皮膚病診斷進(jìn)展2026慢性瘙癢歐洲S2K指南慢性瘙癢定義、病因和處理流程（2019版的更新）定義：瘙癢是一種感覺，也是一種疾?。?024年新定義）；間斷或持續(xù)瘙癢超過6周稱為慢性瘙癢。病因：代謝和內(nèi)分泌疾病、感染性疾病、血液系統(tǒng)疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、精神或心理因素疾病、慢性腎病、結(jié)締組織疾病、惡性腫瘤、藥物相關(guān)的瘙癢。處理流程：區(qū)分皮膚病、心理因素疾病和系統(tǒng)疾病。特應(yīng)性皮炎歐洲EuroGuiDerm指南AD治療更新及處置流程（2022版的更新）更新點(diǎn)：新增了IL-13抑制劑用于AD的治療；更新了巴瑞替尼和阿布昔替尼2歲以上兒童和12歲以上青少年的AD適應(yīng)證；提供了成年人和青少年/兒童的階梯治療方案。沙眼衣原體感染沙眼衣原體感染：歐洲管理指南（2015版的更新）檢測沙眼衣原體指征：尿道炎表現(xiàn)；陰道分泌物且伴有性傳播疾病風(fēng)險(xiǎn)；40歲以下附睪睪丸炎且伴有性傳播疾病風(fēng)險(xiǎn)；盆腔炎表現(xiàn)；新生兒或成人的膿性結(jié)膜炎；非典型新生兒肺炎。非復(fù)雜感染治療推薦（基于循證醫(yī)學(xué)證據(jù)的推薦，重新梳理）：一線方案：多西環(huán)素100mgbid7天；二線方案：阿奇霉素1gst；三線方案：紅霉素500mgbid7天或左氧氟沙星500mgqd7天或氧氟沙星200mgbid7天。孕婦或哺乳期患者治療推薦：一線方案：阿奇霉素1gst；二線方案：阿莫西林500mgtid7天或紅霉素500mgqid7天；三線方案：多西環(huán)素100mgbid7天。4.帶狀皰疹相關(guān)疼痛中國帶狀皰疹相關(guān)性疼痛全程管理指南（2025版）通訊作者：崔勇、樊碧發(fā)ZAP包括急性期疼痛和帶狀皰疹后神經(jīng)痛，但應(yīng)該看作一個(gè)整體，加以全面認(rèn)識和全程管理。ZAP病人在疼痛出現(xiàn)開始就應(yīng)及早接受規(guī)范化、系統(tǒng)化、整體化、全周期性的疼痛管理。發(fā)病初期以治療傷害感受性疼痛為主，逐步增加針對神經(jīng)病理性疼痛的治療力度。鎮(zhèn)痛藥物：NSAIDS；抗驚厥藥物：普瑞巴林、加巴噴丁、克利加巴林、美洛加巴林、利多卡因；三環(huán)類抗抑郁藥物：多塞平、阿米替林；5-羥色胺和去甲腎上腺素再攝取抑制劑：度洛西汀、文拉法辛；阿片類。微創(chuàng)介入治療：神經(jīng)阻滯、神經(jīng)調(diào)控、物理康復(fù)治療、中醫(yī)藥治療、心理干預(yù)。局限性硬皮病局限性硬皮病診療專家共識（2025版）

通訊作者：肖嶸、高興華、陸前進(jìn)定義：LS是一種以真皮及皮下組織纖維化為主要特征的罕見皮膚病。分型：局灶型硬斑病、線狀型硬斑病、泛發(fā)型硬斑病、混合型硬斑病、其他特殊類型。病情評估：紅斑、硬度、面積、萎縮、色素。干預(yù)措施：活動性和非活動性。慢性自發(fā)性蕁麻疹中國難治性慢性自發(fā)性蕁麻疹診治指南（2025版）通訊作者：宋志強(qiáng)、高興華、王剛定義：CSU：病程超過6周、以反復(fù)自發(fā)出現(xiàn)瘙癢性風(fēng)團(tuán)和/或血管性水腫為表現(xiàn)的常見病。難治性CSU：H1抗組胺藥標(biāo)準(zhǔn)或加倍劑量、或聯(lián)合使用均未能實(shí)現(xiàn)癥狀完全控制的CSU。診斷標(biāo)準(zhǔn)：臨床診斷為CSU的患者；采用二代H1抗組胺藥常規(guī)劑量連續(xù)治療1~2周后療效不佳；聯(lián)合其他H1抗組胺藥或劑量加至最高4倍連續(xù)治療1~2周依然控制不佳；排除其他疾病。