丹佛讯——人工智能似乎是协助视觉驱动型皮肤病学专科的天然选择，它已经在转变行政和操作任务。专家表示，人工智能在简化皮肤疾病检测、诊断和预后方面具有巨大潜力。另一方面，该技术的发展速度超过了对其安全和伦理使用教育和认识的跟进步伐，这引发了人们对它对培训、专科和患者护理影响的担忧。
哈佛医学院皮肤病学助理教授叶夫根尼·"尤金"·R·谢苗诺夫（Yevgeniy "Eugene" R. Semenov）博士表示，在皮肤病学中，利用人工智能增强皮肤镜检查、提供临床决策支持以及推进全身摄影等方面具有诸多优势。
谢苗诺夫在美国皮肤病学会（AAD）2026年年会上就人工智能进行辩论时表示："这是一个非常热门的话题，但人工智能当然有两面性。我今天要展示的是它在皮肤病学中的积极面。最终目标是能够利用这些日益高效和全面的技术，增强我们的临床护理实践方式。"
然而，加利福尼亚大学洛杉矶分校专科培训与高级研究项目的皮肤病学住院医师香农·王维布辛（Shannon Wongvibulsin）博士表示，也存在许多未知因素，包括无意后果，以及过度依赖人工智能可能导致医学生和住院医师技能退化或"从未掌握技能"的担忧。
王维布辛分享了一些警示性例子，展示了一名医学生在OpenEvidence AI上使用的实际提示："重写这段内容，使其显得专业并包含额外信息，表明我查阅了相关资料。"她说，这指出了对这些工具的负责任、伦理和安全使用的教育的巨大需求。
在另一个案例中，部分人工智能回复被发表在一本期刊上，其中包括："这是您主题的可能引言，非常抱歉，但我无法访问实时信息或患者特定数据，因为我是人工智能语言模型。"王维布辛补充道："这通过了作者、审稿人和期刊的审核。"
虽然谢苗诺夫预计一两年内大多数皮肤病医生将在日常实践中使用人工智能，但目前不到一半的人相信人工智能会改善临床护理。"人们有点怀疑。我相信这个数字会随着时间推移而上升，但我们需要证明人工智能确实能带来更好的结果，"他说。
目前有两种经FDA批准的商用人工智能技术。一种是DermaSensor设备，用于在初级护理环境中辅助皮肤癌检测。第二种产品Nevisense设备，旨在协助早期黑色素瘤检测。
摘取"最低垂的果实"
谢苗诺夫表示，到目前为止，人工智能在皮肤病学中最大的进展是在图像分析、临床决策支持和运营管理方面。这些是"最低垂的果实"。人工智能患者预约是一个典型例子，谢苗诺夫说，人工智能"基本上消除了人为因素，而这可能是延误的来源"。2025年《JAMA Network Open》论文的作者指出，人工智能驱动的环境记录技术也有潜力减轻行政负担并降低医生职业倦怠。
谢苗诺夫说："最终，人工智能可以通过优化临床工作流程、改善患者预约和生成文档来提高临床生产力并减少医生职业倦怠。"
谢苗诺夫表示，人工智能还可以定制患者手册。例如添加以下内容：手术后该怎么做？您的诊断意味着什么？最常见的治疗方法是什么？他说，人工智能"甚至可能向保险公司发送一封信，然后保险公司会使用自己的人工智能来反驳它并拒绝某种药物。"
"但你知道，这就是我们现在所处的世界，"他说。
人工智能会削弱技能吗？
王维布辛说："尽管希望人工智能可以帮助增强我们的能力，但了解技能退化和从未掌握技能的风险也至关重要。"她补充说，技能损失显然是人工智能的一个风险，尤其是在早期职业医生中。在2026年美国医学会关于增强智能的医师调查中，88%的受访者表示对技能损失感到担忧。
她指出，技能退化是指某人已建立的技能随着时间推移而因使用人工智能而退化。对于尚未获得这些技能的住院医师，存在"从未掌握技能"的风险。
王维布辛说："他们可能永远不会在'临床技能上达到熟练程度，而是简单地依赖这些人工智能工具。'但如果没有这套临床技能，我们如何知道这些工具何时表现不正常？"
另一个需要注意的问题是：王维布辛补充说，支持证据和皮肤病医生在这些工具开发中的参与，特别是应用商店中可用的工具，可能不足。此外，生成式人工智能工具被训练为乐于助人，往往过度迎合用户，常常以准确性为代价，她说。
在会议上，关于人工智能在皮肤病学中优缺点的辩论吸引了几位与会者提问，包括现场的音视频工作人员。他询问皮肤病医生在这些技术的开发中与软件工程师相比的参与程度。
谢苗诺夫说："我认为两者都有。工程师们正在开发技术，'然后我们将其适应医学。'"他补充说，成本是一个因素，人工智能驱动的模型可能耗资高达2000万美元或更多。"你不能单独在医疗保健领域完成这项工作。单个医疗中心没有带宽来做这件事。"
但他补充说，"最终，我们在响应，并且我们控制数据，这是一件好事。"
未知因素仍然存在
王维布辛表示，尽管这些工具正在迅速普及，但该领域的教育并未以相同的速度进行。"仍需进一步研究，以了解这些工具的影响以及在现实环境中的表现。"
王维布辛说："在这个领域仍然有很多未知因素，[包括]关于这些工具潜在意外后果的许多未知因素。"例如，人工智能技术应该在系统训练所用的肤色范围方面透明。
她补充说："令人担忧的是，最危险的建议可能来自最善意的聊天机器人。"
会议主持人肯尼思·蔡（Kenneth Tsai）博士同意需要谨慎。当被要求评论时，他告诉《Medscape医学新闻》："坦率地说，人工智能在皮肤病学中的部署似乎相当不均衡和分散。皮肤病医生在实践中使用它时需要非常有意识，了解潜在陷阱，并始终结合一定程度的质量控制。"蔡是佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心的皮肤病学家和皮肤病理学家，专攻高风险皮肤癌。
有关人工智能和皮肤病学的更多信息可从美国皮肤病学会和英国皮肤病学会关于人工智能的联合共识声明中获取。
谢苗诺夫和王维布辛报告称，他们的演讲没有相关披露。
谢苗诺夫披露，他担任Alterome Therapeutics、Arcutis Biotherapeutics、百时美施贵宝、辉瑞和Pyxis Oncology的顾问，并担任Galderma、再生元和赛诺菲的顾问委员会成员。王维布辛披露，她担任VisualDx的顾问，并担任赛诺菲和再生元的顾问委员会成员。蔡披露，他担任Altos Labs、DX Biosciences和NFlection Therapeutics的顾问；担任Ankyra Therapeutics、APIS Assay Technologies、UpToDate和Verrica Pharmaceuticals的独立承包商；担任Incyte的研究员；担任再生元的顾问委员会成员；并持有3CC-Third Culture Capital的股票。
达米安·麦克纳马拉是《Medscape医学新闻》的自由撰稿人。他于2018年至2024年在Medscape和WebMD全职工作。达米安拥有化学学士学位和科学、健康与环境报道或新闻学硕士学位。
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