皮肤癌检测

全球皮肤癌诊断市场规模在2025年估值为89.7亿美元，预计将从2026年的94.2亿美元增长到2034年的约139.6亿美元，2025年至2034年的复合年增长率为5.04%。市场增长受到全球皮肤癌发病率上升、早期检测意识增强、诊断技术进步以及基于人工智能的成像工具日益普及的推动。

• 北美在2024年以最大份额主导皮肤癌诊断市场
• 亚太地区预计在2025年至2034年间增长最快
• 按癌症类型划分，基底细胞癌细分市场在2024年以38%的份额主导市场
• 按癌症类型划分，黑色素瘤细分市场预计在预测期内以最快的复合年增长率增长
• 按诊断测试/技术划分，视觉检查和皮肤镜检查细分市场在2024年占据34%的市场份额
• 按诊断测试/技术划分，分子和基因测试细分市场预计在未来几年以最高的复合年增长率增长
• 按诊断工具/设备划分，活检仪器细分市场在2024年以31%的份额领先市场
• 按诊断工具/设备划分，分子诊断试剂盒细分市场预计在预测期内以最高的复合年增长率扩张
• 按最终用户划分，医院和癌症中心细分市场在2024年贡献了42%的最大市场份额
• 按最终用户划分，家庭和远程皮肤病学平台细分市场可能在预测期内以显著的复合年增长率增长

• 2024年市场规模：85.4亿美元
• 2025年市场规模：89.7亿美元
• 2034年预测市场规模：139.6亿美元
• 复合年增长率（2025-2034）：5.04%
• 2024年最大市场：北美
• 增长最快市场：亚太地区

皮肤癌诊断市场包括用于早期检测和确认恶性和癌前皮肤病变的工具、检测和设备。它包括传统方法，如视觉检查和活检，以及先进的成像、分子诊断和基于人工智能的筛查。黑色素瘤和非黑色素瘤癌症发病率的上升，加上对早期检测的日益重视，正在推动采用。技术进步，特别是在分子检测、数字皮肤镜检查和远程皮肤病学方面，正在重塑市场。

人工智能通过提高诊断的速度、准确性和可及性，正在显著改变皮肤癌诊断市场。先进的算法，特别是深度学习模型，正在被训练以与皮肤科医生相当的准确性检测黑色素瘤和其他皮肤癌。人工智能驱动的工具，如皮肤镜检查分析应用程序和图像识别系统，能够实现早期检测并有助于减少诊断错误。这些技术还支持远程皮肤病学服务，使皮肤癌筛查在偏远或服务不足的地区更加可及。因此，人工智能不仅改善了临床结果，还推动了皮肤病学护理的效率和可扩展性。

行业增长概述：在黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌全球发病率上升、公众意识增强以及对无创筛查方法需求的推动下，皮肤癌诊断市场预计在2025年至2034年间将实现大幅增长。高增长细分领域包括人工智能驱动的成像系统和分子诊断，与传统视觉检查相比，它们提高了准确性并实现了更早的检测。

人工智能和数字成像彻底改变皮肤病学：皮肤病学诊断的一个关键趋势是数字工具和人工智能的整合。研发重点在于用于自动分析的复杂成像和人工智能算法。该技术旨在通过即时、数据驱动的洞察力提高诊断准确性、标准化结果并简化临床工作流程。

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。

为什么？因为潜在的益处是惊人的，甚至可以说是巨大的。从发现放射学扫描中的异常到在症状出现前预测遗传疾病，AI带来了准确性、速度和医疗保健的圣杯——早期检测。我们知道早期检测是可管理治疗与改变生命的疾病之间的区别。AI可以将这一点提升到一个全新的水平。

但就像科技领域的大多数事物一样，事情并不那么简单。

尽管前景广阔，AI在医学中面临严重障碍。第一个也是最明显的是数据问题。AI依赖数据，需要数千甚至数百万个样本来学习。然而，医疗数据很难获取，因为它被隐私立法、道德标准和机构繁文缛节层层封锁。这是合理的，因为许多人不会希望在未经同意的情况下让自己的MRI扫描出现在训练集中。