病情評估：UCT、UAS7、CU-Q2OL、DLQI、AECT、AE-QOL。遺傳性血管性水腫遺傳性血管性水腫診療路徑皮膚科專家共識（2025版）通訊作者：肖汀、高興華定義：HAE是一組由緩激肽介導(dǎo)、以反復(fù)發(fā)生皮膚和/或黏膜水腫為主要表現(xiàn)的罕見常染色體顯性遺傳病。診斷標(biāo)準(zhǔn)：血管性水腫家族史；在兒童、青少年時(shí)期出現(xiàn)血管性水腫癥狀；反復(fù)發(fā)作腹痛或喉頭水腫史；抗組胺藥、糖皮質(zhì)激素、腎上腺素治療無效；不伴風(fēng)團(tuán)或瘙癢；有前驅(qū)癥狀，尤其是網(wǎng)狀紅斑。干預(yù)措施急性發(fā)作：艾替班特（icatibant）、和靜脈注射C1-INH，及時(shí)補(bǔ)液，必要時(shí)氣管切開；短期預(yù)防：靜脈注射pdC1-INH20U/Kg、新鮮冷凍血漿；長期預(yù)防治療：拉那利尤單抗（lanadelumab）、pdC1-INH、貝羅司他（berotralstat）；達(dá)那唑、司坦唑醇。大皰性類天皰瘡大皰性類天皰瘡診療專家共識（2025版）通訊作者：左亞剛、晉紅中定義：BP是一種自身免疫性表皮下大皰性皮膚病，臨床表現(xiàn)為緊張性水皰和大皰，通常出現(xiàn)在紅斑、風(fēng)團(tuán)樣皮損、濕疹樣皮損或正常皮膚基礎(chǔ)上，尼氏征陰性，常伴有劇烈瘙癢，可伴有不同程度的黏膜損害。診斷標(biāo)準(zhǔn)：臨床表現(xiàn)：外觀正常皮膚或在蕁麻疹、濕疹樣皮損的基礎(chǔ)上出現(xiàn)典型的水皰、大皰，尼氏征陰性，黏膜損害輕或無；ELISA法檢測患者血清中抗BP180和/或抗BP230抗體水平升高；皮膚組織病理顯示表皮下水皰，皰液和真皮淺層存在不同程度炎癥細(xì)胞浸潤，以嗜酸性粒細(xì)胞、中性粒細(xì)胞為主；直接免疫熒光檢測顯示基底膜帶IgG和（或）C3線狀沉積；IIF檢測患者血清中存在抗基底膜帶IgG自身抗體，呈線狀分布于基底膜帶，或鹽裂皮膚IIF檢測患者血清抗基底膜帶IgG自身抗體在鹽裂皮膚的表皮側(cè)呈線狀沉積。病情評估：BPDAI、BSA。治療方案：分級治療。副腫瘤性天皰瘡副腫瘤性天皰瘡診療中國專家共識（2025版）通訊作者：晉紅中、王剛定義：天皰瘡是一種自身免疫性大皰性疾病，副腫瘤性天皰瘡（PNP）是天皰瘡的特殊亞型。PNP診斷中國標(biāo)準(zhǔn)：合并腫瘤的篩查。肺部篩查：閉塞性細(xì)支氣管炎。治療方案：病理進(jìn)展與新生物標(biāo)記物病理1.痣亞型的臨床病理學(xué)定義及黑色素瘤發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)研究對象：7364顆痣的皮膚鏡和病理研究結(jié)果：12種亞型：最多的類型為多色素性痣，絕大多數(shù)為良性。老年性非典型雀斑樣痣惡性比例大。結(jié)論：部分亞型的痣存在過度治療的現(xiàn)象，了解具體痣的亞型對于明確黑色素瘤發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，具有重要意義。2.表皮海綿狀朗格漢斯細(xì)胞聚集診斷接觸性皮炎納入170例斑貼試驗(yàn)確診有病理的CD。表皮中海綿狀朗格漢斯細(xì)胞的聚集在CD中比例顯著升高，嗜酸性粒細(xì)胞未發(fā)現(xiàn)顯著差異。陽性比例只有26%，需要進(jìn)一步驗(yàn)證。3.鈣化防御的病理特點(diǎn)18例可疑鈣化防御患者，對比病灶和正常組織的病理特點(diǎn)。