AI模型助力皮肤淋巴瘤精准诊断
本报讯 （通讯员刘兆睿 刘洁 特约记者段文利）北京协和医院皮肤科刘洁主任医师团队联合北京航空航天大学谢凤英教授团队，研发出全球首个基于多模态人工智能（AI）的早期蕈样肉芽肿辅助诊断系统。该系统不仅能提升医生诊断早期皮肤淋巴瘤的能力，还提供了早期蕈样肉芽肿无创诊断的新路径，有望显著改善患者的就医体验和预后。该研究成果近日发表在国际权威皮肤病学期刊《英国皮肤病学杂志》上。
蕈样肉芽肿是最常见的皮肤T细胞淋巴瘤，早期表现与常见的湿疹、银屑病等皮肤病极为相似，误诊率超过30%。传统确诊依赖有创的皮肤活检，患者平均需要2～3年才能确诊，往往会错过宝贵的早期治疗窗口期。如何实现该疾病早期、无创、精准诊断，成为困扰皮肤科医生和患者的难题。
联合研究团队将患者年龄、性别等基本信息，以及临床图像和皮肤镜图像3种模态信息结合起来，训练出AI模型。这个模型就像一位经验丰富的皮肤科专家，能够深度分析多模态数据信息，并精准识别出那些“伪装”成普通皮肤病的早期蕈样肉芽肿皮损。
研究结果显示，该AI系统独立诊断准确率达82.20%，显著高于皮肤科医生诊断该疾病的平均水平（71.52%）。在人机协作方面，当医生参考AI结果进行诊断时，筛查出早期蕈样肉芽肿的能力（灵敏度）从67.08%大幅跃升至93.48%，准确排除非蕈样肉芽肿病例的能力（特异性）提升至96.45%。其中，AI辅助对初级职称医生诊断准确率的提升尤为显著，使其诊断准确率平均提升了14.48%，有效缩小了经验差距。此外，该系统能采用可视方式指出判断依据，增强了诊断的透明度与可信度。
该AI系统对于患者也具有重要意义，推动疾病诊断实现从有创到无创的转变，有望帮助更多疑似蕈样肉芽肿患者避免有创的皮肤活检手术，从而减少痛苦和风险。AI辅助还能大幅缩短确诊时间，帮助患者抓住宝贵的早期治疗窗口期，进而改善治疗效果。
