麻省理工學(xué)院的一位校友開發(fā)了一款移動應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序使用人工智能對各種皮膚狀況進(jìn)行分類，從黑色素瘤到帶狀皰疹。

Piction Health由麻省理工學(xué)院校友Susan Conover共同創(chuàng)立，旨在幫助初級保健醫(yī)生識別皮膚狀況，以便他們可以快速將患者轉(zhuǎn)診給可能患有危及生命的黑色素瘤的皮膚科醫(yī)生。

她從自己發(fā)現(xiàn)可疑痣的經(jīng)歷中受到啟發(fā)，但被告知需要三個月才能見到皮膚科醫(yī)生。雖然她的痣被證明是良性的，但她意識到需要一個更有效的過程。

最初的目標(biāo)是根據(jù)使用移動應(yīng)用程序拍攝的圖像識別皮膚癌，但 Conover 和她的聯(lián)合創(chuàng)始人 Pranav Kuber 擴(kuò)展了他們的數(shù)據(jù)庫，以幫助臨床醫(yī)生識別更常見的皮膚狀況，例如痤瘡、濕疹和帶狀皰疹。

“所有這些其他疾病都是皮膚病學(xué)中經(jīng)常提到的疾病，皮膚科醫(yī)生會感到沮喪，因為他們更愿意花時間治療皮膚癌病例或其他需要他們幫助的疾病。我們意識到我們需要擺脫皮膚癌，以幫助皮膚癌患者更快地去看皮膚科醫(yī)生，”Conover 告訴 SciTechDaily。

訓(xùn)練一種算法來識別各種皮膚病比僅僅診斷黑色素瘤要復(fù)雜得多。Piction 已經(jīng)積累了它所說的世界上最大的皮疹圖像數(shù)據(jù)庫，其中包含來自 18 個國家的超過 100 萬張由皮膚科醫(yī)生拍攝的照片。

“我們決定最好直接制作完整的產(chǎn)品……它可以識別多個身體部位、膚色和年齡組的所有不同皮疹，”Conover 說。

機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以幫助醫(yī)生區(qū)分皮膚疾病，從而更好地護(hù)理患者。Conover 表示，該軟件可以將病例評估時間縮短 30%，這可以加快皮膚科醫(yī)生對潛在黑色素瘤病例的處理，同時允許初級保健醫(yī)生治療更多的常規(guī)病例。臨床醫(yī)生診斷出的大多數(shù)皮膚病都是皮疹，例如濕疹、紅斑痤瘡或牛皮癬。

該模型還可以通過消除不必要的處方、無根據(jù)的轉(zhuǎn)診或重復(fù)就診來降低醫(yī)療機(jī)構(gòu)的成本。

Picion 計劃啟動幾個試點項目，包括可以協(xié)助傷口治療或識別麻風(fēng)病等傳染病的平臺。該公司希望與非營利組織合作，以幫助難以獲得專家或診斷工具的臨床醫(yī)生。