一言以蔽之
- 一种新的人工智能系统可以通过智能手机照片评估湿疹的严重程度，其准确性与皮肤科医生的评估相当，为家庭监测提供了有前景的工具。
- 该AI的严重程度评分与专家评估高度匹配（R = 0.73），但与患者自报的瘙痒水平相关性较弱（R = 0.11），突显了湿疹外观与感觉之间的差异。
- 尽管这项技术显示出巨大潜力，但在广泛应用于临床之前，仍需在更多样化的群体和皮肤类型中进行验证。
**东京——**拍一张手臂上发痒红斑的照片可能很快就能即时评估你的湿疹有多严重。日本研究人员开发了一种人工智能系统，可以准确地从智能手机照片中评估特应性皮炎的严重程度，而且可能比患者的自我感知更可靠。
发表在《过敏》杂志上的新研究表明，AI可以成功识别身体部位，检测湿疹受影响区域，并给出与认证皮肤科医生相似的严重程度评分。该技术分析了日本最大在线湿疹平台用户上传的近10,000张真实照片，代表了数字健康监测的重大飞跃。
该AI系统与患者自报的瘙痒强度仅有微弱联系，表明湿疹的瘙痒程度并不一定反映其实际外观的严重程度。这种患者感受与医生观察之间的脱节常常是皮肤科医生面临的挑战，而新的AI工具可以帮助弥合这一差距。
对于数百万患有特应性皮炎的美国人来说，这是一种影响多达13%儿童和7%成人的慢性皮肤病，这项技术可能会彻底改变他们监测病情并与医疗保健提供者沟通的方式。目前，患者依赖主观评估，这些评估可能因压力、睡眠不足或仅仅是糟糕的一天而变化很大。
AI侦探如何工作
湿疹是一种令人沮丧且难以治疗的疾病。（© 奥尔加·特尔纳夫斯卡娅 – stock.adobe.com）
来自庆应义塾大学的研究人员及其合作者使用三个复杂的计算机程序共同训练了他们的AI系统。首先，系统识别照片中显示的身体部位——无论是手臂、腿、脸还是躯干。然后，它精确地定位湿疹病变的位置。最后，它使用所谓的“三项严重程度评分”来评估严重程度，该评分考虑了三个关键因素：红斑、肿胀或丘疹以及抓痕损伤。
该AI系统是在名为“Atopiyo”的在线平台上训练的，超过28,000名日本用户在这个平台上分享了超过57,000张湿疹症状的照片以及他们的经历。从这个庞大的数据集中，研究人员选择了900名用户的9,656张高质量图像来开发和测试他们的系统。
该AI系统正确识别身体部位的准确率为98%，检测湿疹区域的准确率为100%。当与皮肤科医生和过敏专科医生的评估进行比较时，AI的严重程度评分与医学专家的评分高度一致，显示出0.73的强相关性（在1.0表示完全一致的尺度上）。
当研究人员将AI的客观严重程度评估与患者自报的瘙痒强度（0到5分）进行比较时，发现只有0.11的弱相关性。换句话说，看起来更严重的湿疹并不一定意味着你会感到更痒，反之亦然。
瘙痒是一种受多种因素影响的复杂感觉，除了可见的皮肤损伤外，还包括压力、天气、激素、睡眠质量和心理状态等。
研究发现，在特应性皮炎中，瘙痒并不总是与皮肤的实际外观相一致。由于瘙痒具有高度主观性，研究人员建议，像智能手机应用程序这样的工具可以提供更一致和客观的方式来评估湿疹。
这对患者有何帮助
研究参与者反映了典型的湿疹人群：主要是年轻人，中位年龄为33岁，主要为女性（占68%），平均患病时间为25年。这一人口统计数据与皮肤科医生在实践中看到的情况相符，增强了AI系统的可信度。
对于患者而言，这项技术可能意味着在两次就诊之间进行更一致的监测。与其努力回忆上周皮肤的样子或通过电话描述症状，他们只需拍一张照片即可获得客观评估。这对于监测儿童湿疹或做出治疗决策的患者尤其有价值。
这项AI工具可以使湿疹治疗更加方便在家进行。（Prostock-studio/Shutterstock）
医疗保健提供者也可以从更标准化的数据中受益。目前，湿疹严重程度评估在不同医生之间甚至同一医生的不同就诊之间可能存在差异。AI系统可以提供一致的基线测量，帮助更准确地跟踪治疗进展。
研究人员承认，该系统并非完美无缺。该研究主要集中在日本人群中，技术需要在不同种族和皮肤类型中进行验证才能广泛采用。接受临床评估的患者样本较小（仅15人），因此需要更多的研究来全面验证系统的准确性。
该技术也无法捕捉医生在评估湿疹时考虑的所有因素，例如病变触感、详细病史或需要医学培训才能识别的细微迹象。
尽管如此，AI能够通过简单的智能手机照片与皮肤科医生的评估相匹配，表明我们正在进入一个时代，患者可以在口袋里拥有强大的诊断工具。
这项AI系统可以帮助患者更好地了解自己的病情，并在何时寻求治疗方面做出更明智的决定，从而可能为数百万患有这种慢性且常常令人沮丧的皮肤病的人带来更好的长期结果。
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