接下来是测试问题。在实验室中开发一个有前景的诊断模型是一回事；在医院中运行它，面对真实的患者，则是完全不同的另一回事。在处理人类生命时没有沙盒模式，这使得现实世界的验证在道德上具有挑战性、在法律上具有风险性，并且进展极其缓慢。

尽管AI带来了诸多好处，但它会犯错。特别是在早期阶段，即使是1%的错误率，在处理诊断、处方或手术建议时也可能产生巨大后果。风险很高，医学不是一个容忍”快速行动、打破常规”的行业。

然后还有人为因素：阻力。许多医疗专业人员对AI技术持怀疑态度，有些人担心会被取代，而另一些人在做出生死决策时根本不信任黑盒系统。

如果有一个令人信服的嵌入式AI在医疗保健中的应用案例，那么开发一个能够在世界偏远地区运行、早期识别皮肤癌的新AI系统肯定就是它。

在苏格兰的赫瑞瓦特大学，博士研究员Tess Watt开发了一种低成本、离线的诊断工具，使用人工智能来识别潜在的皮肤癌。该系统在树莓派上运行，不需要云后端、互联网连接，也不需要等待实验室结果。

这一发展是边缘AI的一个极好例子，它可能改变农村社区获取医疗保健的方式。

该研究强调，皮肤癌仍然是全球最常见的癌症之一，早期干预对生存率至关重要。通过将AI直接嵌入便携式系统，研究人员可以绕过许多传统上延迟诊断的基础设施限制。正如MDPI研究指出的那样，此类解决方案不仅价格合理，而且可扩展，意味着它们可以在资源匮乏的环境中作为可访问的一线诊断选择。

要使用该设备，患者使用连接到树莓派的基本摄像头模块拍摄皮肤病变的照片。然后设备使用在数千个已知皮肤病案例上训练的图像分类模型进行本地推理。几秒钟内，它就会输出初步诊断结果。该结果可以传递给当地的医疗保健提供者（如果有的话），以进行进一步审查和治疗规划。

重要的是，Watt及其同事测试的诊断模型是使用公开可用的皮肤病图像数据集进行训练的，确保了其开发的可重复性和透明度。根据MDPI论文，利用开放数据集对于增加对AI医疗工具的信任至关重要，特别是在解决监管要求和有关患者数据使用的道德问题时。

在这种设计中，没有上传、没有数据泄漏、也没有延迟。

数据隐私仍然是医疗AI采用的核心障碍之一。通过完全离线运行，边缘设备减轻了与患者机密泄露相关的风险。MDPI研究强调，减少对外部服务器的依赖在保持符合数据保护标准方面特别重要，这个问题继续挑战着基于云的医疗平台。

皮肤癌是全球最常见的癌症，每年新增病例超过所有其他癌症的总和。幸运的是，如果早期发现，大多数皮肤癌都是高度可治疗的。挑战在于在它们扩散之前发现它们。对于最危险的皮肤癌类型黑色素瘤，早期诊断的五年生存率超过95%，但一旦转移，生存率急剧下降至约30%（美国癌症协会，2024年）。

AI系统基于深度学习算法构建，这是一种机器学习形式，计算机通过处理大量图像来学习模式。对于皮肤癌检测，AI在包含数百万张皮肤病变照片的数据库上进行训练，这些照片由皮肤科医生标记并经活检确认。
当呈现新图像时，AI将病变与其学习到的模式进行比较，并计算恶性概率。在临床环境中，这个概率可以帮助皮肤科医生决定是否需要进行活检。

在皮肤科诊所中，AI被整合到数字皮肤镜系统中。当皮肤科医生拍摄痣的图像时，AI软件会立即分析并提供恶性风险评分。皮肤科医生然后将这些信息与他们自己的临床判断结合使用。

