科学家发表观点论文，探索人工智能在皮肤病中的应用

人工智能医学图像分析技术近年来发展迅速。皮肤病学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，来自中国的一个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。

他们的观点发表在杂志上健康数据科学2022年8月8日。

“人工智能在辅助皮肤科医生的临床实践方面具有巨大潜力。与此同时，跨学科交流与合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表示。

“我们认为，了解临床医生的实际需求是充分利用该技术、改善皮肤病患者健康结果的基础。这促使我们写了一篇观点论文，分享我们的经验、观察和想法，从实际实践中使用AI助手工具，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是基于病变的形态，或形态和结构，AI分析技术基于深度学习而且机器学习可能会成为有用的临床工具。了解临床实践的真正需求是开发有效和有用的人工智能工具的关键。

在他们的观点论文中，科学家们分享了护理有皮肤缺陷或损伤的患者的需求，这些皮肤损伤被称为皮肤病。他们认为三临床场景人工智能技术的应用。第一种情况是在初级保健环境中对严重皮肤病进行筛查。在第二个场景中，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。在他们的第三个场景中，他们考虑了如何将人工智能用于慢性皮肤病的长期管理。

科学家们看到了人工智能作为一种工具的巨大潜力，以帮助临床医生为患有糖尿病的患者提供高质量的医疗服务皮肤病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提高。可解释性的缺乏阻碍了医生和病人对预测结果的信心。

技术与从“第一，不伤害”原则派生出的对安全性和可靠性的期望之间存在差距。为了缩小这一差距，皮肤科医生和人工智能科学家的共同努力是将人工智能保健的潜力转化为患者的真正利益的关键。

科学家们对改进人工智能辅助诊断系统的方法提出了几点建议。他们提出，可以通过建立一个健壮的临床信息数据库、病变图像、皮肤镜图像和被称为反射共聚焦显微镜的高分辨率图像来改进数据。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。他们最后的建议是，研究人员应该系统地为人类临床医生和用于人工智能诊断的机器设计更好的策略和流程。

展望未来，科学家们认为有必要加强临床医生和数据科学家之间的合作。“我们认为在这里要表达的最重要的信息是，临床实践是非常复杂的，因为在不同的场景中嵌入了不同的要求，”李说。“这意味着，对于AI工具开发来说，没有一刀切的模式。”

例如，在他们的论文中，他们描述了全科医生和医院皮肤科医生对AI工具的不同需求，这些工具优先考虑工具性能的不同方面，与敏感性和特异性有关。临床医生和医生之间的沟通和合作数据科学家是实现人工智能医疗为患者带来真正好处的途径。科学家们相信，他们关于在皮肤病学中使用人工智能的观点可能也被证明适用于其他医学学科。