人工智能助力识别皮肤疾病：皮肤科的新时代

皮肤问题极为常见——全球近四分之一的人会出现湿疹或痤疮等慢性皮肤疾病。然而即便是专家也可能难以诊断某些皮疹和斑点，尤其在早期阶段。人工智能（AI）正成为一种强有力的辅助工具。通过“学习”成千上万甚至数百万张皮损照片，AI算法能够发现那些连经验丰富的医生也可能错过的细微视觉模式。这并不取代皮肤科医生，而是增强他们的能力——帮助更早发现疾病并更快速地对患者进行分诊。

AI如何识别皮肤疾病

基于AI的皮肤工具的工作方式很像智能照片滤镜。首先，用户（或医生）拍摄受影响皮肤区域的清晰图像。图像被输入到在大量带标签的皮肤图片库上训练的深度神经网络（一种AI）中。通过深度学习，AI学会将视觉特征与特定疾病联系起来（例如黑色素瘤的不规则边界或银屑病的银白色鳞屑）。训练完成后，系统可以分析新照片并输出可能的诊断或风险等级。

AI算法是通过向计算机提供成千上万乃至数百万张带有诊断和结果标签的皮肤疾病图像来创建的……计算机学会识别图像中与特定皮肤病相关的典型模式。

— 里程碑式的皮肤科研究

皮肤病识别的深度学习流程

临床准确性与真实世界表现

在受控测试中，AI已表现出令人印象深刻的准确性。一项2024年的荟萃分析发现，计算机辅助的黑色素瘤诊断在表现上与皮肤科医生可比。另一项在超过150,000张覆盖70种疾病的图像上训练的研究，在区分良性与恶性病变时取得了0.946的AUC——意味着该任务上AI总体接近95%的准确率。

更令人注目的是，当医生实际使用AI建议时，他们的准确率显著提高：

我们希望患者期待我们使用AI辅助来提供尽可能最好的护理。

— 皮肤科研究员

AI诊断的地理分布模式

一项对AI皮肤病评估的全球研究显示了该技术应用中的明显地域差异：

AI皮肤病诊断模式的全球分布

AI能检测的多种病症

AI远不止局限于癌症。现代模型处理的范围广泛的皮肤状况中，痤疮和银屑病是AI皮肤病学研究中最常见的：

AI也有助于诊断感染性皮肤疾病——这在低资源地区尤为有价值。世界卫生组织（WHO）已启动一项关于AI识别被忽视的热带皮肤病（NTDs）的全球倡议，训练算法识别麻风、雅司病等类似病症。该努力强调“增强智能”，旨在支持一线卫生工作者，而非取代他们。

AI在皮肤科的关键优势

AI驱动的工具提供了正在改变皮肤病诊断的明显优势：

AI整合到皮肤科实践中的主要益处

挑战与局限

尽管前景可期，皮肤科中的AI仍存在用户和临床医生必须理解的重要局限：

AI在皮肤病识别中的主要挑战

全球倡议与监管框架

主要卫生组织正在积极塑造AI在皮肤科的角色：

未来展望

该领域正在快速发展，未来有几项有前景的进展：

我们可以预期AI将成为皮肤科门诊和远程医疗服务的常规组成部分。患者未来或可使用经FDA批准的AI应用对常见皮疹进行分诊，将就诊资源留给更严重的病例。关键在于负责任的部署：确保对AI工具进行持续监控、透明说明其工作原理并覆盖所有肤色类型。

AI在皮肤科的未来方向

关键要点

• AI通过处理皮肤图像来标记诸如皮肤癌、湿疹或银屑病等疾病。基于大型图片库训练的深度学习模型在许多任务上可达到与皮肤科医生相当的准确率。
• 在研究中，使用AI的临床医生做出了更准确的诊断（例如癌症灵敏度从75%→81%）。患者可能获得更早的检测和更好的皮肤科可及性。
• 主要AI应用包括黑色素瘤筛查、常见疾病诊断（痤疮、湿疹、银屑病）以及被忽视的热带皮肤病的识别。
• 许多消费类应用表现不佳（部分应用在黑色素瘤检测上的平均准确率约为~59%）。AI在处理不寻常图像或不同肤色时存在困难。务必寻求医疗专业意见。
• 世卫组织、FDA和各皮肤科协会等全球卫生机构正在积极制定指南、建立图片库并推动监管，以确保AI工具安全有效。

基于AI的皮肤诊断并非万能灵药，但它是一种强大的新兴工具。当与医学专业知识相结合时，它有望提供更快捷、更易及的皮肤护理——有可能更早发现严重问题并帮助数以百万计缺乏专家的人群。正如一位皮肤科医生所言，在适当监管下，AI为患者提供了“未来尽可能最好的护理”。