近日，由鹰瞳Airdoc-莫纳什联合实验室的研究人员深度参与的一个国际研究团队，开发了一种新的人工智能（AI）驱动的算法工具PanDerm，可以同时分析多种成像类型，从而更快、更准确地检测黑色素瘤和一系列其他皮肤病。 该研究成果已正式发表在国际顶级医学期刊《Nature Medicine》。
PanDerm是首批专门用于通过分析多种类型的图像（包括特写照片、皮肤镜扫描、病理切片和全身照片）来协助现实世界皮肤病医学实践的人工智能模型之一。
该研究由莫纳什大学信息技术学院莫纳什AIM健康实验室的人工智能和机器学习专家领导，与阿尔弗雷德健康、昆士兰大学、维也纳医科大学、新加坡NVIDIA人工智能技术中心、布里斯班亚历山德拉公主医院、佛罗伦萨大学、阿尔弗雷德王子皇家医院、新南威尔士州健康病理学、西班牙阿利坎特大学总医院及鹰瞳Airdoc-莫纳什联合实验室的研究人员和临床医生合作。
AI赋能皮肤癌诊断
准确率提升11%
研究显示，医生使用PanDerm可将皮肤癌症诊断准确率提高11%。该模型帮助非皮肤科医生的医疗保健专业人员将各种其他皮肤病的诊断准确率提高了16.5%。 PanDerm还显示了早期检测皮肤癌的能力，可以在临床医生检测之前识别出皮肤癌早期的相关病变。
PanDerm模型的开发数据来自多个国家的11个机构，涉及四种类型的医学图像，模型的训练累计使用200多万张皮肤图像。
PanDerm在广泛的临床任务中进行了评估，如皮肤癌症筛查、预测癌症复发或扩散的机会、皮肤类型评估、痣计数、跟踪病变变化、诊断广泛的皮肤状况和分割病变。 它始终提供业界最佳的识别性能，而且通常所需标签数据只需要同等性能水平模型的5-10%。
在临床环境中，PanDerm作为一种支持工具，分析医生日常使用的皮肤图像光谱。该系统处理这些图像并提供诊断概率评估，帮助临床医生更自信地解释视觉数据。这种整合对于提高非专业人员的诊断准确性、检测随时间推移的细微病变变化以及评估患者风险水平尤其有价值。
全球协作AI成果PanDerm
皮肤癌早筛有望普惠化
鹰瞳Airdoc-莫纳什联合实验室主任兼首席科学家戈宗元教授（人工智能和计算机视觉专家、莫纳什大学信息技术学院副教授、该研究的唯一通讯作者）指出， 当前皮肤病学领域的人工智能模型普遍存在任务孤立性局限，例如从皮肤镜图像诊断皮肤癌；使用皮肤镜工具拍摄的皮肤放大图像。
“既往的人工智能模型虽尝试整合多类型数据与成像技术，但往往因忽视临床实际应用场景的复杂性，导致其在现实医疗环境中的实用性大打折扣。PanDerm是一款旨在与临床医生协作的工具，其核心价值在于辅助医生解析复杂的成像数据，从而提升诊断决策的准确性与信心。”戈教授强调。
第一作者、莫纳什大学工程学院博士生燕思远表示，多模态方法是该系统成功的关键。燕同学表示“通过利用不同成像技术采集的多样化数据对PanDerm进行训练，我们构建了一个能够模拟皮肤科医生综合分析能力的系统——它可整合来自多源视觉信息的数据，从而实现对皮肤状况的全面理解。相较于传统单模态人工智能系统，这一多模态方法显著提升了皮肤病分析的全面性与精准度。”
目前，全球约70%的人口正面临皮肤病的困扰，早期检测对于改善治疗效果具有关键意义。该论文主要合著者、维多利亚州黑色素瘤服务主任兼Alfred Health机构Victoria Mar教授指出，PanDerm在追踪皮肤病变随时间进展的细微变化方面展现出显著潜力。
“这一技术工具可为黑色素瘤高风险患者提供早期诊断支持，并助力构建更系统化、持续性的监测体系。”Mar教授强调。
昆士兰大学皮肤病学研究中心主任、该研究主要合著者H. Peter Soyer教授指出，受城市、区域及农村地区医疗资源分布不均的影响，不同区域的成像与诊断技术可能存在显著差异。“而PanDerm的核心优势在于其能够无缝融入现有临床工作流程。” Soyer教授强调。
在资源匮乏或高负荷的医疗环境中（例如基层医疗机构，患者获取皮肤科专家服务的渠道受限时），该工具的实用价值尤为突出。研究发现，即使仅依赖少量标注数据进行训练，PanDerm仍能保持卓越性能。这一特性在医疗资源分布不均且高质量标注数据稀缺的场景中，具有显著的推广潜力。
维也纳医科大学皮肤病科的资深合著者Harald Kittler教授指出，PanDerm通过全球协作与多元临床数据的整合，成功构建了一款不仅技术卓越、且能适配不同医疗体系临床需求的AI工具。
“该工具在包括欧洲在内的多样化医疗场景中展现出的辅助诊断能力，为推动全球皮肤病学专业知识的普及化与标准化进程提供了关键助力。”Kittler教授强调。
作为全球“医疗AI第一股”，鹰瞳Airdoc始终秉持“让健康无处不在”的使命，深耕AI Agent技术生态，推动医疗AI技术创新与应用落地。鹰瞳Airdoc将继续与各方机构携手，探索最前沿的科研成果，通过医疗AI产品的持续研发和推广，让每个人平等享受优质医疗资源。
