醫(yī)療保健AI觀察者會忽略皮膚病學(xué)是不明智的，因為它是“在人工智能革命的邊緣”的醫(yī)學(xué)專業(yè)。

這就是UCLA的皮膚病學(xué)研究人員的話，他們回顧了過去五年中有關(guān)該主題的研究。

除了將最新的AI先進技術(shù)應(yīng)用于診斷和治療的匯總項目外，他們還在尋找具有良好臨床潛力的工作。

該團隊的報告正在印刷前在線發(fā)表，是寫給《美國皮膚病學(xué)雜志》編輯的一封信。

首席作者Ernest Lee，醫(yī)學(xué)博士，及其同事發(fā)現(xiàn)，在最近的文獻中有許多研究集中在圖像分析和皮膚病變分類上，這不足為奇，因為數(shù)字攝影在該領(lǐng)域現(xiàn)在無處不在。

他們在這里評論說機器學(xué)習(xí)“很自然地就可以翻譯成皮膚病學(xué)了，因為皮膚病學(xué)是一個專業(yè)，嚴重依賴于視覺評估和模式識別。”

然而，研究人員還發(fā)現(xiàn)，機器學(xué)習(xí)已應(yīng)用于從研究皮膚疾病的遺傳基礎(chǔ)到確定合并癥之間的關(guān)聯(lián)以及設(shè)計和預(yù)測患者對藥物治療的反應(yīng)的所有方面。

Lee和他的合作者特別指出，機器學(xué)習(xí)和下一代測序技術(shù)的同步興起，“代表著精密皮膚病學(xué)發(fā)展的千載難逢的機會，機器學(xué)習(xí)專家，生物學(xué)家和皮膚病學(xué)家之間需要多學(xué)科合作，以擴大研究范圍?！弊髡邔?。

他們還承認跨醫(yī)學(xué)對AI的廣泛關(guān)注。其中最值得注意的是如何處理算法結(jié)論中的歧義（“黑匣子”問題）以及每個AI轉(zhuǎn)發(fā)專業(yè)中的大擔(dān)憂：

Lee等人說：“醫(yī)生普遍擔(dān)心機器會在皮膚病學(xué)，放射學(xué)和病理學(xué)領(lǐng)域取代臨床醫(yī)生。”寫?！拔覀冋J為機器學(xué)習(xí)不會取代皮膚科醫(yī)生。相反，這些工具將使皮膚科醫(yī)生為患者提供更高質(zhì)量的護理。”

他們得出結(jié)論說：“實際上，我們相信機器學(xué)習(xí)工具，例如個人計算機上的可下載本地程序，開源在線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器或智能手機上的移動應(yīng)用程序，將緊密集成到皮膚科醫(yī)生的日常臨床實踐中。不久的將來。”