我國每年有近1.5億人患有不同程度的皮膚病，門診患者數(shù)量更是達(dá)到了3億人次之多。但是，我國的皮膚科醫(yī)生數(shù)量僅有兩萬余名，醫(yī)患比例達(dá)到了驚人的1:7000。在皮膚病的診斷過程中，有兩項挑戰(zhàn)亟待解決：一是診斷必須依賴皮膚鏡等專用設(shè)備，耗時長、費用高、效率低；二是常見皮膚病如痤瘡、皮炎特征明顯，患者通過一定診斷依據(jù)有望實現(xiàn)自診和預(yù)診。“皮膚健康衛(wèi)士”團(tuán)隊解決了這兩項核心挑戰(zhàn)：自研全新的三套世界領(lǐng)先診斷算法和兩個大規(guī)模數(shù)據(jù)集，基于皮膚科醫(yī)生臨床ABCD診斷法、多任務(wù)學(xué)習(xí)方法和基于極少樣本罕見病的平衡自步學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)了面向皮膚病智能診斷應(yīng)用場景的智慧醫(yī)療創(chuàng)新解決方案。用戶只需使用移動端圖像即可進(jìn)行安全、可靠、可信的皮膚病診斷，提高了醫(yī)療機構(gòu)的服務(wù)能力，減輕了其壓力，為廣大人民群眾提供了皮膚健康保障。

由南開大學(xué)幾位碩博學(xué)生組成的團(tuán)隊，依靠這一成果，拿下了2022年“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國銀獎。他們參加的是由華為提供的“基于昇思MindSpore的智慧醫(yī)療創(chuàng)新解決方案”產(chǎn)業(yè)賽道命題，在智慧醫(yī)療這個方向上，聚焦皮膚病的智能診療，實現(xiàn)了一個大規(guī)?？尚泡o助診斷系統(tǒng)。

題目要求使用昇思MindSpore AI框架，這是華為開源的全場景自主人工智能框架，適用于端、邊、云多業(yè)務(wù)場景，具有開發(fā)友好、運行高效、部署靈活等諸多優(yōu)點，通過動靜態(tài)圖的支持，加速AI開發(fā)靈活調(diào)測與執(zhí)行；最重要的是，昇思強大的可信AI機制高度符合醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私性的需求。

團(tuán)隊指導(dǎo)老師、天津市媒體計算技術(shù)工程研究中心副主任、南開大學(xué)計算機學(xué)院楊巨峰教授介紹說，項目為醫(yī)生提供輔助診斷的建議，為病患提供自診支撐。創(chuàng)新之處可以分為數(shù)據(jù)與算法兩大部分，數(shù)據(jù)方面，高質(zhì)量的移動端皮膚病圖片數(shù)據(jù)為算法訓(xùn)練提供支持，在世界上首次提出了兩個新的皮膚病移動端圖像公開臨床數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)規(guī)模位居世界第一。算法方面，首先聚焦通用皮膚病診斷算法，并對常見皮膚病和罕見皮膚病分別設(shè)計了診斷算法，實現(xiàn)決策互補，提高準(zhǔn)確率。算法原理來源于臨床醫(yī)學(xué)，使得最終的診斷結(jié)果可靠可信，值得醫(yī)生信賴。

項目團(tuán)隊負(fù)責(zé)人、南開大學(xué)在讀碩士研究生劉佳烜介紹說，“昇思具有簡潔的API接口，特別是訓(xùn)練流程中的API清晰好用，還具有龐大的算法庫作為支持，為我們項目的開發(fā)提供了極大的助力。除此之外，昇思也具有完善的生態(tài)環(huán)境和充滿活力的社區(qū)氛圍，開發(fā)者們都非常熱情，樂于助人，不僅為我們的算法開發(fā)提供了幫助，更是讓我們看到了國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架的強大活力?！?/p>

在比賽過程中，項目遇到的最大難點是如何設(shè)計決策互補算法，綜合考慮三個診斷算法的結(jié)果。劉佳烜認(rèn)為，決策互補算法并不是簡單的幾行代碼，需要兼顧算法性能與醫(yī)學(xué)可解釋性。基于這個問題，團(tuán)隊首先基于南開大學(xué)計算機視覺實驗室在皮膚病智能診斷領(lǐng)域積累五年的深厚經(jīng)驗，在技術(shù)層面做了大量實驗，對不同情況下的決策方式進(jìn)行了分別設(shè)計，隨后咨詢了醫(yī)院對接的合作團(tuán)隊，結(jié)合專業(yè)醫(yī)學(xué)意見進(jìn)行了第二輪調(diào)整，最終完成了完善的綜合決策系統(tǒng)。

劉佳烜介紹說，他們計劃繼續(xù)深化與華為的全方位合作，與華為健康深度融合。“作為以‘愛國奮斗、公能日新’為價值追求的南開人，為國家和社會貢獻(xiàn)新時代青年的力量！”

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