單純的小血管鈣化并不能特異性指示鈣化防御，伴隨存在的血栓形成和內(nèi)膜增生可能是特異性且有潛在致病性的病理表現(xiàn)。結(jié)論：鈣化防御是一種臨床診斷的疾病，病理有一定的特征，但需要更多的數(shù)據(jù)支持。免疫組化1.K17在角質(zhì)形成細(xì)胞相關(guān)皮膚腫瘤中的表達(dá)研究方法：為了研究K17的形成是否由HPV直接誘導(dǎo)，分析不同動物模型和人類皮膚腫瘤樣本中的K17水平。進(jìn)一步在細(xì)胞模型中進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果：K17通常在皮膚腫瘤中表達(dá)，其存在并不直接與病毒癌蛋白的表達(dá)相關(guān)。K17的表達(dá)似乎是上皮分化的標(biāo)志，而其在腫瘤組織中的缺失與上皮-間質(zhì)轉(zhuǎn)化相關(guān)。皮膚腫瘤中缺乏K17會增加類癌干細(xì)胞標(biāo)志物，并對病毒蛋白合成產(chǎn)生負(fù)面影響。結(jié)論：K17是皮膚腫瘤發(fā)生的一個(gè)常見特征蛋白。K17并非HPV癌蛋白的主要靶點(diǎn)，但其為上皮分化的重要調(diào)控因子，因此可能在控制病毒蛋白的合成中發(fā)揮作用。遺傳突變標(biāo)志物1.掌跖角化病和進(jìn)行性對稱性紅斑角化癥納入1800例表皮分化障礙性疾病的患者。SLURP1基因A22變體導(dǎo)致信號肽切割位點(diǎn)，增加了SLURP1表達(dá)和分泌，介導(dǎo)疾病發(fā)生。PSEK中核因子-KB信號通路和先天免疫活性通路信號激活。2.營養(yǎng)不良性大皰性表皮松解236例確診營養(yǎng)不良性大皰性表皮松解患者。COL7A1基因的突變根據(jù)其對IV型膠原的影響可分為不同的亞型。高影響患者更易出現(xiàn)嚴(yán)重并發(fā)癥、高死亡風(fēng)險(xiǎn)和鱗癌風(fēng)險(xiǎn)。診斷技術(shù)真菌PCR提高兒童頭癬的診斷準(zhǔn)確性研究對象：17名確診的TC患兒。研究方法：同時(shí)行PCR、直接熒光鏡檢、真菌培養(yǎng)三種檢測方法，隨訪后明確PCR檢測的必要性。

結(jié)果：在基線時(shí)，PCR的敏感性為100%，而鏡檢和真菌培養(yǎng)的敏感性分別為60%和87%。通過PCR和真菌培養(yǎng)進(jìn)行的物種鑒定在所有病例中均一致。在隨訪過程中，對38個(gè)正在治療的樣本進(jìn)行分析顯示，PCR鏡檢和真菌培養(yǎng)的敏感性分別為68%、26%和89%，而特異性分別為84%、100%和100%。結(jié)論：由于其快速且可靠的結(jié)果，PCR可能可以取代直接熒光鏡檢查和真菌培養(yǎng)來確認(rèn)或排除兒童的TC。標(biāo)志物組1.膠帶剝離法檢測脂溢性皮炎

膠帶剝離法可用于檢測非病變和（或）病變皮膚中SD的轉(zhuǎn)錄組標(biāo)志物，為監(jiān)測病情提供了新的無創(chuàng)手段。SD特征是IL231/Th17和Th22（即IL23A、IL22、PI3、LL37、S100A8、S100A12）的顯著上調(diào)，部分Th1相關(guān)分子（OASL、STAT1、CXCL9）上調(diào)而Th2相關(guān)分子變化不限制。屏障標(biāo)志物（CLDN118、FA2H、ELOVL3）出現(xiàn)下調(diào)。2.玫瑰痤瘡蛋白組學(xué)特征27例玫瑰痤瘡和25例健康對照的血清樣本，行蛋白組學(xué)測序并進(jìn)行對比。下調(diào)蛋白：補(bǔ)體通路；上調(diào)蛋白：炎癥通路（PI3K-Akt、IL-17）、代謝（膽固醇）和神經(jīng)調(diào)控通路。