3月28日，中国医学科学院北京协和医院与学院共同发布中国首个基于深度学习技术的皮肤病人工智能诊断系统。

该项技术由我院计算机视觉实验室杨巨峰团队与北京协和医院合作开发，包含两项主要功能：1. 利用皮肤镜拍摄皮肤色素痣，并对皮肤镜图像进行辨识；2. 利用普通手机拍摄皮损图像，并对皮损进行智能辨识，以提供常见皮肤疾病的诊断参考。目前，该系统对色素性皮肤痣的辨识准确率已达到92%以上，为黑色素瘤的早期发现提供了良好的诊断依据。与此同时，针对手机拍摄的皮损图像辨识数种常见皮肤疾病如湿疹、银屑病、玫瑰糠疹的准确率也达到了80%以上。该系统除了能为全科医生和初级皮肤科医生诊断疾病提供帮助，也为偏远及贫困地区缓解皮肤科医生严重缺乏和病人就医难的矛盾开辟了另一创新途径。据悉，该系统将在今年对接黑龙江、山西、江西三个省的医疗扶贫项目，协助贫困地区的基层医生能更好、更有信心地面对和处理皮肤科疾病，为提升贫困地区人民生活品质做出贡献。

我院计算机视觉实验室积极响应国家号召，瞄准国际人工智能研究最前沿，致力于将机器学习技术应用于计算机视觉的实际问题，并与美国加州大学、英国卡迪夫大学、北京协和医院等建立了紧密的合作关系。本次参与开发的皮肤病智能诊断系统基于该实验室长期以来的理论研究和积累，前期成果相继发表在欧洲计算机视觉大会（ECCV）、国际计算机视觉与模式识别大会（CVPR）等国际顶尖学术会议上。相关工作推动了计算机视觉、人工智能等技术在智慧医疗领域的成果转化，为广大皮肤病患者、全科医生、初级皮肤科医生提供了方便快速的参考和指导，实现了较大的社会价值。