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發布時間：2023-02-23 17:35:52 作者：知網小編 來源：m.elxoepd.cn
本次參與開發的皮膚病智能診斷系統基于該實驗室長期以來的理論研究和積累，前期成果相繼發表在歐洲計算機視覺大會 (ECCV)、國際計算機視覺與模式識別大會 (CVPR)等國際頂尖學術會議上。 相關工作推動了計算機視覺、人工智能等技術在智慧醫療領域的成果轉化，為廣大皮膚病患者、全科醫生、初級皮膚科醫生提供了方便快速的參考和指導，實現了較大的社會價值。
人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。 目前皮膚病AI產品應用于醫生端、患者端、醫生和患者端這三種情況。
事實上，去年5月湘雅二醫院、丁香園和睿琪軟件聯合發布了中國首個皮膚病人工智能輔助診療系統 ——智能皮膚。 一年時間，智能皮膚在經歷了多番測試、審核、訓練，累計學習超過 60 萬張病例圖片后，日前該系統迎來重大突破：對 85 種皮膚病識別準確率達 86%，其中 34 種常見病大于 95%，可識別病種數和準確率居行業之首。 在合作的三方中，提供數據的是以湘雅二醫院為主，聯合全國20多家三甲醫院的海量的影像資源；技術是由睿琪軟件基于其識花APP“形色”的核心算法架構，“形色”是睿琪強力打造的圖像識別系統，處于業界領先水平；丁香園則擅長整合和協同醫療行業資源，參與系統的設計、開發與運營。 4 月 16 - 25 日，湘雅二醫院和丁香園共同發起了“助力AI” —— 全網皮膚科醫生排位賽。
斯坦福大學在Nature 上發表了一篇文章，利用 13 萬個皮膚病的圖像數據庫，進行人工智能自動診斷皮膚病的探索。 圖像數據庫包含了皮膚鏡圖像、手機照片以及標準化的照片。 其結果是將人工智能診斷系統用于鑒別皮膚良性腫瘤、惡性腫瘤和其他的一些非腫瘤性皮膚病，結果人工智能診斷結果與皮膚科專家診斷結果吻合度非常高，診斷效率打成平手。