聚類分析顯示了兩種不同的終末型：炎癥為主的亞型和神經(jīng)-代謝為主的亞型。3.結(jié)節(jié)性癢疹轉(zhuǎn)錄組學(xué)特征53例結(jié)節(jié)性癢疹皮損及皮損周正常組織和16例健康對照的組織樣本，行轉(zhuǎn)錄組測序和免疫組化并進(jìn)行對比。免疫組化結(jié)果顯示IL-31RA、OSM和OSMRB的表達(dá)更高，基因表達(dá)的相關(guān)性分析將Th2標(biāo)記物分為兩類，一類包含屏障和調(diào)控基因，另一類包含一般炎癥標(biāo)志物，并分別與Th17/Th22基因呈負(fù)相關(guān)和正相關(guān)。這些基因表達(dá)與NRS評分之間的相關(guān)性較弱，但與一般炎癥（MMP12）及Th2（IL10、CCL18、IL4R）相關(guān)性較強(qiáng)。4.瘢痕疙瘩轉(zhuǎn)錄組學(xué)特征32例瘢痕疙瘩皮損及皮損周正常組織和22例健康對照的組織樣本，行轉(zhuǎn)錄組測序和免疫組化并進(jìn)行對比。纖維化標(biāo)志物（COL10A1、COL11A1、BMP1）、T細(xì)胞標(biāo)志物（CD2、CD3D、CD3E）、T細(xì)胞/NK細(xì)胞激活，遷移標(biāo)志物（CCL19、CCR7、GZMI、Th1相關(guān)（OASL、MX1、CCL4）、Th2相關(guān)（IL4R、OX40ITNFRSF4、OX40LITNFSF4）及Th17/22（S100A7、S100A8、S100A9、GZMB、GZMK、CCL20）顯著上調(diào)。多種免疫生物標(biāo)志物表達(dá)（如CCL2、CXCL1、S100A7）與瘢痕疙瘩嚴(yán)重程度參數(shù)（如瘢痕疙瘩大小、可伸展性及數(shù)量）顯著呈正相關(guān)。生物標(biāo)記物1.化膿性汗腺炎IRAK4是IL-1R/toll-likereceptor通路的關(guān)鍵分子，在HS皮損中高表達(dá)，并且與炎癥指標(biāo)密切相關(guān)。IL-17AF在HS的發(fā)病中具有關(guān)鍵性作用。2.皮膚紅斑狼瘡IFN-a生物活性與中度至重度CLE活動期、系統(tǒng)性紅斑狼瘡（SLE）以及6個(gè)月內(nèi)CLE復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)。3.黑色素瘤BAUSSS包括Breslow厚度、年齡、潰瘍、亞型、性別、部位，目前是黑色素瘤死亡預(yù)測的最準(zhǔn)確的標(biāo)志物。4.大皰表皮松解癥血清IL-6水平在EB重癥患者中顯著升高，與BSA顯著相關(guān)。5.玫瑰痤瘡血漿CGRP水平在玫瑰痤瘡患者中顯著升高，不同的亞型之間沒有明顯差異。6.銀屑病表皮膠帶剝離法檢測Elafin蛋白是銀屑病特異性標(biāo)志物，且與各種亞型無關(guān)。影像技術(shù)皮膚鏡痣基線皮膚鏡特征預(yù)測長期的變化特征帶周邊色素球、負(fù)色素網(wǎng)或退行性結(jié)構(gòu)的痣可以預(yù)測痣直徑的增長。網(wǎng)狀和結(jié)構(gòu)紊亂的痣可能會消失。與新痣相關(guān)的模式包括周邊色素球模式和污點(diǎn)模式，污點(diǎn)模式可能是一種新的皮膚鏡模式。UVF皮膚鏡紫外光誘導(dǎo)熒光皮膚鏡診斷皮膚疾病的正確率UVF皮膚鏡有助于識別非腫瘤性皮膚病，可作為偏振光皮膚鏡的補(bǔ)充，以提高診斷性能。表4UVF皮膚鏡下不同皮膚疾病的熒光表現(xiàn)甲襞毛細(xì)血管鏡不同甲疾患的甲襞毛細(xì)血管鏡特征甲襞毛細(xì)血管鏡診斷需要觀察的特征：毛細(xì)血管形態(tài)（正常/輕微毛細(xì)血管變化：交叉、扭曲和擴(kuò)大；異常/顯著毛細(xì)血。