肤影像分析管理系统（云MIIS系统）优智多维度皮肤影像分析管理系统（云MIIS系统）是一套针对皮肤影像专门设计的图像传输归档系统。该系统具有如下特点：①集成多种皮肤影像硬件设备，实现对多种设备皮肤图像信息的集中采集，统一存储、管理、传输和归档等皮肤影像基础管理功能；②实现多维度影像整合集成，形成以病人为中心的多时空数据整合，便于病情分析和随访；③基于云平台，实现“1+N”运行模式，“基层检查，上级诊断”；④提供基于规范化知识模板的报告系统，内含几百条规范化报告描述供使用；⑤提供专业的高端图像分析处理功能，如包含分割等功能的基础图像分析处理子系统、毛发专项分析子系统、AI辅助诊断子系统、大皮损的图像拼接融合子系统等。（二）首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——优智AI中日友好医院崔勇教授发起的中国人群皮肤影像资源库项目（CSID）及优麦科技共同研发的首款黄色人种皮肤肿瘤人工智能辅助决策系统——优智AI于2018年3月28日在北京成功发布。从研究测试来看，优智AI系统不仅在识别准确度上处于国际领先水平，更专门针对黄色人种采用皮肤镜数据20余万张进行训练，因此具有很强的临床指导意义。优智AI的测试结果显示，通过皮肤镜辅助诊断良恶性分类符合率可达85.2%，在疾病和大类混合分类上可达66.7%。优智AI系统的发布对于人工智能应用于医疗领域有着里程碑式的意义，依托互联网平台、人工智能等技术的不断完善，医疗资源的使用将不断被优化，从而实现患者、医生、医疗机构等多方共赢。2018年10月13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举行，论坛主题为“协同构建中国皮肤病人工智能的共性资源和技术平台”，以“学术引领、成果转化、服务基层”为指导思想，通过多学科交叉融合、多层次资源整合，推动人工智能技术在皮肤科领域的科学研究、普及教育和推广应用。高峰论坛上，中国人群皮肤影像资源库项目（CSID）携手优麦科技共同开发的优智AI系统发布迭代产品——优智AI2.0，其皮肤肿瘤良恶性识别率达到91.2%，疾病类型识别率达到81.4%。迭代后的产品在识别准确率上较之前一版本有了显著提升，在覆盖的疾病种类方面也有所增加。（三）皮肤病辅助诊疗平台“智能皮肤”2018年4月27日，在湖南长沙举行的皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台成果展示会上，由中南大学湘雅二医院（本文以下简称“湘雅二医院”）、丁香园、睿琪软件共同研制开发的皮肤病辅助诊疗平台“智能皮肤”正式开放使用，成为面向临床医生可实现大规模使用的皮肤病辅助诊疗综合平台，旨在提高皮肤疾病的诊断水平。湘雅二医院著名皮肤病专家陆前进教授在现场演讲中表示，该系统基于皮肤照片信息进行深度学习，对34种常见皮肤病诊断达到约95%的准确率，整体准确率为86%。（四）华山医院皮肤科老年皮肤肿瘤人工智能远程诊疗工具随着老龄人口的增加，“老年病”的数量也出现增长，老年皮肤肿瘤就是其中之一，例如，脂溢性角化俗称老年斑，在60岁以上的人群中发病率为100%。早发现、早诊断、早治疗，多数皮肤肿瘤病人不会有生命危险，然而，很多皮肤恶性肿瘤早期容易与其他皮肤疾病混淆，难以及时被发现，等确诊时已是晚期。2018年6月，复旦大学附属华山医院皮肤科发布了一款老年皮肤肿瘤人工智能远程诊疗工具（基于CSID的皮肤镜数据和底层技术构架），赋能基层医疗机构，助力全科医生进行皮肤病诊断。复旦大学附属华山医院皮肤科上线应用老年皮肤肿瘤人工智能远程诊疗工具，计划在其医联体内的200多家基层医疗机构逐步推广使用，华山医院皮肤科医联体成员单位的皮肤病诊疗将逐步跨入“智能时代”。（五）优智皮肤——黑甲AI2018年10月13日，首届全国皮肤病人工智能临床应用研究高峰论坛上发布的黑甲AI主要针对甲板色素性损害（皮肤镜）的鉴别和诊断，目前测试结果显示，其对以黑甲为主要表现的疾病平均识别率达到87%，其中甲母质痣91%，甲恶黑93%，甲下出血88%，甲营养不良85%，甲真菌病83%，甲活化89%，甲色素条带79%，诊断能力超过80%的皮肤科专业医生，尤其适用于辅助基层医生的鉴别诊断。（六）优智皮肤——银屑病慢病管理AI2018年10月27日，第二届中国银屑病大会开幕式首次发布了“优智皮肤——银屑病慢病管理AI”，其主要功能包括对银屑病进行辅助决策，对类似疾病进行鉴别诊断，开展疾病远程协助诊疗活动，对疾病的影像资料进行管理，帮助医生管理患者的信息，记录病人的既往病史和既往用药情况、DLQI评分、CASPAR评分、皮损情况、银屑病皮损严重程度评估、银屑病中医症候、关节受损情况、关节影响测量、中轴关节受累情况、实验室检查指标等。（七）利奥制药智能皮肤管理工具在2018年10月29日召开的“2018年世界银屑病日科普活动”上，皮肤专科制药公司——利奥制药介绍了其创新实验室最新发布的智能皮肤管理工具，通过图像监测和AI深度学习，帮助更多患者快速诊断疾病和科学管理皮肤。这也是皮肤科制药公司在皮肤病领域