醫療保健AI觀察者會忽略皮膚病學是不明智的，因為它是“在人工智能革命的邊緣”的醫學專業。

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

除了將最新的AI先進技術應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表，是寫給《美國皮膚病學雜志》編輯的一封信。

首席作者Ernest Lee，醫學博士，及其同事發現，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，因為數字攝影在該領域現在無處不在。

他們在這里評論說機器學習“很自然地就可以翻譯成皮膚病學了，因為皮膚病學是一個專業，嚴重依賴于視覺評估和模式識別?！?/p>

然而，研究人員還發現，機器學習已應用于從研究皮膚疾病的遺傳基礎到確定合并癥之間的關聯以及設計和預測患者對藥物治療的反應的所有方面。

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

他們還承認跨醫學對AI的廣泛關注。其中最值得注意的是如何處理算法結論中的歧義（“黑匣子”問題）以及每個AI轉發專業中的大擔憂：

Lee等人說：“醫生普遍擔心機器會在皮膚病學，放射學和病理學領域取代臨床醫生。”寫?！拔覀冋J為機器學習不會取代皮膚科醫生。相反，這些工具將使皮膚科醫生為患者提供更高質量的護理?！?/p>

他們得出結論說：“實際上，我們相信機器學習工具，例如個人計算機上的可下載本地程序，開源在線網絡服務器或智能手機上的移動應用程序，將緊密集成到皮膚科醫生的日常臨床實踐中。不久的將來?！?/p>