一种用于潜在皮肤癌的人工智能系统已被有条件推荐在NHS中使用三年，以进一步收集证据。
这项技术旨在通过高效分诊可疑皮肤病变来显著减少等待时间。
由Skin Analytics开发的DERM（恶性识别深度集成）系统分析图像以评估和分诊皮肤病变，可能将良性病例重新定向到非紧急路径。
医护人员使用带有皮肤镜镜头附件的智能手机（一种高质量放大镜，用于检查皮肤病变）拍摄可疑皮肤病变的高质量图像。患者从初级保健转诊到远程皮肤病服务后，皮肤病变可以进行远程评估、诊断或监测，而无需亲自就诊。这些图像随后上传到DERM的在线平台。
DERM使用算法分析图像，检查视觉特征并将其与已知皮肤状况的图像库进行比较。当发现可疑病变时，患者会被引导至人类皮肤科专家进行进一步调查，而其他皮肤状况的患者则会得到安慰并提供建议。
随着越来越多的转诊到皮肤科服务以怀疑皮肤癌，早期证据表明，与单独使用远程皮肤病学相比，自动化使用DERM可以将进入紧急皮肤癌途径的转诊数量大约减半。
在英国，每年有100万次从初级保健转诊到皮肤科服务。其中约60%是针对疑似皮肤癌的紧急转诊。在这些转诊中，只有6%被确认为皮肤癌，其余94%是非紧急或非癌症病例。
DERM代表了一项重要创新，符合政府的卫生优先事项，即通过推出新的数字技术使患者受益、减少等候名单并现代化NHS，从而实现“从模拟到数字”的转变。
DERM的工作原理
- 对于被识别为癌前或癌症的病变，NHS皮肤科医生会进行虚拟审查，并确定适当的管理计划。
- 对于黑色或棕色皮肤的患者，在证据生成期间将进行额外的医疗专业人员审查。这是因为这些患者群体中的皮肤癌发病率较低，且使用DERM进行皮肤癌检测的确定性较低。
- 对于被DERM识别为良性的病变，患者将从紧急途径中出院，并收到医疗专业人员的书面建议。
- 该技术适用于18岁及以上的人群。DERM可以在有或没有医疗专业人员对非癌症病变进行审查的情况下使用。
“这一建议代表了我们在评估医疗保健中人工智能技术方面的重要一步，推动创新进入医疗和护理专业人员手中，以实现最佳实践。”
NICE HealthTech项目总监Anastasia Chalkidou博士
Chalkidou博士继续说道：“DERM在准确区分癌性和非癌性皮肤病变方面显示出了令人鼓舞的结果，证据表明它可以将进入紧急皮肤癌途径的转诊数量减半，同时保持患者安全。
“DERM展示了我们如何利用人工智能来造福患者和医疗专业人员。我们的评估表明，这项技术保持了诊断准确性，同时减轻了专科皮肤科服务的负担。通过在现有路径中实施该系统，我们可以确保患者更快地获得正确的护理。”
“通过利用人工智能的力量，这项激动人心的技术可以帮助我们大幅缩短等待时间，这意味着怀疑患有皮肤癌的人可以更快地得到所需的帮助或安心。”
公共卫生和预防部长Ashley Dalton
Ashley继续说道：“像这样的技术是我们从模拟向数字化转变的一个很好的例子，本届政府决心确保NHS患者能够首先获得尖端医疗服务。
“我们的国家癌症计划将改变我们应对这种疾病的方式，改善护理并将这个国家的癌症生存率提高到世界最高水平。”
“我们知道，人工智能对于NHS来说至关重要，可以减少等待时间和加快诊断速度，这就是为什么卫生服务在支持像DERM这样的技术方面发挥着如此重要的作用，通过资助试点和研究，然后提交给NICE进行考虑。
我们欢迎这一建议，并期待在未来三年内支持进一步的证据收集。”
NHS转型国家总监Vin Diwakar博士
该技术将在未来三年内由NHS使用，同时生成更多证据。一旦证据生成期结束，NICE委员会将重新考虑证据并发布新的指南。
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