皮肤肿瘤、良性痣、老人斑难分辨？AI几秒内判读结果

皮肤疾病一般在临床上有时难以鉴别，像是恶性皮肤肿瘤，与良性的痣或老人斑，有时就难以区别。台大医院医神计划团队与威强电集团威联通共同开发「皮肤科疾病分类(AI-CDSS系统)」技术，创建人工智能(AI)平台与手机App，可以快速提供判读结果供临床医师参考。

皮肤科疾病分类AI-CDSS系统，几秒内就可以在手机上显示判读结果。（图片提供／台大医院）

皮肤科疾病分类AI-CDSS系统，采人工智能演算

皮肤科疾病分类AI-CDSS系统，利用人工智能算法，以国人之皮肤状况与变化为基准，并依据实际病理切片报告为训练标准答案，采用三种知名的深度学习架构：Inception V3、NasNet ，以及 Inception ResNet V2之模型分析结果，在第一阶段测试数据验证之准确度已达9成。

于综合分析每一张影像后，系统以疾病可能性的长条图形式，快速提供判读结果供临床医师参考，作为初步快筛良、恶性肿瘤之辅助系统。

台大医院医神计划团队与威强电集团威联通共同开发「皮肤科疾病分类(AI-CDSS系统)」技术。（图片提供／台大医院）

医病双赢！皮肤科的五类疾病自动判读

台大医院赖飞罴医务秘书、台大医院皮肤部詹智杰表示，利用此平台自动判读皮肤科的五类疾病分别为：基底细胞癌(BCC)、黑色素瘤(Melanoma)、鳞状细胞癌(SCC)、痣(Nevus)、脂漏性角化症/老人斑(SEB K)。其中前三类是不可忽视的恶性皮肤肿瘤，与后两类良性的痣或老人斑有时难以区别，若在医师临床诊断之外加上智能判读辅佐，将可减少过度或不足的后续检验，带来医病双赢。

运行时仅需将病人皮肤病灶处拍照后上传至系统分析，几秒内就可以在手机上显示判读结果，于医师临床诊断时快速提供类似第二专家意见，目前台大医院皮肤科门诊验证已经试用中，借此系统能在短时间内提供诊断建议，让病人能迅速获得后续治疗方针。

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