华盛顿美国皮肤病学会年会上的研究人员表示，尽管人工智能系统已经显示出检测皮肤癌的潜力，但在将其用于“现实世界”应用之前，还需要做更多的工作。

纽约纽约大学朗格健康中心皮肤科医生、助理教授Roger S. Ho在一份准备好的声明中表示：“用于皮肤癌检测的AI系统仍处于早期阶段。“目前还没有100%明确的方法。”

对于AI和皮肤癌检测的功效，观点明显不同。最近发表在《肿瘤学年度报告》上的一项研究发现，基于人工智能的网络表现优于拥有不同经验程度的皮肤科医生数量。滑铁卢大学的研究人员发现，一个机器学习软件可以在最早和最容易治疗的阶段检测出黑色素瘤皮肤癌，并指出他们的方法“可能是皮肤癌临床决策支持的一个非常强大的工具。

在基于AI的皮肤癌检测和智能手机应用中，皮肤科医生指出要在以下几个方面进行改进：评分系统和种族多样性。

何说，Al算法将皮肤癌评分分配给可疑部位，尽管皮肤科医生可能不知道如何解释这些评分。此外，用于训练用于皮肤癌识别的AI算法的图像通常是在“最佳条件”下拍摄的照片。当使用基于智能手机的方法检测皮肤癌时，这可能是一个问题。

何鸿燊说：“仅仅因为计算机能够以接近100%的准确率读取这些经过验证的数据集，并不意味着它们能够读取任何图像。”“每个人都有不同的手机、灯光和背景。”

虽然肤色较浅的人更容易感染，但有色人种也可能患皮肤癌。然而，基于人工智能的系统大多是由皮肤白皙的患者训练的。但是AI系统还没有经过检测手掌或脚底皮肤癌的训练，皮肤较黑的人尤其受影响。

德克萨斯大学奥斯汀分校奥斯汀戴尔医学院教授、医学博士阿德沃勒阿达姆松在同一份声明中说：“算法只有你教过的方法好。”“如果你没有教过它诊断有色皮肤的黑色素瘤，那么在算法完成后，你可能就做不到了。”

随着人工智能在其他医学领域迅速成为一种流行的诊断方法，何补充说，皮肤科医生应该学会接受人工智能。然而，他否认人工智能是100%准确的。此外，他补充说，基于AI的皮肤癌检测方法和智能手机不应取代皮肤科医生的就诊。

“我不认为人工智能和机器学习的“人和机器”框架是正确的，”亚当森总结道。“这将更像是AI会支持皮肤科医生，让皮肤科医生变得更好。”

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