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皮膚科醫生論文范文第1篇

不同的民族和文化背景，對水療的作用有不同的理解：

北美和中歐國家：放松休閑

拉丁地區：治療作用

亞洲地區：接近大自然

雅漾活泉水對皮膚的神奇護理效果，最早于1736年被發現。相傳，很久很久以前，一匹深受皮膚疾病困擾的白馬受著直覺的指引，找到了一眼活泉……在泉水中浸浴過數次之后，它的皮膚不再瘙癢，其它病癥也神奇地消失了……這眼活泉就是在山里經歷了長長的旅程之后，從雅漾村莊發源的雅漾活泉水。

歷史的見證

雅漾源于法國西南地區塞文山脈中的一個古老的小鎮，每一滴泉水都在數億年形成的地層中緩慢流淌50余年，充分吸收巖石和土壤中的礦物、生物活性成分后，終于源源涌出。雅漾活泉護理中心至今已有200多年的歷史。

1743年，在雅漾活泉泉源處，建立了第一個水療中心。

1871年，著名的芝加哥大火后，美國政府特請求法國政府將雅漾活泉水裝瓶運至芝加哥以護理大量被燒傷的病人。這是史上關于雅漾活泉水出口的最早記錄，證明那時活泉水的聲譽已不僅限于歐洲了。

1874年，法國政府正式承認雅漾活泉水的功效，并授予“公利益”稱號。

1975年，皮爾法伯集團收購了雅漾活泉，以其制藥集團嚴謹的科學態度及強大的科研力量，制定了全面而長遠的研究計劃。

十多年間，法國雅漾皮膚學護膚研究室與全球多家科研機構合作，在專業雜志上發表了近30篇論文，以確切的療效和科研結果說服了全世界包括皮膚科醫生、生化學家等在內的眾多專業人士，贏得了廣泛的信任。今天，雅漾活泉護理中心是法國兩大皮膚病水療中心之一。皮膚病患者必須持皮膚科醫生處方才能接受治療， 并且三周的治療費用可由法國醫療保障體系報銷。2004年，隨著前來接受護理的患者人數不斷增多，雅漾活泉水療中心因而擴建，將接待能力增至3000人以上。目前雖仍以歐洲患者為主，但已可常常見到亞洲面孔，尤以日本皮膚問題者居多。可見，雅漾活泉水的功效在日本也早已是家喻戶曉。

雅漾活泉護理中心，特為中國小患兒提供全面的免費治療與體驗

自2004年開始，皮爾法伯中國每年邀請一位中國特應性皮炎患兒前往法國的雅漾活泉護理中心接受免費的護理和治療。21天的療程結束后，各位小病人的皮損均有了很大改善，瘙癢明顯減輕。不僅充分驗證了雅漾活泉水對于皮膚的舒緩、抗炎癥的作用，更使得中國的皮膚科專家們相信，這種新興的皮膚護理方法是科學、安全、有效的，并且可以減輕皮膚對激素類藥的依賴性。

從2004年至今，已經有16位來自中國的皮膚病小患者在雅漾活泉水療中心得到了完善的治療，且在回國后恢復了原來屬于他們的快樂童年生活。

2016年，寧靜優美的雅漾活泉護理中心又迎來了三位可愛、活潑的小朋友……皮爾法伯公司今年邀請來自上海、廣州和沈陽的三位特應性皮炎患兒，以及他們的媽媽和主治醫生們一起前往法國雅漾活泉水療中心，接受為期3周的免費護理與治療。三個孩子都是自1歲起便開始出現皮膚問題，面部、頸部以及全身都不斷地發疹，皮損處劇烈瘙癢、腫脹，且伴隨結痂或鱗屑，病情反復發作，痛苦難堪。此次來法國就診之前，幾個小朋友的家人都曾遍訪名醫，走遍全國的各家著名皮膚科醫院，中醫、西醫皆有嘗試，激素類、非激素類，吃的、喝的、擦的……當前的治療方案幾乎全都嘗試過。多年來耗費了大量的時間和精力，卻始終不見好轉。當皮爾法伯中國的醫學部得知這個消息后，立即聯系了他們的主治醫生，并邀請孩子和其家人一起前往法國進行為期3周的免費活泉水療。當我們在法國見到他們時，幾位小朋友經過3周的全方位治療，康復狀況十分良好，特應性皮炎的癥狀已經有較大程度的好轉，身上的抓痕也基本恢復。與此同時，他們也早已和水療中心的其他小朋友們打成一片，開心地享受著在這里的快樂生活。

相信通過本次的親身治療與體驗，神奇的雅漾活泉已經幫助小朋友們極大地減輕了多年來的痛苦，也祝愿他們的未來充滿著希望與幸福！

零污染的自然環境

雅漾小鎮坐落于法國南部塞文山脈，四周環繞著原生態自然環境。小鎮俯瞰朗格多克，瀕臨地中海，自然環境被嚴格保護并監控。自然棲息地、生物多樣性和迷人景觀都得以完整保存。

