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9月22日，第二屆全國皮膚病AI與遠程皮膚病學高峰論壇在天津舉行，大會以“協同構建新型遠程皮膚病學模式與實施路徑”為主題，皮膚科醫生、人工智能領域專家、醫藥及醫療器械企業代表等在內的逾1000名參會，其間，“中國皮膚影像能力提升工程”正式啟動。

中國醫科大學第一附屬醫院副院長、中華醫學會皮膚性病學分會候任主任委員、中國人群皮膚影像資源庫（CSID）顧問高興華表示，能利用AI的醫學學科并不多，取決于學科是否基于圖像基礎，特別是直觀圖像特征，皮膚科就是其中一類。與放射影像科與病理科類似，皮膚科學的基礎是皮膚科醫生對于皮膚病直觀特征的準確把握，皮損具有可視化特征，優勢得天獨厚。

高質量的皮膚影像資料，是人工智能研發的基礎。由皮膚性病學界專家團隊與互聯網及數據技術團隊合作推出的《中國人群皮膚影像資源庫》（以下簡稱CSID）成為本次“中國皮膚影像能力提升工程”實施的重要支撐，近年來，CSID已完成30萬組高質量“多維度”皮膚病圖像數據的收集、整理和標注。而歐萊雅集團與CSID在大會中協同合作啟動了CSID-痤瘡皮膚影像數據庫，數據庫的建立將作為中國人皮膚影像病種的孵化器，進一步推動皮膚病人工智能運用和發展，

中國人群多維度皮膚影像數據資源庫（CSID）項目發起人兼專家組組長，中日友好醫院副院長，皮膚科主任崔勇表示，CSID對于皮膚病的其中一大貢獻在皮膚腫瘤方面，發布的首款黃色人種皮膚腫瘤人工智能輔助診斷工具包含6種產品，這可以起到一個有效的理性分流，對于惡性的腫瘤及早發現治療，提高患者存活率，對于良性的腫瘤可以避免過度醫療。

崔勇表示，AI取決于數據和算法兩個部分。目前算法采用的都是開源的項目，而數據是特有的，只有建立原創的數據庫，才能掌握AI的核心。CSID聯合發起人、空軍特色醫學中心皮膚病醫院皮膚影像診斷中心主任孟如松教授也表示，未來是數據為王，誰的數據大、質量好，才可以做出高質量的人工智能研發。

“痤瘡是常見性、多發性的，痤瘡皮膚影像數據庫幫我們更好的多維度掌握皮膚攝影、皮膚鏡、皮膚CT、皮膚超聲等影像數據，未來可以依托數據庫去制定相關病種皮膚影像采集的標準，把我們的數據基礎打好，才能建立良好的算法，不僅訴諸醫生端使用，還可以開發應用于消費者端”孟如松說。