顶刊精要｜AI赋能成像技术用于居家客观评估银屑病严重程度：一项随机临床试验中的可行性与可靠性研究
顶刊精要｜AI赋能成像技术用于居家客观评估银屑病严重程度：一项随机临床试验中的可行性与可靠性研究的核心信息是什么？
点击 蓝字 关注“ 拓麦 Drem ” Prof. Robert Rissmann ◆ Leiden University Medical Centre, Leiden, the Netherlands 肖像经Prof. Robert Rissmann许可后使用 Robert Rissmann教授来自荷兰莱顿大学医学中心，同时担任莱顿...
点击 蓝字 关注“ 拓麦 Drem ” Prof. Robert Rissmann ◆ Leiden University Medical Centre, Leiden, the Netherlands 肖像经Prof. Robert Rissmann许可后使用 Robert Rissmann教授来自荷兰莱顿大学医学中心，同时担任莱顿人类药物研究中心的皮肤科研究主任，重点研究临床药理学和药物治疗（特别是在免疫学和皮肤病学领域 ） 关键信息 ◆ 相较于传统临床评估方法，智能手机成像与人工智能（AI）的结合为监测银屑病严重程度提供了一种客观且易于推广的替代方案，研究结果显示通过AI分析患者用智能手机拍摄的图像，能够可靠地检测和量化治疗相关的皮损变化，并与皮肤科医师的临床评分具有一致性 背景与研究方法 ◆ 目前，银屑病严重程度监测仍以临床评分为主，如银屑病皮损面积和严重程... 本文由Robert Rissmann撰写，属于「拓麦Derm」分类。 关键词：银屑病、肾上腺皮质功能不全、人工智能。 本文由 TalkMED 拓麦医学编辑团队审核发布，内容来源清晰、引用完整，符合平台编辑方针和利益冲突披露政策。
本文核心问答
Q1: 该研究的关键数据和临床意义是什么？
文中所表达的任何观点不代表编辑部的观点，文中提及或排除任何方法或药物并不构成对其使用的提倡、建议或拒绝，因此在为本文中提及的任何产品开处方前，请查阅生产商的最新处方信息。内容仅限医疗卫生专业人士学习交流使用，非医疗卫生专业人士请主动退出浏览与阅读，否则由此产生的相关风险与后果应自行承担。肖像经Prof. Robert Rissmann许可后使用。在未获得正式授权前，所有转载及使用文中内容均为侵权 原文来自：Oliver M, Molnarova M, Bergmans M, et al. Artificial intelligence (AI)-powered imaging for objective psoriasis severity assessment at home: Feasibility and reliability in a randomized clinical trial. J Am Acad Dermatol . Published online June 13, 2026. doi: 10.1016/j.jaad.2026.06.047 , 作者未参与本精要...
Q2: 这篇文章的来源和作者资质如何？
本文由Robert Rissmann，Leiden University Medical Centre，其他撰写。参考文献DOI：10.1016/j.jaad.2026.06.047。发布于2026-07-14。
Q3: 本文涉及哪些核心医学术语和研究方向？
本文围绕「顶刊精要｜AI赋能成像技术用于居家客观评估银屑病严重程度：一项随机临床试验中的可行性与可靠性研究」主题，涉及银屑病、肾上腺皮质功能不全、人工智能等核心术语和研究方向。
Q4: 该研究采用了什么研究设计和方法？
本研究采用随机对照试验（RCT）和临床试验设计。研究共纳入招募26名。
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Prof. Robert Rissmann
◆ Leiden University Medical Centre, Leiden, the Netherlands
肖像经Prof. Robert Rissmann许可后使用
Robert Rissmann教授来自荷兰莱顿大学医学中心，同时担任莱顿人类药物研究中心的皮肤科研究主任，重点研究临床药理学和药物治疗（特别是在免疫学和皮肤病学领域）
关键信息
◆ 相较于传统临床评估方法，智能手机成像与人工智能（AI）的结合为监测银屑病严重程度提供了一种客观且易于推广的替代方案，研究结果显示通过AI分析患者用智能手机拍摄的图像，能够可靠地检测和量化治疗相关的皮损变化，并与皮肤科医师的临床评分具有一致性
背景与研究方法
◆ 目前，银屑病严重程度监测仍以临床评分为主，如银屑病皮损面积和严重程度指数（PASI）和目标皮损评分（TLS），不仅耗时，而且容易因评估者不同而产生差异；结合AI的智能手机成像技术，有望提供一种客观且可推广的替代方案
