机器学习辅助临床决策在皮肤病中的应用进展

摘要

机器学习（ML）在皮肤病临床决策中的应用日趋广泛，已渗透至病灶识别、多模态鉴别诊断、个体化治疗推荐、疗效预测及预后评估等多个关键环节。ML模型通过整合影像、基因组学、临床特征等多源数据，不仅能够辅助医生提高诊断准确性，还可优化治疗方案选择，实现疾病动态管理与个体化干预，展现出显著的临床应用潜力。例如，基于卷积神经网络的影像分析系统在皮肤肿瘤的识别中表现出与皮肤科专家相当甚至更优的性能。在治疗优化方面，ML可通过分析患者多维数据，推荐个性化用药方案，预测治疗反应及不良事件风险，为精准医疗提供支撑。在预后评估与长期管理层面，结合患者报告结局和时间序列数据的ML模型，可实现对疾病进展的动态监测和复发风险的个体化预测。然而，尽管技术发展迅速，ML在皮肤病临床决策中的实际转化仍面临多重瓶颈，包括数据偏差、算法泛化能力不足、临床验证缺失、系统整合困难以及伦理监管不完善等问题。本综述系统梳理了ML在皮肤病临床决策各环节中的应用现状与研究进展，深入分析其面临的关键瓶颈，从影像识别、治疗优化、预后评估及伦理挑战等方面全面综述ML辅助临床决策的应用进展，以期为相关研究与临床实践提供参考。

关键词

机器学习 / 皮肤病学 / 临床决策 / 人工智能辅助诊断 / 多模态数据