皮肤病影响了19亿人。由于皮肤科医生的短缺，大多数情况下，全科医生的诊断准确性较低。有鉴于此，美国谷歌健康Yun Liu等研究人员，开发出一个深度学习系统，可用于皮肤疾病的诊断。

本文要点

1）研究人员提供了一个深度学习系统（DLS），可使用服务于17个站点的远程皮肤病学实践中的16,114例去识别病例（照片和临床数据）来提供皮肤状况的鉴别诊断。

2）DLS区分了26种常见的皮肤状况，占初级医疗中80％的病例，同时还提供了涵盖419种皮肤状况的二级预测。

3）在963个验证案例中，由三名获得认证的皮肤科医生组成的小组确定了参考标准，DLS不亚于其他六名皮肤科医生，并且优于六名初级保健医生和六名护士。

这些结果突出了DLS在协助全科医生诊断皮肤状况方面的潜力。

参考文献：

Yuan Liu, et al. A deep learning system for differential diagnosis of skin diseases. Nature Medicine, 2020.

DOI：10.1038/s41591-020-0842-3

https://www.nature.com/articles/s41591-020-0842-3