◆ 本研究是一项为期16周、双盲、安慰剂对照的随机临床试验（NCT03688971），共招募26名轻度（PASI≤5）或中重度（PASI≥10）斑块状银屑病患者（TSL 6-9），按3:1的比例随机分配接受古塞奇尤单抗或安慰剂治疗
◆ 图像采集：患者每日在家使用智能手机中的Scarletred®Vision医疗平台拍摄目标皮损照片；与此同时，医生则在诊所内采集匹配的照片，并在第0、2、4、8、12、16周评估PASI和TLS（图1）
◆ 病灶分割：使用卷积神经网络（CNN）对2200张图像（其中门诊采集152张，居家采集2048张）进行病灶分割，这些图像被划分为训练集（64%）、验证集（16%）和测试集（20%）
◆ 组织分类及严重程度评分：使用随机森林分类器对组织成分（红斑、鳞屑、健康皮肤）进行量化，并基于152张门诊图像生成了由AI得出的TLS（aiTLS）（训练集/测试集比例为80/20%；采用10折交叉验证）
主要发现
AI赋能成像技术的可靠性与相关性
◆ 在古塞奇尤单抗治疗组中，红斑和鳞屑组织的百分比从第4周开始显著减少，同时在居家及临床评估中，健康组织比例同步增加；到第16周，治疗组的病灶显著缩小，而安慰剂组无明显变化（表1）；组织成分测量在各个时间点均表现出高度的可靠性（ICC₃ₖ=0.85–0.91
◆ 与安慰剂组相比，古塞库单抗治疗组患者的PASI、TLS和aiTLS评分随时间推移显示出显著的临床改善，从第4周至第16周持续下降，而安慰剂组患者几乎没有或完全没有变化（图2）；专家TLS与aiTLS之间未观察到具有统计学意义的差异；两者均表现出良好的可靠性（ICC₃ₖ=0.85–0.90），且呈高度相关（Pearson r=0.82，Spearman ρ=0.80，p<0.001）
临床意义
◆ 通过AI分析患者用智能手机拍摄的图像，能够可靠地检测和量化皮损变化，并与临床评分结果一致，证明无需频繁就诊即可追踪到细微的纵向变化；这些发现支持将AI辅助的远程监测作为标准临床评估的一种可重复的补充手段，并有望整合到未来的2期或3期临床试验及常规实践中
◆ 本研究存在样本量较小、仅关注单一病灶、无法从图像中捕捉浸润度、未验证中度银屑病患者（5＜PASI＜10）等局限性，未来需要更大规模、更多样化的数据集来将这些发现扩展到全身评分和更广泛的患者群体
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执行编辑&供稿：Joy
校对：Serine
排版：Lumi / Vanessa
声明：
编辑部对刊载内容进行仔细审阅以尽力保持其准确性，但对稿件的使用或其中的任何错误、遗漏或不准确之处等均不承担任何责任。文中所表达的任何观点不代表编辑部的观点，文中提及或排除任何方法或药物并不构成对其使用的提倡、建议或拒绝，因此在为本文中提及的任何产品开处方前，请查阅生产商的最新处方信息。内容仅限医疗卫生专业人士学习交流使用，非医疗卫生专业人士请主动退出浏览与阅读，否则由此产生的相关风险与后果应自行承担。
肖像经Prof. Robert Rissmann许可后使用。在未获得正式授权前，所有转载及使用文中内容均为侵权
原文来自：Oliver M, Molnarova M, Bergmans M, et al. Artificial intelligence (AI)-powered imaging for objective psoriasis severity assessment at home: Feasibility and reliability in a randomized clinical trial. J Am Acad Dermatol. Published online June 13, 2026. doi:10.1016/j.jaad.2026.06.047, 作者未参与本精要的编写。
#Psoriasis：银屑病
#AI：Artificial intelligence，人工智能
本文研究方法与设计类型
本研究采用随机对照试验（RCT）和临床试验设计。研究共纳入招募26名。
引用格式：顶刊精要｜AI赋能成像技术用于居家客观评估银屑病严重程度：一项随机临床试验中的可行性与可靠性研究. 发布日期：2026-07-14. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/4266 参考DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaad.2026.06.047
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