除了诊所，AI也进入了消费者健康领域。几款智能手机应用允许用户拍摄痣的照片并接收风险评估。虽然这些工具可以提高意识，但它们的可靠性各不相同。

AI在皮肤癌检测中为患者提供了几个潜在优势。
首先，它改善了早期检测，这是生存的最重要因素。通过分析肉眼看不见的细微模式，AI可以帮助在癌症扩散之前发现它们。其次，它减少了假阳性。许多患者接受了活检，结果却是良性的。通过使风险评估更加准确，AI减少了不必要的程序、疤痕和焦虑。
第三，它提供了更快的结果。患者可能立即获得评估结果，而不是等待数天的专家审查。最后，AI扩大了获得护理的机会。在皮肤科医生较少的地区，AI辅助筛查可以帮助非专科医生识别可疑病变，从而实现早期转诊和治疗。

尽管前景广阔，但AI也有局限性。

AI依赖于训练数据的质量和多样性。许多早期系统主要针对较浅肤色进行训练，导致在检测较深肤色类型的癌症时准确性较低（Adamson & Smith，2018年，《JAMA皮肤病学》）。
这引发了关于癌症护理公平性的担忧。目前正在努力创建更具包容性的数据集。

尖端生物制剂、AI诊断、微针和个性化护肤推动下一代皮肤病治疗市场增长至2030年。下一代皮肤病治疗市场的增长受到对个性化护肤日益增长的需求和美容意识增强的推动。靶向治疗和微创手术的持续进步进一步支持市场增长。

• 北美在2024年主导了下一代皮肤病治疗市场
• 亚太地区预计在2025年至2034年间以最快的复合年增长率扩张
• 按治疗类型，生物制剂和靶向治疗细分市场在2024年占据最高市场份额，达40%
• 按治疗类型，基于能量的设备细分市场预计在2025年至2034年间以显著复合年增长率增长
• 按适应症，银屑病和特应性皮炎细分市场在2024年占据主要市场份额
• 按适应症，斑秃和白癜风细分市场预计在预测期内以显著复合年增长率扩张
• 按给药平台，注射剂细分市场在2024年贡献了最高市场份额
• 按给药平台，基于设备的非侵入性系统细分市场预计在预测期内以显著复合年增长率扩张
• 按最终用户，皮肤病诊所和医疗水疗细分市场在2024年产生最大市场份额
• 按最终用户，医院/皮肤护理部门细分市场预计在预测期内以显著复合年增长率扩张

人工智能正在通过改善诊断、治疗和患者护理，显著革新下一代皮肤病治疗市场。AI增强了皮肤病治疗的提供，实现了更个性化的方法。

同样，AI皮肤镜工具现在在确定良性皮肤镜病例的重要性水平方面可与专家相媲美。此外，像DermDiff和DermDiT这样的新模型通过使用非皮肤病照片创建所有肤色的皮肤图像来解决偏见，从而在所有肤色中实现公平的诊断准确性。像Miiskin和Clarify Medical的AI辅助光疗等应用程序，特别是通过提供对银屑病等病症的实时家庭监测，也在创新慢性皮肤病治疗。可以说，皮肤病学领域正在通过AI管理前所未有的分散的患者护理提供，迎来更智能、更及时、更公平的医疗保健时代。

下一代皮肤病治疗市场指的是利用尖端疗法、生物制剂、再生医学、基于能量的设备和数字技术的快速发展的皮肤和美容护理领域。这些治疗通过精准医学、靶向免疫疗法和非侵入性或微创方式解决复杂的皮肤疾病和美容问题，超越了传统的局部乳霜和抗生素。市场增长受到慢性皮肤病（如银屑病、痤疮）发病率上升、消费者对美容需求增加以及给药系统技术进步推动。

皮肤病发病率增长：湿疹、银屑病和皮肤癌等皮肤病发病率上升，推动了对有效、准确、持久和靶向的先进皮肤病治疗和诊断的需求。
创新技术：新兴技术，如皮肤诊断中的人工智能、机器人辅助手术和激光疗法，正在通过更快、更精确、侵入性更小的治疗选择改变皮肤病学。
对美学效果的日益关注：消费者对外观和皮肤健康的日益关注对下一代美容皮肤病程序（如非侵入性抗衰老、抗色素沉着和皮肤年轻化治疗）的需求产生积极影响。
生物制剂和个性化医学：向使用生物制剂或生物药物的转变，结合基于基因组学的疗法，实现了在疗效和副作用方面优于传统药物治疗复杂皮肤病的个性化治疗。