一项新的分析表明，人工智能（AI）算法能够准确评估特应性皮炎（AD）患者的病变严重程度。该研究作为研究信函发表在《过敏》杂志上。
人工智能可能成为客观测量特应性皮炎严重程度的有价值的工具，一项新报告指出。研究发现，一种AI算法可以成功地对湿疹严重程度进行评分，尽管这些严重程度评分并不总是与患者报告的瘙痒强度指标一致。
特应性皮炎的慢性性质需要长期管理和监测疾病。随着智能手机技术的发展，研究人员表示，手机和社交媒体使患者更容易记录他们的疾病并了解更多相关信息。在日本，作者指出，超过28,000名用户在一个名为Atopiyo的流行AD平台上分享了超过57,000张照片和评论，描述他们的症状。
“然而，患者报告的结果与客观疾病严重程度指标之间的差异突显了标准化评估方法的必要性以及数字生物标志物的潜在作用，”他们写道。
特应性皮炎严重程度主观和客观指标之间的明显差异强调了更精确评估方法的必要性，作者解释道。| 图片来源：Evgeniya Primavera - stock.adobe.com
新报告记录了研究人员尝试使用AI来填补患者报告和客观测量之间的差距。团队创建了一组3个算法来分析用户生成的照片。第一个算法被训练以检测身体部位，因为用户生成的照片通常不会显示患者的整个身体。第二个算法用于检测照片中的病变。最后一个算法旨在使用三项目严重度（TIS）评分系统（评分为0到9）来评估病变的严重程度。
为了验证其发现，研究人员使用了SCORing Atopic Dermatitis (SCORAD) 评估，该评估结合了强度参数等客观指标和瘙痒等主观指标。使用AI算法的用户在上传每张照片时被指示使用Itch-NRS-5（数字评分量表）评分系统评估其瘙痒强度。
使用从2018年8月至2024年1月上传的图像数据库，研究人员识别出9656张来自900名参与者的图像，这些图像有瘙痒评分且清晰到足以由模型分析。AI模型在检测身体部位方面的准确率为98%，在检测湿疹区域方面的准确率为100%。
在220张图像的情况下，提交照片的患者还由过敏科医生或皮肤科医生对其病变进行了评估。AI算法生成的TIS评分与医生确定的评分高度相关（R = 0.73；P < .001）。
然而，在8556张图像的分析中，模型的严重程度评分与患者报告的Itch-NRS-5评分之间的相关性较弱（R = 0.11；P < .001）。研究人员认为这表明疾病严重程度和瘙痒并不总是相对应。事实上，2021年的一项分析表明，有时严重的瘙痒与根据SCORAD评估为轻度或中度的病变相关。反之亦然——有时严重的病变仅伴随轻微或中度的瘙痒，该研究也发现了这一点。
作者解释说，主观和客观疾病严重程度指标之间的明显差异强调了更精确评估方法的必要性，并补充说AI可以提供解决方案。
“本研究开发的AI模型有可能帮助AD患者客观地评估他们的皮肤状况，从而促进及时和适当的治疗，”他们写道。然而，他们补充说，他们的模型需要使用更多样化的数据集进行验证，包括不同皮肤类型的人群。
参考文献
1. Okata-Karigane U, Hirota M, Takahashi C, et al. AI-based objective severity assessment of atopic dermatitis using patient photos in a real-world setting: a digital biomarker approach. Allergy. Published online May 19, 2025. doi:10.1111/all.16586
2. Sy W, Bhayana M, Lamb AJ. Atopic dermatitis disease education. Adv Exp Med Biol. 2024;1447:209-215. doi:10.1007/978-3-031-54513-9_17
3. Chovatiya R, Lei D, Ahmed A, Chavda R, Gabriel S, Silverberg JI. Clinical phenotyping of atopic dermatitis using combined itch and lesional severity: A prospective observational study. Ann Allergy Asthma Immunol. 2021;127(1):83-90.e2. doi:10.1016/j.anai.2021.03.019
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