设备与技术创新

在医疗保健人工智能的关键转变中，研究人员和开发者越来越关注处理医学影像的AI方法的可靠性和诊断准确性，果断超越单纯的美学质量。这种重新优先级的调整凸显了对AI在临床环境中关键作用的成熟理解，在这种环境中，风险天然很高，对技术的信任至关重要。这一关注点的直接意义是推动AI解决方案提供真正可信且具有临床意义的见解，能够增强人类专业知识并改善患者预后。

医学影像AI的演进以几项复杂的技术进步为标志，旨在增强诊断效用、可解释性和鲁棒性。生成式AI（GAI）利用生成对抗网络（GANs）和扩散模型等模型，现在不仅用于图像增强，更重要的是用于数据增强，创建合成医学图像以解决罕见疾病的数据稀缺问题。这使得训练更鲁棒的AI模型成为可能，甚至支持多模态转换，例如将MRI数据转换为CT格式以进行更安全的放射治疗规划。这些方法与先前可能优先考虑视觉愉悦结果的方法显著不同，因为新的焦点是从低质量图像中提取细微的病理信号，以改善诊断和患者安全。

自监督学习（SSL）和对比学习（CL）也日益受到关注，减少了对成本高昂且耗时的手动标注数据集的严重依赖。SSL模型在大量未标注的医学图像上进行预训练，学习强大的特征表示，显著提高了肺结节和乳腺癌检测等任务的分类器准确性和鲁棒性。这种方法促进了跨不同成像模式的更好泛化，暗示了医学影像”基础模型”的出现。此外，联邦学习（FL）提供了一种保护隐私的解决方案，以克服数据孤岛问题，允许多个机构协作训练AI模型而无需直接共享敏感患者数据，解决了一个重大的伦理和实践障碍。

UQ方法量化了AI对其预测的信心，对于识别模型可能不太可靠的情况至关重要，从而提示人类专家审查。AI研究界和行业专家对AI革新诊断潜力的初步反应普遍热情，研究表明AI辅助的放射科医生可以更准确并减少诊断错误。然而，存在谨慎的乐观态度，强烈强调严格验证、解决数据偏见以及AI需要作为人类专家的助手而非替代品。

对可靠性、准确性、可解释性和隐私的强化关注正在从根本上重塑医学影像领域AI公司、科技巨头和初创企业的竞争格局。主要参与者如微软（NASDAQ: MSFT）、英伟达公司（NASDAQ: NVDA）和谷歌（NASDAQ: GOOGL）正在大力投资研发，利用其云基础设施和AI能力开发鲁棒的医学影像套件。西门子医疗（ETR: SHL）、GE医疗（NASDAQ: GEHC）和飞利浦（AMS: PHIA）等公司正将AI直接嵌入其影像硬件和软件中，增强扫描仪能力并简化工作流程。

像Aidoc、Enlitic、Lunit和Qure.ai这样的专业AI公司和初创企业，通过为特定诊断挑战提供专注、高准确性的解决方案，正在占据重要的市场地位，通常在紧急病例优先排序或特定疾病检测等领域表现出卓越性能。不断演变的监管环境，特别是即将出台的欧盟AI法案将医疗AI归类为”高风险”，意味着能够明确证明可信度的公司将获得显著的竞争优势。这种严格性虽然可能减缓市场进入，但对于患者和专业信任至关重要，并作为一个强大的差异化因素。

这也意味着对传统工作流程的颠覆，因为AI自动化了常规任务，减少了报告周转时间，并增强了诊断能力。放射科医生的角色正在演变，将他们的焦点转向更高层次的认知任务和患者互动，而不是被取代。采用”人在回路”方法的公司，即AI增强人类能力，在临床环境中更有可能取得成功和被采纳。

韩国仁川，2025年11月17日 /美通社/ — 黑色素瘤是最致命的皮肤癌类型，每年导致数千人死亡，但早期检测可显著提高生存率。如今，科学家开发出一种先进的人工智能模型，通过结合皮肤图像和患者元数据，能够更准确地检测黑色素瘤。该研究达到94.5%的准确率，标志着AI驱动的黑色素瘤早期检测取得突破，从而推进智能医疗系统发展。