雅漾活泉水的作用

? 減少刺激

? 舒緩肌膚

? 增強肌膚耐受性、降低敏感度

? 抵抗自由基

? 恢復敏感皮膚的生理平衡

雅漾活泉水的礦物特性

雅漾活泉水位于法國朗格多克自然公園的中心，無污染的自然環境被嚴格保護并監控，每一滴雅漾活泉水都在數億年形成的地層中醞釀了至少50年，在地下1500米的非凡生命之源充分吸收巖石和土壤里珍貴的礦物質和活性成分后噴涌而出。

? 獨特天然品質

? 低礦物含量：266毫克/升

? 均衡適宜的鈣鎂離子比例2：1

? 富含二氧化硅：10.6毫克/升

皮膚科醫生論文范文第2篇

人工智能在醫療領域的廣泛應用價值

目前，人工智能在醫療領域的研究成果頻出，人工智能應用醫療領域已是大勢所趨。各個科技巨頭都相繼布局人工智能醫療行業。對人工智能在醫療的應用主要基于多方面的客觀現實：比如優質醫療資源供給不足，成本高，醫生培養周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發病率的增長，人們對健康重視程度普遍提高，醫療服務需求也在持續增加。

人工智能結合醫學應用有非常多的益處，可以讓患者、醫師和醫療體系均受益。比如對于患者來說，可以更快速地健康z查，獲得更為精準的診斷結果和更好的個性化治療方案建議；對于醫師來講，則可以消減診斷時間，降低誤診的概率并對可能的治療方案的副作用提前知曉；對于醫療體系來說，人工智能則可以提高各種準確率，同時系統性降低醫療成本。

據悉，人工智能在智能診療、智能影像識別、智能藥物研發和智能健康管理等方面都有廣泛的應用價值。

比如在智能診療方面，就是讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費者的機器學習能力應用到醫療保健領域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現出了很高準確度；蘋果公司最近收購了Lattice，該公司在開發醫療診斷應用的算法方面具有很強能力。

在智能影像識別方面，人工智能的應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。作為醫生，從一個大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經驗。如果通過大數據，通過智能醫療，就能夠迅速得出比較準確的判斷。

在智能藥物研發方面，則是將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。目前借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術應用到健康管理的很多場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。比如通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。計算機還能收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。在精神健康領域，計算機可運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。在健康干預層面，計算機則可以運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。

從IBM Watson的發展看醫學人工智能的未來

目前國內外已經有很多高科技企業將認知計算和深度學習等先進AI技術用于醫療領域，并出現了很多產品，其中以IBM的“沃森醫生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領域中的翹楚，隨著人工智能技術的逐漸成熟，在2016年開始放開手腳，以腫瘤診斷為重心，開始在慢病管理、精準醫療、體外檢測等九大醫療領域中實現突破，逐步實現人工智能作為一種新型工具在醫療領域的獨特價值。

沃森是2007年由IBM公司開發的，IBM Watson具備了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等能力，能夠快速搜索分析非結構化的數據，獲取想要的結果。2015年，日本東京大學醫學院研究所最初的診斷結果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經歷各種療法后，效果都不明顯。無奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過對比2000萬份癌癥研究論文，分析了數千個基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當的治療方案。整個過程IBM Watson只用了短短10分鐘。

自2012年羅睿蘭接手IBM開始，IBM公司發展方向與業務架構就一直在進行根本性調整。傳統硬件與系統軟件業務地位不斷退后，而云計算、網絡安全、數據分析與人工智能成為了公司現金流的核心投放領域。現在的IBM正在轉型為一家認知計算和云平臺的公司。其中在醫學人工智能的優勢也越來越明顯。

IBM Watson首先進入的領域是復雜的癌癥診斷和治療領域，這也是目前全世界醫學界聚焦的重點。Watson的第一步商業化運作就是通過和紀念斯隆?凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專家在Watson上輸入了紀念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進行訓練。在此期間，該系統的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫生和研究人員組成的團隊一起上傳了數千份病人的病歷，近500份醫學期刊和教科書，1500萬頁的醫學文獻，把Watson訓練成了一位杰出的“腫瘤醫學專家”。隨后該系統被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。

相繼攻克肺癌、乳腺癌、結腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項目之一，正式將上述四個癌種的腫瘤解決方案進入商用。2016年8月IBM宣布已經完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓練完上線了宮頸癌的服務。

目前IBM Watson腫瘤解決方案已經進入中國。2016年12月，浙江省中醫院聯合思創醫惠、杭州認知三方共同宣布成立沃森聯合會診中心，三方將合作開展IBM Watson for Oncology服務內容的長期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國以來，首家正式宣布對外提供服務的Watson聯合會診中心，意味著中國醫療行業將開啟一個新型人工智能輔助診療時代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢服務，2017年將會擴展到8-12個癌種。在醫生完成癌癥類型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內反饋多條治療建議。

此外，IBM Watson還與輝瑞達成了一項新協議，會將前者的超級計算能力用于癌癥藥物研發。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機器學習、自然語言處理及其它認知推理能力，用于免疫腫瘤學（Immuno-oncology）中的新藥物識別，聯合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學的未來在于針對獨特腫瘤特征的組合，這會改變癌癥治療方式。而在藥物研發中利用Watson的認知能力，可以更快地為患者帶來可能的新免疫腫瘤治療。

