9月22日，第二届全国皮肤科人工智能与远程皮肤病高峰论坛在天津举行，期间“中国皮肤影像能力提升工程”正式启动。
建立中国多维皮肤影像数据数据库（CSID）有何意义？ CSID项目及专家团队成员组长·崔勇接受采访时表示，首先，基于中国人群的皮肤病学考虑，要建立中国人自己的皮肤影像资源库，其次，皮肤病的种类很多，其中所有学科。
最重要的是，到目前为止，还没有医生能够说出这些疾病的名称。
欧莱雅集团与CSID合作推出CSID-痤疮皮肤图像数据库，将研究成果从B端赋能到C端。
基于数据库，B端解决辅助诊断问题，C端解决乱用药问题。
中国医科大学附属第一医院副院长、中华医学会皮肤性病学分会候任主任委员委员、中国人口皮肤影像数据库（CSID）顾问·高兴华表示，根据影像学特点，利用人工智能开展远程医疗，皮肤科在互联网诊疗方面具有独特优势。
崔勇解释说，目前应用人工智能的临床学科并不多。
利用计算机视觉技术，放射病理科和皮肤科具有更加明显的直观特征。
AI在一定程度上解放了医生的双手。
基层医生往往需要人工智能辅助诊断来弥补其知识体系的不完善。
对于资深医生来说，人工智能可以替代重复、简单的工作。
不过，专家也表示，人工智能并不能取代医生。
如何进一步提高AI辅助诊断的准确性？崔勇表示，第一，增加数据，提高数据质量；第二，即使使用开源算法，也应该是优化过的，不是现成可用的；第三，提高用户的水平，包括自身的专业水平和使用AI的水平。
这也是启动中国皮肤影像能力提升项目的目的。
目前，CSID已移交部分成绩单。
CSID与友脉科技联合发布了首款黄皮肤肿瘤人工智能辅助诊断工具——友智AI，这是一套由软件和硬件组成的智能诊断工具。
目前，有智AI家族包括6款针对皮肤病不同领域的AI产品，分别是：黄皮瘤AI1.0、老年皮肤瘤AI（华山版）、黄皮瘤AI2.0、黑甲AI1.0、白癜风慢性病管理AI，牛皮癣慢性病管理AI。
对于良恶性肿瘤的判断率，产品准确率可达91.2%。
本次论坛推出的“中国皮肤影像能力提升工程”在以往皮肤影像能力培训和认证的基础上升级了“内涵”，主要包括5个方面：（一）将皮肤影像纳入我国皮肤病教育体系； （2）建立一支高水平皮肤影像师资队伍； （三）完善线上线下联动、内容标准化的能力培养模式； （四）优化皮肤影像“三类三级”能力认证体系； (5)构建基于皮肤影像中心网络的应用辅助系统。
在中国人口多维皮肤影像数据数据库（CSID）项目和专家集团组长·崔勇的计划中，下一步将尽快搭建支撑平台，帮助我国皮肤科医生全面提升皮肤影像应用能力，为新的远程皮肤病学模式奠定基础。