韓國的研究人員表明，對亞洲和白種人患者的照片進行訓練的AI可以幫助皮膚科醫生更準確地診斷兩個亞群中的許多皮膚疾病和失調。

實際上，該技術表明，它甚至可以幫助接受零醫學訓練的人們知道何時需要皮膚科醫生對可能的皮膚癌進行診治。

正如《研究皮膚病學雜志》（Journal of Investigative Dermatology）所報道的那樣，該團隊的卷積神經網絡（CNN）為134種皮膚病學診斷確定，分類和推薦了治療方法，“其性能可與專家媲美”。

為了達到這一點，研究人員收集了220，000張174種皮膚狀況的照片以對其算法進行訓練，然后將其初始性能與21位經驗豐富的皮膚科醫生，26位皮膚病學居民和23位普通公眾進行比較。

在該算法的首次面對面研究中，它證明了與居民一樣的能力，但不如經驗豐富的皮膚科醫生那么精確。

但是，經過最初的解釋后，所有參與者都獲得了算法的結果-并集體修改了呼叫，并獲得了巨大的成功：47位皮膚科專家和住院醫師的敏感性評分從77.4%提高到86.8%。23名外行人的敏感度得分從47.6%躍升至87.5%。

“在最初的結果基礎上，如果沒有轉介專家，普通市民會漏掉一半的惡性腫瘤，”作者在討論部分評論。

首爾國立大學首席研究人員Jung-Im Na，醫學博士在期刊出版商Elsevier發送的新聞稿中表示，CNN可能會為皮膚科醫生提供“增強的情報”。

Na補充說，這樣做，該工具將支持而不是替代醫生。

納說，此外，該算法與智能手機結合使用可以拍攝皮膚病變，“可以鼓勵公眾去看那些可能被忽視的黑色素瘤等癌癥病變的專家。”

Na提醒應謹慎使用該方法，因為質量不足或構圖不良的圖像可能會影響算法的準確性。

Na表示，如果該算法的性能可以在臨床環境中重現，“它將有望通過智能手機及早發現皮膚癌。” Na表示希望未來開展研究以評估CNN在臨床中的效用和性能設置。