论文题目：深度学习软件对皮肤恶性肿瘤诊断准确性的研究
摘要：[目 的]探讨深度学习软件“优智皮肤”、“睿肤识别”在实际临床工作中对皮肤恶性肿瘤的诊断准确性,同时对比二者与专业皮肤科医生在实际临床工作中对皮肤恶性肿瘤诊断准确性的差异,为临床实际运用提供参考依据。[方法]对2019年12月至2020年12月在昆明医科大学第二附属医院皮肤科就诊且既往未被诊断为皮肤恶性肿瘤的患者在首诊医生问诊的同时使用深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”对患者皮损进行拍照识别诊断,将首诊医生及两种深度学习软件三者的诊断中有一者及以上提示为皮肤恶性肿瘤且知情告知后自愿行皮损组织病理学检查进一步明确诊断的患者纳入本次研究,记录首诊医生、深度学习软件的诊断情况以及患者的性别、年龄、居住地、职业、防晒史、皮损部位、大小、破溃情况等信息。使用Excel 2013对上述数据整理,以最终组织病理学诊断结果为诊断的金标准,使用SPSS 24.0进行统计分析。[结 果]1.从区分病例为皮肤恶性肿瘤和皮肤非恶性肿瘤的维度来看,皮肤科医生总体对皮肤恶性肿瘤的识别灵敏度为96.15%,特异度为63.83%,约登指数为0.60,ROC 曲线下面积为 0.580（95%CI:0.489-0.668）,高于（z=4.07,P＜0.05）深度学习软件“优智皮肤”（灵敏度为75.64%,特异度为40.43%,约登指数为0.16,ROC曲线下面积为0.599,95%CI:0.508-0.686）及“睿肤识别”（灵敏度为73.08%,特异度为46.81%,约登指数为0.20,ROC曲线下面积为0.599,95%CI:0.508-0.686）。“优智皮肤”与“睿肤识别”对皮肤恶性肿瘤识别能力无明显差异（z=0.29,P＞0.05）。2.经组织病理学诊断最终确诊为皮肤恶性肿瘤的病例为78例,男性（41例,52.56%）,女性（37例,47.44%）,年龄最小30岁,最大92岁,平均年龄67.03岁,中位年龄70岁,职业以农民为主（48例,61.54%）,多数病例不进行日常防晒（66例,84.61%）。病例病程最短不足1月（29天）,最长50年,平均病程5.32年,中位病程2年。皮损主要位于头面颈部（59例,75.64%）及四肢（12例,15.38%）;皮损长径最小4mm,最大300mm,平均长径28.28mm,中位长径20mm。过半皮损发生破溃（53例,67.95%）。3.皮肤科医生总体对皮肤恶性肿瘤病例的诊断准确率为84.62%,高于深度学习软件“优智皮肤”（51.28%,χ2=19.90,P＜0.05）及“睿肤识别”（48.72%,χ 2=22.62,P＜0.05）,“优智皮肤”与“睿肤识别”二者的诊断准确率无明显差异（χ 2=0.10,P＞0.05）。高级职称皮肤科医生诊断准确率为92.86%,高于中低职称皮肤科医生（63.64%,χ2=8.24,P＜0.05）,中低职称皮肤科医生与“优智皮肤”与“睿肤识别”三者诊断准确率无明显差异（χ2=1.54,P＞0.05）。4.皮肤科医生误诊可能危险因素的logistic回归分析发现皮损破溃的病例诊断准确的是皮损非破溃的0.08倍,95%CI:0.01～0.86倍（P＜0.05）;高级职称皮肤科医生病例诊断准确的是中低职称皮肤科医生的6.57倍,95%CI:1.44～30.08 倍（P＜0.05）。5.“优智皮肤”误诊的可能危险因素的logistic回归分析发现进行日常防晒的病例诊断准确的是不进行防晒的0.24倍,95%CI:0.06～0.99倍（P＜0.05）;皮损长径每增加1mm病例诊断准确的为不准确0.97倍,95%CI:0.95～1.00倍（P＜0.05）。6.“睿肤识别”误诊的可能危险因素的logistic回归分析发现进行日常防晒的病例诊断准确的是不进行防晒的0.15倍,95%CI:0.03～0.75倍（P＜0.05）;皮损长径每增加1mm病例诊断准确的为不准确的0.97倍,95%CI:0.94～1.00倍（P＜0.05）[结 论]1.皮肤科医生总体上对皮肤恶性肿瘤和皮肤非恶性肿瘤的识别能力强于深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”。2.皮肤科医生总体上对皮肤恶性肿瘤的诊断准确率高于深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”。不同职称皮肤科医生间诊断准确率存在差异,高级职称皮肤科医生诊断准确率高于中低职称皮肤科医生及深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”,而中低职称皮肤科医生与深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”三者诊断准确率无明显差异,深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”可成为中低职称皮肤科医生及缺少专业皮肤科医生的基层地区医生日常临床工作中的辅助工具。3.本次研究纳入的皮肤恶性肿瘤病例以户外工作且无防晒习惯的老年农民群体为主,病变主要位于头面颈、四肢等暴露部位,病种以BCC、SCC居多,皮损破溃的比例较高,这与国内其它地区研究结果类似。4.造成皮肤科医生误诊的可能危险因素为皮损破溃情况及医生的经验;造成深度学习软件“优智皮肤”及“睿肤识别”误诊的可能危险因素均为病例日常防晒史及皮损长径。
关键词：皮肤恶性肿瘤;深度学习;诊断准确性
学科专业：皮肤病与性病学（专业学位）
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综述 深度学习在皮肤科图像分析运用中的研究进展
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