陳天成,劉祎,潘煒華,廖萬清
隨著美國斯坦福大學(xué)論文“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural networks, DNN)在皮膚癌診斷上達(dá)專家水平”的報道[1],人工智能再一次引起各界廣泛關(guān)注。陸前進(jìn)等設(shè)計的皮膚病人工智能輔助診療綜合平臺開啟了人工智能在我國皮膚病輔助診斷的先河[2]。全玻片數(shù)字掃描技術(shù)(whole slide imaging, WSI)[3]和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)算法的出現(xiàn),為皮膚病理的人工智能診斷提供了有力支撐。
在過去幾年中,人工智能在數(shù)字組織病理圖像(digital histopathology images)診斷上取得了重大進(jìn)展[4]。雖然組織病理數(shù)據(jù)分析的人工智能仍處于研究階段,但最近歐洲和美國監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)了人工智能用于前列腺癌和乳腺癌的輔助診斷,預(yù)示著人工智能將更廣泛地進(jìn)入組織病理學(xué)的臨床診斷領(lǐng)域,包括皮膚病理學(xué)。如果人工智能能夠作為皮膚病理診斷輔助工具應(yīng)用到臨床,不僅可以減輕皮膚病理醫(yī)師的工作量,也能解決皮膚病理醫(yī)師資源稀缺的現(xiàn)狀。然而,在將人工智能從研究轉(zhuǎn)化為臨床實(shí)踐方面仍存在重大挑戰(zhàn),它在真實(shí)世界的性能是否能夠滿足臨床需求、是否符合倫理、是否能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)成本與效益的轉(zhuǎn)化仍是值得研究的問題[5]。本文闡述人工智能在皮膚病理診斷中的優(yōu)勢及其在基底細(xì)胞癌、鱗狀細(xì)胞癌、黑素瘤、脂溢性角化、痣等皮膚腫瘤疾病中的實(shí)際應(yīng)用,指出了人工智能應(yīng)用于皮膚病理領(lǐng)域可能的發(fā)展方向。
廣義的人工智能是指計算機(jī)算法對復(fù)雜任務(wù)的表現(xiàn)力,它能夠接收數(shù)據(jù),將其進(jìn)行分析后輸出一個答案[5]。……