人工智能在疾病预测中的应用突破，人工智能治疗皮肤病

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人工智能(AI)医学图像分析技术近年来发展迅速。皮肤病学领域被认为是人工智能图像分析技术的一个有前途的领域。对此，来自中国的科学家团队发表了一篇观点论文，分享了他们在皮肤病学领域使用人工智能工具的经验和观察。

他们的观点于2022 年 8 月 8 日发表在《健康数据科学》杂志上。

“人工智能在辅助皮肤科医生临床实践方面具有巨大潜力。同时，跨学科交流与协作的重要性从未像今天这样突出，”北京大学第一医院教授李航说。

“我们认为了解临床医生的实际需求是充分利用技术和改善皮肤病患者健康结果的基础。这些促使我们撰写了与 AI 助手分享我们的经验、观察和想法的观点论文来自实际实践的工具，以促进皮肤科医生和数据科学家之间的交流，并提高 AI 工具的性能。”

由于皮肤病的诊断主要基于病变的形态或形式和结构，因此基于深度学习和机器学习的人工智能分析技术可以证明是有用的临床工具。了解临床实践的真正需求是开发有效且有用的 AI 工具的关键。

在他们的观点论文中，科学家们分享了照顾患有皮肤缺陷或病变(称为皮肤病)的患者的需求。他们考虑了可能使用人工智能技术的三种临床场景。第一种情况涉及在初级保健机构中筛查严重的皮肤病。在第二种情况下，他们探索了医院皮肤科医生用来提高诊断性能的人工智能技术。在第三个场景中，他们考虑了如何将 AI 用于慢性皮肤病的长期管理。

科学家们将人工智能视为一种工具，可以帮助临床医生为皮肤病患者提供优质的医疗保健服务，并提高医疗保健的效率和可及性。然而，他们也指出，人工智能工具的准确性需要改进。缺乏可解释性阻碍了医生和患者对预测结果的信心。

技术与源自“第一，不伤害”原则的安全性和可靠性期望之间存在差距。为了缩小差距，皮肤科医生和人工智能科学家的共同努力是将人工智能医疗保健的潜力转化为患者真正受益的关键。

科学家们就改进人工智能辅助诊断系统的方法提出了几项建议。他们提出，可以通过建立一个包含临床信息、病变图像、皮肤镜图像和称为反射共聚焦显微镜的高分辨率图像的强大数据库来改进数据。科学家们还提出，人工智能算法应该更好地适应现有的现实世界数据库。他们的最后一个建议是，研究人员应该系统地为人类临床医生和人工智能诊断中使用的机器设计更好的策略和流程。

展望未来，科学家们认为临床医生和数据科学家之间需要加强合作。“我们认为这里要表达的最重要信息是，由于各种场景中嵌入的各种需求，临床实践非常复杂，”李说。“这意味着人工智能工具开发没有万能的模式。”

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