EADV 2026视频特辑｜Amanda Oakley教授：人工智能与远程皮肤病学在皮肤科的应用挑战与未来方向

Oakley教授表示，AI的发展势头令人振奋，势必会为皮肤病学领域的未来发展带来显著变化，但我们必须审慎解读其输出结果。

对患者而言，大语言模型（LLM）可解读自身体征，甚至上传照片供其判读。Oakley教授提醒，AI的判断并不总是准确：输出结果会随提示词不同发生变化，比如向AI说明自己是儿童或成人，得到的解读往往存在差异，不少问题源于输入信息不足，AI还可能凭空捏造内容。

对医生而言，AI可用于辅助诊断。Oakley教授指出，尽管当前可用的AI系统在皮肤癌识别上表现较好，却尚未经过临床实践验证，总体上也未纳入监管，因此需谨慎使用。她强调，AI只有在专业医生手中才能发挥最大作用，因为专业医生能够判断AI给出的计算机视觉诊断是否可靠，而这类诊断错误其实相当常见。

AI确实能提升工作效率。以环境智能（ambient AI）为例，它可记录问诊对话，让医生把注意力放在患者身上，不必忙于书写纸质记录或紧盯屏幕，还能在问诊结束后总结对话内容、生成病历记录、提供转诊信息。但这一过程并不总是准确。Oakley教授举例，“甲状腺功能减退症”与“甲状腺功能亢进症”发音相近，若不加核对，AI可能选错词语，甚至完全凭空捏造。她表示，尽管AI的准确率在不断提高，确保记录内容准确仍是临床医生的责任。

无论是患者还是医生，都可以借助AI开展研究、查询所需信息。Oakley教授举例，她此次准备EADV演讲时，AI帮她检索到大量综述论文，省去了自行检索的时间。但她同时指出，一项研究发现大语言模型给出的引用中约有5%系凭空捏造。因此，亲自阅读并消化原始论文仍然是必要的，不能想当然地认为AI输出的内容就是准确的。

此外，目前AI系统的验证多在实验室环境下完成，属于人为设定的条件；关于AI在真实世界中实际应用的公开研究仍然较少。Oakley教授表示，现阶段仍需真实世界数据，以明确AI究竟适合用于哪些环节、最擅长做什么，以及能否真正带来效率提升与更高的精准度。