一个国际研究团队开发的新型深度学习系统通过融合皮肤镜图像和患者元数据（如年龄、性别和病变位置），以94.5%的准确率检测黑色素瘤。该方法通过智能医疗技术提高了诊断精度、透明度和早期皮肤癌检测的可及性。
黑色素瘤仍然是最难诊断的皮肤癌之一，因为它经常模仿无害的痣或病变。虽然大多数人工智能工具仅依赖皮肤镜图像，但它们往往忽略了可以提高诊断准确性的关键患者信息（如年龄、性别或病变在身体上的位置）。这凸显了能够实现高精度诊断的多模态融合模型的重要性。

为弥补这一差距，韩国仁川国立大学嵌入式系统工程系的Gwangill Jeon教授与西英格兰大学（英国）、安格利亚鲁斯金大学（英国）和加拿大皇家军事学院合作，创建了一个整合患者数据和皮肤镜图像的深度学习模型。该研究于2025年6月6日在线发布，并将于2025年12月1日发表在《信息融合》期刊第124卷。

研究团队使用包含超过33,000张皮肤镜图像及配套临床元数据的大规模SIIM-ISIC黑色素瘤数据集，训练其AI模型识别皮肤表现与患者特征之间的微妙联系。该模型达到94.5%的准确率和0.94的F1分数，优于ResNet-50和EfficientNet等流行的纯图像模型。
研究人员还进行了特征重要性分析，使系统更加透明和稳健。研究发现，病变大小、患者年龄和解剖部位等因素对准确检测有重要贡献。这些见解可以帮助医生理解并为信任AI执行的诊断提供路线图。

未来，该模型可为基于智能手机的皮肤诊断应用、远程医疗系统或皮肤科诊所的AI辅助工具提供支持，有助于降低误诊率并改善医疗服务的可及性。

该研究强调了多模态AI如何弥合机器学习与临床决策之间的差距，为更准确、可及和值得信赖的皮肤癌诊断铺平道路。

一个国际研究联盟在黑色素瘤检测领域取得了突破性进展，推出了一种新型深度学习系统，该系统将皮肤镜成像与关键患者元数据相结合，显著提高了诊断准确性。这种创新方法将视觉数据与年龄、性别和病变位置等背景患者信息相融合，解决了主要依赖图像的传统AI模型的关键缺陷。

黑色素瘤因其对良性痣和病变的欺骗性模仿而臭名昭著，持续挑战着全球临床医生。早期识别至关重要，因为晚期诊断的生存率会急剧下降。传统诊断技术常常因黑色素瘤微妙多变的视觉表现而受阻。此外，现有的AI诊断系统主要孤立分析皮肤镜图像，忽略了可以显著改进诊断的细微但显著的临床变量。

研究人员利用了广泛的SIIM-ISIC黑色素瘤数据集，该数据集包含超过33,000张高分辨率皮肤镜图像，并与全面的临床元数据精心配对。这个存储库使模型能够学习像素模式之间以及患者人口统计和解剖因素之间的复杂关联，促进了更丰富、更具上下文感知的分析。

一个核心创新在于模型执行特征重要性分析的能力，阐明了哪些参数对其决策最关键。这一方面通过揭示病变大小、解剖部位和患者年龄是准确检测黑色素瘤的主要影响因素，增强了透明度并培养了临床医生的信任。

这种融合方法为嵌入现实世界筛查流程的实用工具铺平了道路，可能在护理点彻底改变黑色素瘤诊断。通过整合视觉和患者数据，该模型体现了一个全面的诊断助手，可以减少误诊并加快干预时间表。

展望未来，这种多模态模型的可扩展性预示着令人兴奋的可能性，特别是在移动健康和远程医疗领域。配备皮肤镜附件的智能手机与这种AI结合可以普及黑色素瘤筛查，特别是在缺乏专业皮肤科服务的服务不足或偏远地区。

研究人员仍然意识到在临床环境中部署AI所固有的伦理和实践考虑。他们的工作包括严格的验证、特征可解释性以及遵守透明报告，以促进监管批准和临床接受。