根據報告顯示，皮膚病種類接近2000多種，在所有醫學分科中病種數量居于前列。然而，線下就醫情況卻不容樂觀：全球超過4億皮膚病患者，中國占比最高，患者群體接近1.5億，平均每家三甲醫院皮膚科月問診量均超過1萬人次，醫患比高達1:70000。

2016年，貝葉科技成立，專注于皮膚病理診斷技術研發，通過AI技術賦能整合全國皮膚科醫療資源，為醫療機構提供精準皮膚病理診斷服務。“隨著科技水平的提升與發展，消費者對于皮膚診斷的需求會更加明確，整個皮膚病理診斷市場規模已達億級，這是貝葉科技看好的該領域的主要原因，”創始人張晶說。

文章圖片來源于貝葉科技，經授權使用

以往醫療機構大多采用的是肉眼看或皮膚鏡的方法。前者主要以肉眼觀察直接下診斷結論，后者通過皮膚鏡輔助診斷，放大皮膚表面結構完成確診。以上兩種診斷方式都存在局限性，僅能觀察皮膚表層病變情況，對表皮層以下的病變無法識別，因此導致皮膚病的初診誤診率高達90%。以“蕈樣肉芽腫”這一惡性腫瘤為例，早期與常見的濕疹和副銀屑病癥狀相似，晚期會累及淋巴結和內臟死亡率極高，必需在早期通過皮膚病理進行精準診斷。而貝葉科技研發的AI皮膚病理診斷系統可以幫助皮膚臨床醫生快速定位病變位置，大幅提高皮膚病診斷的準確率，進而解決國內皮膚病理醫生稀缺問題。

談及皮膚病理AI診斷系統的研發門檻，張晶表示，數據樣本少是其核心難點。區別于肺小結節和眼底糖網篩這些起步較早的細分領域，皮膚病理并沒有公開數據集，且專家資源稀缺，就醫療資源高度集聚的北京為例，也僅有六家頭部醫院擁有專職資深的皮膚病理醫生。

目前，貝葉科技已與北京醫院、301醫院以及天津、鄭州等多家三甲醫院合作，正在不斷擴充全國皮膚病理數據庫，并基于數據庫不斷訓練AI準確率。截至目前，貝葉科技AI診斷產品可覆蓋銀屑病、基底細胞癌、蕈樣肉芽腫等50余種常見皮膚炎癥及腫瘤，其中，銀屑病（牛皮癬）的診斷準確率可達到96.7%，其他病種診斷準確率也均優于行業一般水平。

值得一提的是，AI通常被稱為“黑匣子”，其結果缺乏可解釋性，這也使得AI在醫療領域的發展受到阻礙，而皮膚病理作為皮膚病診斷的金標準，AI系統如果僅給出診斷結果缺乏說服力。貝葉科技憑借獨家的數據積累、持續的算法研發以及多位頂級專家的緊密合作，實現了對細胞級病灶的精確識別，提取形態學特征，為診斷結果提供了計算病理學依據，為臨床醫生做更加精準的治療方案提供了重要線索。

從業務架構來看，前期貝葉科技主要通過協調全國醫療資源，為醫療機構客戶提供專家遠程會診系統解決方案及線上教學服務，持續積累一線醫療數據以及培養用戶使用習慣，收取平臺服務費及會診費；同時公司將會不斷完善AI產品并取得醫療器械三類認證，為醫療機構提供AI診斷解決方案，大規模鋪開市場，形成B2B2C的商業模式，根據診斷報告次數收取服務費。目前，貝葉科技正處于早期階段，遠程會診系統已搭建完成，已于全國多家三甲醫院達成采購意向。

團隊多年深耕AI醫療領域。創始人張晶博士具有信息學與生物醫學工程背景，曾在碩士期間設計清華大學自動化系首枚芯片，完成從算法設計到芯片流片成功的全流程；其導師&專家顧問戴瓊海教授系中國工程院院士，也是清華大學自動化系、生命科學學院、精準醫學研究院教授；導師&專家顧問王廣志教授是清華大學生物醫學工程系教授，現為國家食藥監局NMPA注冊評審專家；博士校外導師&專家顧問常建民教授，深耕皮膚病理領域臨床、研究及教學，為中國醫師協會皮膚病理專業委員會主任委員。

接下來，團隊將啟動首輪天使輪融資，目標融資1000萬元，資金將主要用于市場拓展及NMPA二類證資質認證。

編輯?∑Gemini

來源：新浪科技

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的专注于皮肤病理诊断技术研发，贝叶科技赋予AI诊断可解释能力的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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