最近的人工智能（AI）进展正在重塑皮肤病学，特别是在诊断如皮肤癌等皮肤疾病方面。尽管AI在医学皮肤病学中表现出显著的成功，但在以改善皮肤外观为重点的美容皮肤病学中，由于主观评估和缺乏标准化评估方法，其应用面临独特的挑战。
一篇最新的综述概述了AI在诊断和美容皮肤病学中的当前状态，探讨了传统方法以及AI如何解决现有局限性。AI模型通过图像分析在诊断皮肤状况方面已被证明非常有效，一些算法的表现水平可与皮肤科医生媲美。这些创新为初级保健和移动健康应用中的早期检测和更准确的皮肤疾病诊断提供了新的可能性。
然而，在美容皮肤病学中，传统的评估方法严重依赖于对皱纹、色素沉着和皮肤松弛等特征的主观评估，而这些因素因年龄、种族和肤质的不同而异。与使用经过验证的严重程度量表（如银屑病或脱发）的医学皮肤病学不同，美容皮肤病学缺乏一致且客观的工具。这种局限性阻碍了标准化和改进成果的努力。
AI有潜力通过分析大型数据集并识别肉眼无法察觉的模式，为美容皮肤病学带来更多客观性。该领域新兴的AI应用程序显示出前景，尤其是在提高一致性和监测随时间的变化方面。然而，缺乏多样化的数据集和标准化的评估协议仍然是一个重大障碍。
综述得出结论，要将AI有效地整合到美容皮肤病学中，需要开发标准化工具和反映多样化人群的更广泛数据集。教育临床医生了解AI的潜力和局限性也将对其采用至关重要。应对这些挑战可以改变这一领域，改善患者结果并为护肤设定新标准。
参考文献：Thunga S 等. AI 在美容/整形皮肤病学中的应用：现在和未来. J Clin Aesthet Dermatol. 2025;11743249.
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