医生在查看深色皮肤图像时更难以诊断疾病：人工智能可能提供解决方案

麻省理工学院研究人员的一项新研究表明，当仅根据患者皮肤图像诊断皮肤病时，当患者皮肤较深时，医生的表现会不佳。

这项由 1000 多名皮肤科医生和全科医生参与的研究发现，皮肤科医生准确地描述了他们所看到的大约 38% 的图像，但只有 34% 的显示肤色较深的图像。总体而言，全科医生的准确度较低，但肤色较深的情况下，准确度也有类似的下降。

研究小组还发现，人工智能算法的帮助可以提高医生的准确性，尽管在诊断肤色较浅的患者时，这些改进更大。

虽然这是第一项证明医生对不同肤色的诊断差异的研究，但其他研究发现皮肤病学教科书和培训材料中使用的图像主要以浅肤色为特征。麻省理工学院的研究小组表示，这可能是造成这种差异的一个因素，此外还有一些医生在治疗深色皮肤患者方面可能缺乏经验。

马特说：“可能没有医生打算对任何类型的人做得更糟，但事实可能是你不具备所有的知识和经验，因此对某些人群，你可能会做得更糟。”格罗博士'23，西北大学凯洛格管理学院助理教授。 “在这种情况下，你需要经验证据来帮助人们弄清楚你可能希望如何改变皮肤病学教育政策。”

Groh 是该研究的主要作者，该研究于今天(2 月 5 日)发表在《自然医学》杂志上。麻省理工学院媒体艺术与科学教授罗莎琳德·皮卡德(Rosalind Picard)是该论文的资深作者。

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