AI模型评估鳞状细胞癌与皮肤科医生水平相当
快速阅读: 哥德堡大学研究显示，一简单AI模型在评估鳞状细胞癌侵袭性方面表现与资深医生相当，研究使用1,829张临床照片训练AI，测试结果发表于《美国皮肤病学会国际杂志》。
哥德堡大学
2025年9月13日
一项研究表明，一种简单的AI模型在评估常见皮肤癌——鳞状细胞癌的侵袭性方面，表现与经验丰富的皮肤科医生相当。该研究由哥德堡大学牵头。
每年，超过1万名瑞典人患上鳞状细胞癌。这是瑞典第二常见的皮肤癌，仅次于基底细胞癌，且其发病率正在迅速上升。鳞状细胞癌通常发生在头部、颈部和其他长期暴露于阳光下的区域。
“这种癌症是由表皮最常见细胞类型的突变引起，与长时间累积的紫外线辐射密切相关。它多发于已显示出晒伤迹象的皮肤上，这些区域常有粗糙、鳞片状斑块、色素不均和弹性下降。”领导这项研究的副教授兼皮肤科医生萨姆·波尔西说。
鳞状细胞癌的诊断通常较为简单，但术前评估肿瘤的生长速度是挑战所在，这关系到手术计划和优先级的安排。如果肿瘤更具侵袭性，需要尽快安排手术，并切除更多周围组织。对于侵袭性较低的肿瘤，则可以使用较小的切缘，有时甚至采用更简单的手术方法。
几乎相同的性能
在许多国家，包括瑞典，疑似鳞状细胞癌的术前活检并不常规进行。手术通常仅基于临床怀疑进行，整个切除的样本随后送交病理学分析。由于手术是在没有术前活检的情况下进行的，因此需要寻找不需要组织样本的评估替代方案，例如使用人工智能（AI）的图像分析。
在这项研究中，研究人员使用1,829张确诊的鳞状细胞癌的临床近照训练了一个AI系统。然后，通过300张图片测试了AI模型区分三种不同肿瘤侵袭性的能力，并与七位独立经验丰富的皮肤科医生的评估进行了比较。
研究结果发表在《美国皮肤病学会国际杂志》上，显示AI模型的表现几乎与医学专家团队相同。同时，各皮肤科医生之间的评估一致性仅为中等，凸显了这项任务的复杂性。
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医疗需求应决定
近年来，人工智能在皮肤癌护理中的应用引起了广泛关注，但萨姆·波尔西认为，迄今为止，它在实际医疗中的影响有限。他强调了在研究能够为瑞典医疗保健创造附加值的明确定义应用领域的重要性。
萨姆·波尔西是哥德堡大学的皮肤科和性病学副教授，也是萨尔格伦斯卡大学医院的执业皮肤科医生。研究数据中的图像摄于2015年至2023年间，来自该大学医院的皮肤科医疗服务。
来源：
哥德堡大学
期刊引用：
梁，V.，
等。
（2025）。评估皮肤鳞状细胞癌的分化：机器学习方法。
《美国皮肤病学会国际杂志》
。
doi.org/10.1016/j.jdin.2025.07.004
(以上内容均由Ai生成)
