人工智慧協助辨識皮膚疾病：皮膚科的新紀元
人工智慧（AI）透過高準確度分析醫學影像，越來越常被用於辨識皮膚疾病。從偵測黑色素瘤與皮膚癌，到診斷痤瘡、濕疹、乾癬及罕見皮膚疾病，AI 支援全球皮膚科醫師、提升早期偵測率，並擴大皮膚醫療的可近性。
皮膚問題非常常見 – 全球近四分之一的人口會出現像濕疹或痤瘡等慢性皮膚疾病。然而即便是專科醫師也可能難以診斷某些疹子與斑點，尤其在早期階段。人工智慧（AI）正逐漸成為一種強而有力的輔助工具。透過從成千上萬或數百萬張皮膚病變照片「學習」，AI 演算法能捕捉到連資深醫師也可能忽略的細微視覺模式。這並非取代皮膚科醫師，而是增強他們的能力 – 幫助更早發現疾病並加速病人分流。
AI 如何辨識皮膚疾病
以 AI 為基礎的皮膚工具運作方式有點像智慧照片濾鏡。首先，使用者（或醫師）對患處拍攝清晰影像。影像送入經由大量標註皮膚照片訓練的深度神經網路（AI 的一種）。透過深度學習，AI 學會將視覺特徵與特定疾病聯繫起來（例如黑色素瘤的不規則邊緣或乾癬的銀白色鱗屑）。訓練完成後，系統可以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疾病影像來建立……電腦學會辨識影像中與特定皮膚疾病相關的顯著模式。
— 具有里程碑意義的皮膚科研究
臨床準確度與實務表現
在受控測試中，AI 已展現出令人印象深刻的準確度。一篇 2024 年的薈萃分析發現，電腦輔助的黑色素瘤診斷在表現上可與皮膚科醫師相媲美。另一項以超過 150,000 張影像、涵蓋 70 種疾病訓練的研究，在良性與惡性病灶區分上達到 AUC 0.946——表示該任務中 AI 整體準確度近 95%。
更值得注意的是，當醫師實際使用AI 建議時，他們的準確度顯著提升：
基線表現
- 靈敏度：~75%
- 特異性：81.5%
改善後結果
- 靈敏度：81%
- 特異性：86.1%
我們希望病患能期待我們使用 AI 輔助，以提供最佳可能的照護。
— 皮膚科研究員
AI 診斷的地理分布模式
一項對 AI 皮膚疾病評估的全球研究顯示，該技術的應用存在明顯的地理差異：
北美與歐洲
非洲
亞洲
AI 可檢測的各種皮膚狀況
AI 不僅限於癌症。現代模型可處理多種皮膚疾病，其中痤瘡與乾癬是 AI 皮膚科研究中最常見的主題：
炎症與色素異常疾病
- 痤瘡
- 乾癬
- 濕疹
- 玫瑰痤瘡
- 白癜風
感染性疾病
- 癬（如體癬）
- 疥瘡
- 麻風病
- 被忽視的熱帶病
AI 也有助於診斷感染性皮膚疾病——在資源有限的地區尤其有價值。世界衛生組織（WHO）已啟動一項針對皮膚被忽視熱帶病（NTDs）的全球計畫，訓練演算法辨識麻風病、雅司病（yaws）等類似疾病。此舉強調「增強式智慧」，是為了支援前線醫護人員，而非取代他們。
AI 在皮膚科的主要優勢
AI 驅動的工具提供了明顯的優勢，正在改變皮膚疾病的診斷方式：
速度與一致性
AI 可即時分析照片並提示病灶是否可能為良性或是否需要切片檢查，提升診斷速度與一致性。
更廣的可及性
位於偏遠或醫療資源不足地區的病患，可使用 AI 應用或遠距皮膚醫療服務取得篩檢，彌補專科醫師稀缺的問題。
教育與訓練
AI 能標示皮膚疾病的重要特徵，幫助醫學生學習並讓病患更了解自己的病況。
研究與監測
透過處理龐大的影像資料集，AI 揭示全球趨勢並協助流行病學家追蹤感染性疾病的爆發。
挑戰與侷限性
儘管前景看好，皮膚科的 AI 仍有重要侷限，使用者與臨床醫師必須了解：
影像品質與真實世界情境
演算法對資料需求甚高，異常影像容易干擾結果。大多數訓練照片為高品質臨床影像，但真實世界的照片（自拍、光線不足、病灶被毛髮遮擋）可能讓模型混淆。AI 也對未曾見過的病例較為薄弱——有分析指出，對於演算法從未見過的病灶類型，其診斷準確度僅約 ~6%，基本上接近隨機猜測。
消費者應用程式的可靠性
消費者應用並非萬無一失。2022 年對智慧型手機痣點掃描應用的回顧報告顯示，對黑色素瘤的平均準確度僅約 ~59%。有些應用甚至未能標示出真實的黑色素瘤，造成錯誤的安全感。因此專家警告，任何 AI 結果都應由臨床醫師審閱。
偏見與膚色差異
許多 AI 模型以較淺膚色的影像為主進行訓練，導致對深色皮膚的可靠性較低。臨床人員必須確保演算法在多元族群上得到驗證。這是一項關乎公平性的關鍵議題，需要持續關注與測試。
法規與臨床驗證
部分 AI 皮膚工具已取得法規核准（如 FDA、CE 標章），但專家強調需在臨床試驗中持續測試。例如，早期取得 FDA 核准的黑色素瘤掃描器 MelaFind，在實務使用中因特異性偏低、誤報過多而被下架。因此，任何 AI 結果都應由臨床醫師審閱。
全球倡議與法規架構
主要衛生組織正積極塑造 AI 在皮膚科的角色：
WHO 倡議
FDA 核准
專業指引
未來展望
此領域正快速發展，未來有多項令人期待的進展：
更大的資料集
建立更多樣化的影像資料庫以改善訓練效果
演算法強化
提升準確度並降低不同膚色間的偏差
資料整合
將影像與病史和基因資料結合
臨床整合
在皮膚科診所與遠距醫療中常規使用
我們可以預期 AI 將成為皮膚科診所與遠距醫療服務的常態工具。未來病患可能會使用取得 FDA 核准的 AI 應用來分流常見皮疹，將醫師看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，以及涵蓋各種膚色。
重點整理
- AI 處理皮膚影像以標示像皮膚癌、濕疹或乾癬等疾病。經大型影像資料庫訓練的深度學習模型在許多任務中可以達到與皮膚科醫師相當的準確度。
- 研究中，使用 AI 的臨床醫師診斷更為準確（例如癌症靈敏度從 75%→81%）。病患能獲得更早期的發現與更好的皮膚科可及性。
- 主要 AI 應用包括黑色素瘤篩檢、診斷常見疾病（痤瘡、濕疹、乾癬），以及辨識被忽視的熱帶皮膚病。
- 許多消費者應用表現不佳（某些對黑色素瘤的平均準確度約 ~59%）。AI 對非典型影像或不同膚色仍有困難。務必尋求醫療專業意見。
- 全球健康機構（WHO、FDA、皮膚科學會等）正在積極制定指引、建立影像資料庫並推動法規，以確保 AI 工具的安全與有效。
以 AI 為基礎的皮膚診斷不是萬靈丹，但它是一項強大的新興工具。結合醫療專業知識時，AI 有望提供更快速且更可近的皮膚照護——可能更早偵測嚴重問題，並幫助數百萬缺乏專科醫師的病患。正如一位皮膚科醫師所言，在適當監督下，AI 可為未來病患帶來「最佳可能的照護」。
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