主要观点总结
文章介绍了中国在恶性皮肤肿瘤早期识别与治疗方面的紧迫需求，以及利用AI技术在这一领域的应用。具体描述了郑州轻工业大学梅科尔工作室开发的恶性皮肤肿瘤早期识别智能辅助筛查系统的作用和意义。文章还详细描述了该系统的研发过程，包括数据收集、模型选择、模型优化和模型部署等步骤。
关键观点总结
关键观点1: 中国恶性皮肤肿瘤的发病率高，早期识别与治疗至关重要。
文章指出，恶性皮肤肿瘤的早期识别与治疗对于提高生存率和降低经济负担具有重要意义。
关键观点2: AI技术在恶性皮肤肿瘤识别中的应用。
郑州轻工业大学梅科尔工作室利用PaddleX低代码开发工具，研发了恶性皮肤肿瘤早期识别智能辅助筛查系统，提高了医学影像分割和重建的精准度，降低了漏诊和误诊的风险。
关键观点3: 系统的研发过程和数据集。
文章详细描述了系统的研发过程，包括数据收集与整理、模型选择、模型优化和模型部署等步骤。使用了大规模皮肤镜图像数据集，包括多种类型的皮肤病图像。
关键观点4: 模型的优化与效果。
通过一系列实验，模型精度得到了优化，最终得到了一个GPU推理耗时短、皮肤肿瘤分割指标高的模型。
关键观点5: 系统的部署与未来展望。
系统已经实现了在线服务化部署，并计划扩展到离线设备部署。未来计划扩展到其他疾病的筛查领域，并集成到端侧处理设备中，辅助提升医疗诊断效率与质量。
文章预览
在医疗科技的前沿探索中，恶性皮肤肿瘤的早期识别与治疗显得至关重要。据2024年2月国家癌症中心发布的数据，中国恶性皮肤肿瘤的发病率已达2.4/10万，且每年新发病例约3.5万例 [1] 。尤其值得关注的是，晚期恶性皮肤肿瘤的生存率极低，例如黑色素瘤晚期的五年生存率仅4.6%，中位生存期不过1.42年，凸显了早期诊治的紧迫性 [2] 。 然而，皮肤病变检测领域长期受专业门槛高、医疗资源分布不均的制约。患者常因难以自行察觉早期皮肤病变而错失治疗良机，加之医疗资源的地区差异，使得许多患者难以及时获得准确诊断，这不仅加剧了病情恶化的风险，还增加了患者的经济负担。此外，在皮肤科医生短缺的现状下，传统的人工筛查方式效率低下，误诊率也居高不下，严重影响了医疗服务的质量和效率。同时，检测设备制造商也亟需技术革新，以更
………………………………
