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近年来，人工智能在医疗领域的应用不断取得突破，尤其在皮肤癌的早期识别方面展现出巨大潜力。最新研究显示，AI 技术有望帮助医生更早、更准确地发现黑色素瘤，这种最具侵袭性的皮肤癌类型。这不仅能提升诊断效率，还能为医疗资源不足地区的患者带来福音。
来自密苏里大学的研究团队正在开发高精度人工智能模型，专门用于分析患者皮肤的可疑异常图像。该模型通过评估痣或斑块的尺寸、形状、颜色、密度和边界清晰度等细微视觉特征，来辅助判断是否为黑色素瘤。研究负责人 Kamlendra Singh 强调，这项技术的目标是作为辅助决策工具，而非替代医生的专业判断。
“我们的目标不是让人工智能取代医生或其他专家，”Singh 表示，“但人工智能可以帮助那些难以获得皮肤科诊疗服务的患者。由于早期发现能带来早期干预，我们的研究未来可能在改善健康预后方面发挥重要作用。”
为了训练和测试 AI 模型，研究团队使用了一个包含 40 万张皮肤异常图像的大型数据库，其中包含已确诊的黑色素瘤病例。这些图像通过先进的 3D 全身摄影技术获取，能够生成高分辨率的三维皮肤数字地图，使研究人员能够分析全身的细微视觉细节。
在研究中，Singh 比较了三种现有的人工智能模型在区分黑色素瘤和良性皮肤状况时的表现。单独测试时，每种模型的最高准确率约为 88%。然而，当将三种模型结合使用时，整体性能显著提升，准确率超过了 92%。这一发现突显了模型融合在提升 AI 诊断可靠性方面的价值。
Singh 特别关注人工智能在扩大医疗服务可及性方面的潜力，尤其是在医疗资源匮乏的地区。随着 AI 模型在更庞大、更多样化的数据集上持续训练——包括代表不同肤色、光照条件和拍摄角度的图像——其做出准确预测的能力有望继续提高。
“在医生能将其作为临床工具使用之前，可能还需要一些时间，但这项研究是一个有前景的概念验证，”Singh 说。“作为研究人员，如果我们能更好地解释人工智能得出结论的原因和过程，更多的医疗专业人士将会相信它可以成为一个有用的工具，最终辅助临床决策并改善患者预后。”
该研究已发表于《Biosensors and Bioelectronics: X》期刊，为人工智能在皮肤癌早期诊断中的应用提供了重要的科学依据。随着技术的不断成熟，AI 有望成为皮肤科医生手中的有力助手，让更多患者受益于及时的诊断和治疗。
消息来源： 密苏里大学
原始研究 DOI: 10.1016/j.biosx.2025.100714
