在6月24日的昆明，中華醫學會第二十四次全國皮膚性病學會年會閉幕會上，中南大學湘雅二醫院皮膚性病科陸前進教授正式當選中華醫學會皮膚性病學分會第十五屆委員會主任委員。

陸前進表示，今后學會工作的重點，不僅要對一些重要皮膚病建立中國的數據，根據這些數據來制定中國的皮膚病診療指南，也要推動基礎研究，加快與國際接軌的步伐。

另外，他也是一位積極擁抱技術的專家，希望用互聯網＋，強化醫學教育。“我們前幾屆的委員會在基層醫生大講堂、高級講堂這方面做了大量的工作。在這個基礎上，我們要用好互聯網＋技術做線上的教育平臺，進行臨床專家授課和科研指導，從整體上提高我國的基礎研究與臨床診療水平?！标懬斑M解釋道。

在大會結束后的第二天，陸前進仍照常 7 點多就出現在門診，工作到深夜才回家。而這一以貫之的堅守，只是陸前進教授幾十年臨床和科研工作中的一個縮影。

負笈遠洋后的毅然歸國，研究紅斑狼瘡

1999 年，先后在湖南醫科大學獲得碩士、博士學位后，當時已是湖南醫科大學科研處副處長的陸前進老師遠渡重洋出國深造，赴美從事博士后研究，在密歇根大學醫學中心專攻紅斑狼瘡表觀遺傳發病機制的研究。

陸前進認為，“在美國事業再成功、生活再富有，但是永遠是外國人。而回到中國，為中國患者診治與研究，用我的基礎和臨床研究成果為中國患者服務，我覺得這個價值更大?！?/p>

2005 年，陸前進放棄在美國優渥的工作和生活條件，毅然選擇回國，從零開始創建實驗室（現醫學表觀基因組學湖南省重點實驗室）。

當時醫院并未給予陸前進任何特殊的待遇，僅給了一個污水處理廠上的一間不足100 平米的實驗室。即使如此，陸前進選擇迎難而上選擇我國表觀遺傳學研究——紅斑狼瘡。

這是一個困擾醫學界多年、懸而未決的難題。雖然經過一個多世紀的研究，但是其病因和發病機制仍不清晰。

“我覺得紅斑狼瘡非常有挑戰性。在大學畢業的時候，我就對它非常感興趣，重點關注它的病因和發病機制研究，特別是其表觀遺傳學的研究。”陸前進這樣說到。

做科研意味著無數次的反復實驗和難以避免的失敗。談及幾十年的科研之路，陸前進回憶道：“我們在研究中、尤其是基礎研究中遇到了很多波折，也曾多次失敗，但我們沒有放棄，一直在努力。辦法總比困難多?！?/p>

陸前進對工作的專注和堅持，也通過言傳身教深深感染了他的學生及團隊每一位成員。讓其團隊成員吳海競副研究員印象深刻是，有一次陸教授患了嚴重的感冒，咳嗽不止，為了不耽誤項目進度，他在實驗室一邊做著霧化，一邊和課題組成員討論。

經過多年的發展，陸前進的實驗室已經從原來的不足100平米擴展到 1000 平米的綜合型實驗室。還承擔了各項重大研究項目，比如美國NIH 研究基金、國家自然科學基金重大國際合作項目。

科研反哺臨床，治療紅斑狼瘡技術精湛

科研反哺臨床。在破譯了紅斑狼瘡的發病機制、對其早期診斷和治療有更深入理解后，陸前進對紅斑狼瘡的治療技術也愈發精湛。

每個禮拜一，陸前進的紅斑狼瘡?？崎T診都被圍得水泄不通。近幾年來，全國各地慕名而來的紅斑狼瘡患者逐年增加，許多重癥患者包括狼瘡性腦病、嚴重的狼瘡腎炎和血液系統受累患者均在陸教授的精心治療下順利出院。

一位來自外省、長期被誤診的女性患者，多年求醫中輾轉看了多家醫院，病情卻越發嚴重，多個器官受累，并被判定為無法生育。最后該名患者找到了陸教授，通過重新調整治療方案后逐漸好轉，并于兩年后順利產下了一名男嬰。

陸前進還在國際上首次命名一種新型皮膚型紅斑狼瘡，并首次報道多種疑難罕見皮膚病，作為科主任，組織指導科室醫師成功救治重癥紅斑狼瘡、重癥藥疹、大皰性皮膚病等危重病例數千例，使這些生命垂危的患者轉危為安。

借力 AI，為醫生賦能

和一般醫生單純看病不同，陸前進出門診時，還必備三樣工具：隨訪本、工作章、重要患者的抽血資料。

對此他解釋說：“這個目的是想積累更多的資料，不光是臨床資料，還有生物樣本。通過積累我們可以構建紅斑狼瘡中國患者的大數據，據此制定中國紅斑狼瘡的診斷和治療的指南，以更適合中國的患者?！?/p>

正是這種以患者為中心的學科發展觀，讓陸前進在2007年開始著手建立紅斑狼瘡患者的臨床數據庫。5年前，陸前進團隊在中國首次開展同時覆蓋中國皮膚型紅斑狼瘡及系統性紅斑狼瘡的多中心流行病學調查研究，發現紅斑狼瘡非特異性皮損為內臟器官受累的獨立危險因素，早期干預這類紅斑狼瘡患者可有效防范重要器官受累。

而對大數據的深入接觸，讓陸前進敏銳地察覺到人工智能（Artificial Intelligence，AI）對學科發展的助力，成為我國較早在人工智能皮膚領域進行嘗試的專家。

“在十年前我就有這個想法。以形態學為主的皮膚病學在 AI 的應用中非常有優勢，如果積累足夠數量的皮膚病圖片，完全可以通過機器輔助診斷，加上病史和實驗室檢查后，甚至可以實現精準診斷?！?/p>

2018年4月，陸前進教授帶領的湘雅二醫院和丁香園、睿琪軟件共同發布了我國首個皮膚病輔助診斷平臺智能皮膚。這個平臺當前已免費對注冊醫生開放，可實現AI輔助診斷、病例管理和在線學習等功能，目前對包括紅斑狼瘡、銀屑病、痤瘡、帶狀皰疹在內的 85 種皮膚病的識別準確率達 86％，其中34種常見病大于95％，可識別病種數和準確率居行業之首。

陸前進教授認為，“AI的發展能夠讓更多的皮膚科醫生從簡單的臨床診療中解脫出來，讓他們有更多時間去從事這些疾病的研究，去研發更好的技術和藥物，有更多時間專注疑難雜癥的診治。我想這是未來的趨勢?！?/p>