人工智能和其他技术可能有助于缩小黑色素瘤的性别差异

快速阅读: 《美国管理式医疗杂志》消息，技术如人工智能（AI）可能有助于早期诊断黑色素瘤，但要解决性别差异，还需结合政策举措。研究表明，男性黑色素瘤患者更易在晚期被诊断且预后较差。AI模型能以高灵敏度分类病变，而政策则需推动包容性筛查及公众意识提升。综合技术与政策，才能有效改善所有患者的检测和治疗效果。

技术如人工智能（AI）可能有助于解决黑色素瘤中的性别差异，但一份新的报告也表明，持久的改善将需要创新技术和明确的目标政策举措相结合。这些结论发表在上个月的《皮肤病学评论》中。较新技术可能在帮助早期皮肤癌诊断方面发挥重要作用。

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通讯作者、卡塔尔大学的阿卜杜勒卡迪尔·贾·纳什万（Abdulqadir J. Nashwan），MSc及其同事希望更好地了解导致男性黑色素瘤患者在晚期被诊断、肿瘤更具侵袭性且死亡率更高的生物学、行为和环境因素。纳什万及其同事指出，已经确定了一系列潜在因素作为性别差异的贡献者。例如，男性更有可能在头皮和背部出现黑色素瘤，这两个部位患者自己难以察觉。他们还补充说，男性被诊断出的黑色素瘤更有可能出现组织入侵和快速生长。

然而，调查人员表示，即使调整了身体部位和肿瘤厚度后，女性的死亡风险仍然显著低于男性。“研究人员将这些差异归因于雌激素受体表达、免疫反应、维生素D代谢以及中和氧化应激的能力等因素，尽管需要进一步研究以完全理解其背后的机制。”纳什万及其同事写道。

作者表示，行为因素似乎也在这种差异中起作用。2021年的一项针对705名男性的调查显示，只有17.1%的人报告每天使用防晒霜，28.3%的人表示他们使用频率较低。部分原因是男性认为晒黑的皮肤更有吸引力和更健康。纳什万及其同事还写道，男性通常比女性有更高的日光暴露量，这在一定程度上是由于职业日光暴露。

调查人员表示，较新技术可能在帮助早期诊断方面发挥重要作用。其中一种工具就是AI。AI模型可以分析高分辨率的皮肤镜和临床图像，以“具有显著敏感性和特异性”的方式分类病变。所谓的“可解释AI”（XAI）的发展也可以通过提供关于AI模型如何得出结论的更多清晰度来提高患者护理质量。

然而，作者指出，AI的效果很大程度上取决于用于训练模型的数据集质量，许多大型数据集未能充分代表少数族裔群体。一些数据集也存在显著的性别失衡问题，这可能会限制它们识别特定性别黑色素瘤模式的能力。正在采取多种措施来尝试缓解这些问题。“一种成功的做法是在生成式AI模型中整合‘超级提示’或地区特定的人口统计提示，以产生反映现实世界肤色分布的图像。”他们写道。他们还表示，像无偏算法和重复偏见审计这样的工具也有助于缓解这些问题。

除了诊断黑色素瘤外，作者还指出，AI还可以在支持临床决策方面发挥作用。“AI算法分析复杂的患者数据，包括临床病史、分子生物标志物和基因谱，以预测治疗反应并推荐定制的治疗策略。”

除了AI之外，纳什万及其同事表示，其他创新如液体活检和血液生物标志物的使用也可以用来提高早期诊断率和实时疾病监测。他们指出，液体活检也可能有助于抵消基于肤色的差异，因为它不依赖视觉评估。

调查人员表示，政策制定者也可以通过性别特定和种族包容性的筛查项目以及关于黑色素瘤风险的公众意识运动来减少差异。最终，他们表示，解决黑色素瘤性别差异的问题需要的不仅仅是单一方法或技术进步。“一种性别敏感的、以AI为驱动的精准医学方法，辅以全面的政策变革，最终可以改善所有黑色素瘤患者的检测、治疗和生存率，特别是高风险男性和少数族裔群体。”他们总结道。

(以上内容均由Ai生成)