芝加哥讯——人工智能在皮肤色调分析、激光安全及皮肤科住院医师培训等领域展现出应用潜力，但数据库偏见和结果主观性正阻碍其发展。美国皮肤外科手术学会2025年年会上，专家们指出这一现状。
华盛顿特区皮肤病与皮肤外科中心医学主任兼总裁雪莉·伯吉斯博士表示，互联网搜索"美丽女性"的结果暴露了污染数据库的文化偏见。尽管过去十年相关图像包容性略有提升，但仍以白人女性为主导。她强调，这种文化偏见导致AI模型训练中缺乏足够多的有色人种皮肤（SOC）图像，并呼吁加强对学习模型开发与训练过程的分析。她援引去年发表在《国际皮肤病学杂志》的十年文献综述指出："现有AI程序在SOC病变识别上表现必然更差。此外，综述中仅30%的程序报告了在SOC皮肤病学中的应用数据。这些应用需大幅改进，才能在数据集中准确呈现深色皮肤图像。"
结果主观性问题
圣安东尼奥皮肤病与美学中心执业医师维维安·布凯博士表示，她发现AI有助于筛选"高被引论文"或"高影响力期刊"。但她指出，美容皮肤病学与疾病诊疗的关键差异在于结果的主观性——美是主观的，评判者可能是医生，但最终取决于患者。除SOC数据缺失外，偏见还通过其他途径渗透：布凯指出，照片可通过角度和光线优化，"我们需要标注完善的图像数据库，但目前尚未建立。这些是我们必须改进以减少变异性的关键点。"
她补充道："目前不存在定义理想美容效果的通用结果量表或标注标准，这很大程度上取决于我们的判断和患者满意度。"布凯还提到AI模型面临的现实验证挑战："它们在研究环境中训练，而非实际应用场景。我们在临床中都见过：某些承诺良好的工具未能实现预期效果。"
病历翻译缺陷
纽约市执业皮肤科医生兼莫氏外科医生简·尤博士分享了测试经验。她向《Medscape医学新闻》透露，曾数月试验AI文书程序，发现患者就诊摘要存在翻译错误。她举例说明这类错误可能引发的严重后果："病历中任何内容都可能成为法律问题。若将患者状态误译为'抑郁'而非'压力大'，这将是巨大警示信号，影响保险理赔。对皮肤科医生而言后果严重——责任在医生而非AI公司。而他们每月收费200美元，我却需修正所有错误？"
尤鼓励皮肤科医生尝试AI产品以发掘实用价值："需明确其对您的效用。对受训人员而言，AI文书可能极具帮助，因其仍在积累工具和词汇量。"但她强调，资深医生"需要行政任务以特定方式完成，我们需要高度完善的产品，而当前版本仍不够成熟。"
尤在会议演讲中指出，AI正拓展皮肤分析应用。诊所中的AI工具可分析皮肤纹理与色素沉着，"如今患者正用手机应用程序自检皮肤。他们通过iPhone查询可接受的美容治疗及护肤方案。"她认为"AI在美容医学前景广阔，患者将更深入参与治疗决策。"例如AI或可承担莫氏手术后患者随访，替代医助询问康复情况，"这类应用即将普及。"她最后建议："若您尚未尝试AI应用，我鼓励您立即体验。"
伯吉斯、布凯和尤均声明无相关财务利益冲突。
芝加哥医疗记者玛西娅·弗雷利克为《Medscape医学新闻》特约撰稿人。
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