毫無疑問，人工智能將會成為未來IBM的成長引擎。沃森目前已經不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫療影像、體外檢測、精準醫療、機器人、疾病研究治療這幾個領域，未來，沃森的觸角還會伸到醫療的其他行業，為整個醫療行業服務。

中國版小小“沃森”不斷面世

與IBM Watson十年的發展軌跡不同，中國在醫學人工智能領域的發展屬于追趕者。由于中國沒有統一的醫療數據格式以及數據孤島的隔離，中國在醫學人工智能I域投放的資源相對要少很多。不過這并不妨礙國人對其發展的熱情。在智能影像識別和診斷方面，中國已經出現了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒有IBM Watson那么強大，但也在各個領域顯示出獨特的應用價值。

浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學知名專家和珠海和佳醫療設備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，形成了“DE-超聲機器人”。該機器人算法借助計算機視覺技術，可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，并給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

據悉，人體甲狀腺結節已成常見病，如果不加重視，甲狀腺結節可能會發生惡變，進而發展成癌癥，危及生命。但由于個體化差異，目前三甲醫院甲狀腺結節的診斷準確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫生對同一張片子可能會做出不同判斷。而超聲機器人的出現，不僅能輔助醫生做出精準判斷，還能縮短病人就醫時間，提升醫療效率。目前“DE-超聲機器人”已經在浙江大學第一附屬醫院、中國電子科技集團公司第五十五所職工醫院和杭州下城區社區醫院臨床應用，一年病例達到8萬多，準確率達86%以上。

2017年2月，中山大學中山眼科中心劉奕志教授領銜中山大學聯合西安電子科技大學的研究團隊，利用深度學習算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內障人工智能平臺”。該人工智能程序模擬人腦，對大量的先天性白內障圖片進行分析和深度學習，不斷反饋提高診斷的準確性。將該程序嵌入云平臺后，通過云平臺上傳圖片，即可獲得先天性白內障的診斷、風險評估和治療方案。

據悉，先天性白內障是一種嚴重威脅兒童視力的疑難罕見病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內障隊列（隊列人數近2000名），基于該隊列開展了一系列嚴謹的研究，積累了大量高質量的先天性白內障臨床數據。中山大學眼科中心于2017年4月設立“人工智能應用門診”，由人工智能云平臺輔助臨床醫師進行診療。在人工智能門診就診的患者，除接受常規診療外，其檢查數據即時同步到CC-Cruiser云平臺，同時享受由人工智能機器人提供的“專家級”診療。目前CC-Cruiser已在3家協作醫院完成臨床試點應用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經連接了、新疆、云南、青海等邊遠省區上百家基層醫院，每天有大量眼科檢查數據上傳云平臺請求專家協助診斷。在醫學人工智能應用場景下，病例以及圖像數據將首先通過人工智能程序進行初審，再由專家復核，效率將提升70%以上，極大提高了專家協診效率。

2017年5月，丁香園、中南大學湘雅二醫院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達成獨家戰略合作，并了國內首個“皮膚病人工智能輔助診斷系統”。資料顯示，系統性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風濕性疾病中的彌漫性結締組織病，可引起全身多個臟器受累，包括皮膚、關節、腎臟、血液等。如何精準診斷系統性紅斑狼瘡，一直是困擾各國科學家的世界醫學難題。

目前三方合作研發出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進行有效區分，識別準確率超過85%。據悉，該系統一方面是面向皮膚科醫生，醫生通過APP，把圖像傳到系統以后，系統提示最有可能的皮膚病類型，然后建立皮膚病電子百科全書，通過百科全書再去學習，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統提供圖片鑒別和導診意見。據悉，該系統第一期主要實現以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫療機構，并將開放患者端服務。

醫學人工智能真正落地

需要全產業鏈配合

專家指出，要真正實現醫療產業的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實現，這需要依托全產業鏈包括醫療主管部門、醫療機構的參與和信息化服務商等各個環節的共同努力。

比如像前文所述的甲狀腺結節、紅斑狼瘡、先天性白內障的診斷，都要依靠形態學的圖像數據，這些在皮膚病和病理科特別常見，所以人工智能的優勢在此可以得到充分體現。訓練一個好的皮膚科醫生可能要十年，把人工智能引進后，可以大大縮短時間。但是醫學人工智能研發成本高、數據獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。

人工智能技術形成產品，最重要是要有大量高質量的數據。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫療機構并不愿公開數據。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數據，嘗試通過多個渠道，有社區檢查，有付費志愿者，也有試點醫院。最后該公司收集了兩三萬張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻既仿試85%以上。該公司負責人也評價到，如果樣本量能提高一倍，診斷準確率還有較大的提升空間。

在獲取高質量的醫療數據方面，國內醫院在過去信息化程度不高，數據雖然多，但相對雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點，并快速獲取數據會是一個很高的門檻。同時，醫院信息孤島現象長期存在，各個醫療機構的數據尚未實現互聯互通。這一局面則逐步從政策層面迎來破冰。去年6月，國務院公布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，需要規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用。但該政策的真正落地依然需要時間。