當我們感到皮膚不適時，僅需通過手機拍攝一張患處照片，很快就能得到可靠的診斷結果，實現皮膚病的自診、預診。在醫院里，當醫生忙不過來時，只需將患者皮膚圖像上傳到系統，即可獲取可信的輔助診斷意見……
這是南開大學“皮膚健康衛士”項目團隊首創性提出、基于移動端圖像的皮膚病大規模可信綜合輔助診斷系統：用戶只需簡單的通過移動端設備拍攝病例患處樣本，圖片經過動態加密后上傳至系統，經過云端AI多算法共同決策，最終回傳給用戶可靠可信的綜合診斷結果。
我國每年有近1.5億人患有不同程度的皮膚病，門診患者數量更是達到了3億人次之多。但是，我國的皮膚科醫生數量僅有兩萬余名，醫患比例達到了驚人的1:7000。在皮膚病的診斷過程中，有兩項挑戰亟待解決：一是診斷必須依賴皮膚鏡等專用設備，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有望實現自診和預診。“皮膚健康衛士”團隊解決了這兩項核心挑戰：自研全新的三套世界領先診斷算法和兩個大規模數據集，基于皮膚科醫生臨床ABCD診斷法、多任務學習方法和基于極少樣本罕見病的平衡自步學習方法，實現了面向皮膚病智能診斷應用場景的智慧醫療創新解決方案。用戶只需使用移動端圖像即可進行安全、可靠、可信的皮膚病診斷，提高了醫療機構的服務能力，減輕了其壓力，為廣大人民群眾提供了皮膚健康保障。
由南開大學幾位碩博學生組成的團隊，依靠這一成果，拿下了2022年“互聯網+”大學生創新創業大賽全國銀獎。他們參加的是由華為提供的“基于昇思MindSpore的智慧醫療創新解決方案”產業賽道命題，在智慧醫療這個方向上，聚焦皮膚病的智能診療，實現了一個大規模可信輔助診斷系統。
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、云多業務場景，具有開發友好、運行高效、部署靈活等諸多優點，通過動靜態圖的支持，加速AI開發靈活調測與執行;最重要的是，昇思強大的可信AI機制高度符合醫療數據隱私性的需求。
團隊指導老師、天津市媒體計算技術工程研究中心副主任、南開大學計算機學院楊巨峰教授介紹說，項目為醫生提供輔助診斷的建議，為病患提供自診支撐。創新之處可以分為數據與算法兩大部分，數據方面，高質量的移動端皮膚病圖片數據為算法訓練提供支持，我們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據集，數據規模位居世界第一。算法方面，我們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計了診斷算法，實現決策互補，提高準確率。算法原理來源于臨床醫學，使得最終的診斷結果可靠可信，值得醫生信賴。
項目團隊負責人、南開大學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，為我們項目的開發提供了極大的助力。除此之外，昇思也具有完善的生態環境和充滿活力的社區氛圍，開發者們都非常熱情，樂于助人，不僅為我們的算法開發提供了幫助，更是讓我們看到了國產深度學習框架的強大活力。”
在比賽過程中，項目遇到的最大難點是如何設計決策互補算法，綜合考慮三個診斷算法的結果。劉佳烜認為，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學可解釋性。基于這個問題，團隊首先基于南開大學計算機視覺實驗室在皮膚病智能診斷領域積累五年的深厚經驗，在技術層面做了大量實驗，對不同情況下的決策方式進行了分別設計，隨后咨詢了醫院對接的合作團隊，結合專業醫學意見進行了第二輪調整，最終完成了完善的綜合決策系統。
劉佳烜介紹說，他們計劃繼續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，為國家和社會貢獻新時代青年的力量!”
