Monash大學(xué)團(tuán)隊研發(fā)多模態(tài)AI工具“PanDerm”,提升皮膚病與黑色素瘤診斷效率與準(zhǔn)確性-肽度TIMEDOO

近日,Monash大學(xué)牽頭的國際研究團(tuán)隊開發(fā)出一款名為 PanDerm 的AI輔助診斷系統(tǒng),有望大幅提升皮膚病及黑色素瘤的早期發(fā)現(xiàn)與診斷準(zhǔn)確性。相關(guān)研究成果已發(fā)表于國際頂級醫(yī)學(xué)期刊 Nature Medicine。

PanDerm 是全球首批專為皮膚科臨床實踐設(shè)計的多模態(tài)AI模型之一,可同時分析多種影像類型,包括近距離皮膚照片、皮膚鏡圖像(dermoscopic images)、病理切片圖像以及全身皮膚影像等。

多項評估顯示,PanDerm在醫(yī)生使用時可將皮膚癌的診斷準(zhǔn)確率提高 11%,在非皮膚科醫(yī)生使用時對其他皮膚疾病的診斷準(zhǔn)確率提升高達(dá) 16.5%。同時,PanDerm還能在臨床醫(yī)生察覺前,提前發(fā)現(xiàn)可疑病變,具備顯著的早期篩查潛力。

該系統(tǒng)由超過 200萬張皮膚圖像訓(xùn)練而成,數(shù)據(jù)來源涵蓋來自多個國家、11家機(jī)構(gòu)的四種醫(yī)學(xué)影像類型。

來自Monash大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院的計算機(jī)視覺專家、研究共同通訊作者 Zongyuan Ge副教授 指出,目前大多數(shù)皮膚科AI模型局限于單一任務(wù)(如分析皮膚鏡圖像診斷皮膚癌),難以整合不同類型的醫(yī)學(xué)影像,從而限制了在真實臨床環(huán)境中的適用性。

“PanDerm的優(yōu)勢在于它能整合復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù),輔助醫(yī)生做出更有信心的決策,”Ge副教授表示?!八且粋€設(shè)計用于協(xié)助醫(yī)生的工具,而非取代醫(yī)生?!?/p>

與傳統(tǒng)AI模型僅限于單任務(wù)處理不同,PanDerm被設(shè)計用于執(zhí)行多種臨床任務(wù),包括皮膚癌篩查、癌癥復(fù)發(fā)與轉(zhuǎn)移風(fēng)險預(yù)測、皮膚類型評估、痣數(shù)量統(tǒng)計、病灶變化追蹤、各種皮膚疾病的輔助診斷以及病灶區(qū)域的自動分割。并且在多項任務(wù)中,PanDerm的表現(xiàn)均處于領(lǐng)先水平,且所需標(biāo)注數(shù)據(jù)量僅為傳統(tǒng)模型的 5%–10%。

研究第一作者、Monash大學(xué)工程學(xué)院博士研究生 Siyuan Yan 表示,該系統(tǒng)的成功關(guān)鍵在于其“多模態(tài)(multimodal)”學(xué)習(xí)方法。“我們將多種醫(yī)學(xué)影像整合訓(xùn)練,使AI具備類似皮膚科醫(yī)生的‘綜合判斷能力’,突破了以往僅靠單一影像的分析方式?!?/p>

皮膚病目前影響全球約70%人口,早期發(fā)現(xiàn)對于改善治療效果至關(guān)重要。Alfred Health維州黑色素瘤服務(wù)中心主任、研究聯(lián)合通訊作者 Victoria Mar 教授 表示,PanDerm 能夠在病變尚不明顯時發(fā)現(xiàn)皮膚病灶,有助于提升監(jiān)測的一致性并為疾病進(jìn)展提供預(yù)警信號。

澳大利亞昆士蘭大學(xué)皮膚科研究中心主任 H. Peter Soyer 教授 補(bǔ)充道,城市、鄉(xiāng)村、邊遠(yuǎn)地區(qū)在醫(yī)療資源方面存在差異,而PanDerm的設(shè)計優(yōu)勢在于“能嵌入現(xiàn)有臨床工作流程”,在初級診療或資源緊張環(huán)境中,尤其能體現(xiàn)其輔助價值。

維也納醫(yī)科大學(xué)皮膚科資深聯(lián)合作者 Harald Kittler 教授 表示,PanDerm展示了全球合作與多樣化臨床數(shù)據(jù)如何推動AI工具走向技術(shù)強(qiáng)大與臨床可行并重的發(fā)展方向。

目前,PanDerm仍處于評估階段,尚未全面部署于醫(yī)療機(jī)構(gòu)。研究團(tuán)隊計劃進(jìn)一步構(gòu)建更完善的臨床驗證體系,擴(kuò)展對更多皮膚疾病和臨床亞型的評估,推動模型在不同人群與醫(yī)療環(huán)境中實現(xiàn)公平、穩(wěn)定的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn):Siyuan Yan et al, A multimodal vision foundation model for clinical dermatology,?Nature Medicine?(2025).?DOI: 10.1038/s41591-025-03747-y

編輯:王洪

排版:李麗