人工智能協助辨識皮膚疾病：皮膚科的新時代

皮膚問題非常普遍 – 全球近 每四人就有一人 出現像濕疹或暗瘡等慢性皮膚病。即使專科醫生有時亦難以診斷某些皮疹或斑點，尤其在早期階段。人工智能（AI）現正成為一項強而有力的輔助工具。透過從數以千計或百萬計的皮損照片「學習」，AI 演算法能找出連經驗豐富的醫生也可能漏掉的細微視覺模式。這並非取代皮膚科醫生，而是以 增強 他們的能力 — 幫助更早發現疾病並更快分流病人。

AI 如何辨識皮膚疾病

基於 AI 的皮膚工具運作方式有點像智能相片濾鏡。首先，使用者（或醫生）拍攝受影響皮膚部位的清晰影像。影像會被輸入至已在大量帶標註的皮膚圖片庫上訓練的深度神經網絡（AI 的一種類型）。透過 深度學習，AI 學會將視覺特徵與特定病症關聯（例如黑色素瘤的不規則邊界或牛皮癬的銀白色鱗屑）。訓練完成後，系統即可分析新照片並輸出可能的診斷或風險等級。

AI 演算法是透過餵入數十萬甚至數百萬張已標註診斷與結果的皮膚病影像來建立……電腦學會識別影像中與特定皮膚疾病相關的徵兆性模式。

— 具里程碑意義的皮膚科研究

皮膚疾病辨識的深度學習流程

臨床準確度 & 實際表現

在受控測試中，AI 已展現出 令人印象深刻的準確度。2024 年的一項薈萃分析發現，用電腦輔助診斷黑色素瘤（最致命的皮膚癌）的表現與皮膚科醫生的表現相當。另一項以超過 150,000 張涵蓋 70 種疾病的影像訓練的研究，在區分良性與惡性病變上達到 AUC 0.946 —— 意味著該任務上 AI 的整體準確率接近 95%。

更令人注目的是，當醫生實際採用AI 建議時，他們的準確度顯著提升：

我們希望病人能預期我們會使用 AI 輔助，以提供最佳的照護。

— 皮膚科研究員

AI 診斷的地理分佈模式

一項對 AI 皮膚病評估的全球研究顯示技術應用存在明顯的地域差異：

AI 皮膚病診斷模式的全球分佈

AI 可檢測的廣泛皮膚病症

AI 並不限於癌症。現代模型可處理 各類皮膚病症，其中暗瘡與牛皮癬是 AI 皮膚科研究中最常被研究的：

AI 也有助於診斷 感染性皮膚疾病 —— 在資源匱乏的地區尤其有價值。世界衛生組織（WHO）已發起一項針對 被忽視的皮膚熱帶病（NTDs）的全球倡議，訓練演算法識別麻瘋病、雅司病（yaws）及類似病症。此一努力強調「增強式智慧」是用來 支援 第一線醫護人員，而非取代他們。

AI 在皮膚科的主要優點

以 AI 為驅動的工具帶來明顯優勢，正在改變皮膚病診斷：

AI 整合於皮膚科臨床的主要好處

挑戰 & 限制

儘管前景可期，皮膚科的 AI 仍有重要限制，使用者與臨床醫師必須了解：

AI 皮膚病識別的主要挑戰

全球倡議 & 法規架構

領先的衛生組織正積極塑造 AI 在皮膚科的角色：

未來展望

此領域進展迅速，幾項有希望的發展正在出現：

我們可以預期 AI 將成為皮膚科診所與遠距醫療服務的常規部分。未來病人或可使用獲 FDA 核准的 AI 應用來為常見皮疹分流，將醫師門診留給較嚴重的個案。關鍵在於 負責任的部署：確保 AI 工具持續監測、運作透明，並涵蓋所有膚色。

AI 在皮膚科的未來方向

重點摘要

• AI 處理皮膚影像 以標示像皮膚癌、濕疹或牛皮癬等疾病。經大型影像庫訓練的深度學習模型可在許多任務上達到與皮膚科醫師相當的準確度。
• 在研究中，使用 AI 的臨床醫師診斷更為準確（例如癌症敏感性由 75% 提升至 81%）。病人可能獲得更早的偵測與更佳的皮膚科就醫可及性。
• AI 的主要應用包括 黑色素瘤篩檢、診斷常見疾病（暗瘡、濕疹、牛皮癬）以及偵測被忽視的熱帶皮膚病。
• 許多消費者應用表現不佳（有些對黑色素瘤的平均準確率僅約 ~59%）。AI 在面對不尋常影像或不同膚色時會遇到困難。務必諮詢醫療專業意見。
• 全球衛生機構（WHO、FDA、皮膚科學會）正積極制定指引、建立影像資料庫與相關法規，以確保 AI 工具安全且有效。

基於 AI 的皮膚診斷並非萬靈藥，但它是一項強大的新興工具。當與醫療專業知識結合時，它承諾提供更快速、更多人可及的皮膚醫療 — 有望更早發現嚴重問題並幫助數以百萬計缺乏專科資源的人。如一位皮膚科醫師所言，在適當監督下，AI 將為病人提供「可能的最佳照護」。