芝加哥大学医学院的研究团队近日发布了一项突破性研究成果——一款可显著提升皮肤癌筛查效率的人工智能工具。这项技术特别针对医疗资源有限的偏远地区，通过智能手机摄像头捕捉皮肤病变图像后，AI系统能在30秒内完成分析并输出恶性风险评估。
该AI模型基于超过12万张临床验证的皮肤病变图像进行训练，涵盖黑色素瘤、基底细胞癌等主要皮肤癌类型。研究负责人艾米丽·陈教授指出："我们的算法在识别关键特征方面表现出色，特别是在区分恶性黑色素瘤与良性痣的准确率达到了91%，与资深皮肤科专家的诊断水平相当。"
传统皮肤癌筛查需要患者前往专科诊所进行专业皮肤镜检查，而新型AI工具使初筛过程可通过移动设备完成。用户只需启动专用应用程序，将智能手机对准待检皮肤区域，系统即可自动检测并标示高风险病变区域。测试数据显示，该工具对直径超过6毫米的黑色素瘤识别灵敏度达到94.3%。
在非洲撒哈拉以南地区的实地试验中，这款AI工具成功帮助当地医疗人员将皮肤癌初筛效率提升了4倍。世界卫生组织数据显示，该区域每年因无法及时诊断导致的皮肤癌死亡病例超过1.2万例。研究团队正在与联合国开发计划署合作，计划将该技术纳入移动医疗体系。
"这项技术的核心价值在于将专业级诊断能力下放到基层医疗单元。"项目首席工程师马克·威尔逊解释道，"我们特别优化了低带宽运行模式，即使在2G网络环境下也能流畅传输分析结果。"该系统目前已通过欧盟CE认证，预计2025年第四季度将启动全球推广计划。
【全文结束】
