概述

基层医疗机构皮肤科面临皮肤病理专家资源匮乏、描述性病理诊断识别困难、标注数据稀缺等临床和病理痛点，需要一种融合元学习与生成对抗网络（GAN）的AI辅助皮肤病理诊断平台，希望能打造为一个可落地、可复制、可持续迭代的AI诊疗产品，赋能基层皮肤病理诊断能力提升。

需求详情

背景：随着我国基层医疗体系不断完善，皮肤科作为常见病高发科室，在基层医院中承担着越来越重要的诊疗任务，一名好的皮肤科医生应该是懂临床且知病理，尤其是在不常见或需鉴别的皮肤病中，皮肤病理尤为重要。与大病理相比，皮肤病理在组织学判读上有明显差异，且与临床表现有密切关联性，当前基层医院普遍存在以下问题：1.专家资源匮乏：缺乏经验丰富的皮肤科病理医生；2.不常见皮肤病识别困难：皮肤病种类繁多，部分疾病特征复杂，需要病理来辅助临床诊断；3.标注数据稀缺：高质量皮肤病理标注图像少，影响AI模型训练效果；4.医生培训不足：年轻医生缺乏足够皮肤病理积累与教学资源。在基层好多医院皮肤科没有专门的病理室，大病理出具的病理报告常常存在与临床不符情况，达到准确判断且能辅助临床诊断的很有限，常规的智能诊断系统面临三大挑战：数据不足、模型泛化能力差、部署成本高。因此，亟需构建一种轻量化、可迁移、易部署、能快速适应新任务的智能诊断系统。需求描述：1.元学习驱动的小样本迁移诊断2.基于GAN的数据增强与虚拟患者生成3.面向基层推广的轻量化部署架构4.多模态可解释性输出5.具备良好的产品化前景，未来可拓展为 AI 辅助诊断盒子、医学教育培训系统或 SaaS 平台，推动 AI 成果从实验室走向临床。基于自研技术基础上寻找希望与有模型开发能力的机构合作。

项目预期

打造为一个可落地、可复制、可推广、可持续迭代的AI赋能诊疗产品平台，推动人工智能技术在皮肤科病理诊断与教学中的深度应用。