本报讯 近日，Airdoc人工智能算法团队与中国医学科学院皮肤病医院、密歇根大学计算医学与生物信息学系合作发布了最新的研究成果。此次研究中，中国科学家通过人工智能算法深入学习研究，构建出基于智能手机采集的目镜切片图像，实现基底细胞癌的自动识别和分割。此分割模型较之前学术圈公布的同类模型在特异性、敏感性上都有大幅提升。

　　据了解，基底细胞癌是发病率最高的皮肤癌，除黑色素瘤以外的皮肤癌中，约80%都是基底细胞癌，皮肤病理医生每天都在跟基底细胞癌的病理切片打交道，工作量很大，而在基底细胞癌Mohs手术后判断肿瘤切缘是否干净时，类似的工作量更是大大增加。

　　由姜祎群、熊健皓和李洪阳领衔的研究团队使用了ResNet50和DeepLabV3对基底细胞癌的切片图像进行癌变识别，和传统研究使用高清扫描切片作为识别对象不同，此次研究识别的切片图像来自于智能手机通过目镜拍摄所得。这种模型是以后推广使用价格低廉的目镜图片拍摄进行基底细胞癌检测的一种有效办法，可以减少购买高成本的扫描仪器，与此同时提供快速、准确的识别癌组织。

　　此次研究首次实现利用智能手机自带相机拍摄MOI，建立神经网络模型自动识别基底细胞癌，成功将人工智能深度学习算法引入到基底细胞癌的识别中，通过算法自动化识别，减少人力工作和不同地区、不同诊断医生之间的诊断差别，让基底细胞癌患者得到更好更快更专业的治疗，对推进基底细胞癌的研究有重大意义。杨虞 波罗