管變化：分支、曲折、分枝狀和異常）、長度（微米）、密度（每毫米的毛細(xì)血管數(shù)量）、粗細(xì)。其他特征：結(jié)構(gòu)紊亂的多形性毛細(xì)血管、出血存在、無血管區(qū)以及乳頭下叢的存在。表5不同甲疾患的甲襞毛細(xì)血管鏡特征皮膚反射共聚焦顯微鏡RCM診斷皮膚腫瘤的正確性在特定診斷中獲得了總體70%的RCM與組織病理學(xué)一致性。在年齡較大的患者、頭頸部病變、非色素性病變以及非黑色素性病變中表現(xiàn)更佳，尤其是基底細(xì)胞癌。58.6%的活檢可被避免，兒童患者中可高達(dá)88.2%活檢被避免。遠(yuǎn)程反射共聚焦顯微鏡（RCM）的解讀有可能將不必要的皮膚惡性腫瘤活檢數(shù)量減少多達(dá)44.8%，其敏感性為89%，特異性為64%。然而，潛在的鱗狀細(xì)胞癌和原位黑色素瘤不適合使用遠(yuǎn)程CCM，建議對邊界性黑色素細(xì)胞病變進(jìn)行隨訪。皮膚反射共聚焦顯微鏡RCM輔助判定惡性雀斑樣痣手術(shù)切除范圍HH-RCM檢測到60%的亞臨床LM，27%的病例出現(xiàn)治療方案的調(diào)整；HH-RCM輔助的患者中，組織學(xué)切緣清除率為96.5%，顯著高于歷史隊(duì)列的81%。檢測亞臨床LM范圍的敏感性和特異性分別為94%和84%最初未發(fā)現(xiàn)的LMM中有75%在HH-RCM檢測中被識別，研究隊(duì)列的局部復(fù)發(fā)率為1.6%，而歷史隊(duì)列為25%。將手持RCM融入術(shù)前輔助可能會為惡性雀斑樣痣提供更個(gè)性化的治療策略，并允許選擇適合非手術(shù)治療的患者。皮膚反射共聚焦顯微鏡和皮膚鏡RCM聯(lián)合皮膚鏡診斷無色素性黑色素瘤預(yù)測模型：皮膚鏡下的線性不規(guī)則血管、周邊色素網(wǎng)絡(luò)、色素殘留以及非典型蜂巢狀結(jié)構(gòu)、亂序表皮模式、表皮中的樹狀佩吉特細(xì)胞、低色素佩吉特細(xì)胞；RCM下的致密和稀疏小巢。該模型的診斷準(zhǔn)確性較高（AUC=0.91），優(yōu)于傳統(tǒng)單一的模式。線場共焦光學(xué)相干斷層掃描LC-OCT評估患者傷口愈合參加志愿者的前臂使用二氧化碳激光進(jìn)行燒蝕。為了引起可觀察的傷愈合差異，將兩種不同的獲批硅基配方隨機(jī)分配到兩個(gè)測試部位，第三個(gè)部位保持未處理狀態(tài)。激光治療后，在預(yù)定時(shí)間間隔內(nèi)獲取體內(nèi)LC-OCT圖像，時(shí)間范圍為1至7天。這些圖像隨后使用人工智能算法進(jìn)行進(jìn)一步分析。LC-OCT可視化技術(shù)可以對皮膚在傷口愈合過程中的結(jié)構(gòu)重組進(jìn)行表征。結(jié)合人工智能算法的應(yīng)用顯著增強(qiáng)了對傷口護(hù)理干預(yù)效果的評估，更深入地理解這些干預(yù)措施如何促進(jìn)傷口愈合。這對初級保健提供者和皮膚科醫(yī)生尤其有價(jià)值。將人工智能算法整合到LC-OCT的無創(chuàng)成像中，首次實(shí)現(xiàn)了通過觀察角質(zhì)形成細(xì)胞的行為和遷移模式，為每位患者評估常用不同傷口護(hù)理干預(yù)措施的具體效果提供了可能。線場共焦光學(xué)相干斷層掃描LC-OCT診斷基底細(xì)胞癌小葉結(jié)構(gòu)：分葉，結(jié)構(gòu)丟失。干層酥樣結(jié)構(gòu)和表皮囊腫。表皮分離。波浪征。海綿水腫。真表皮鏈接不清晰、丟失。人工智能iToBoS2024（圖片數(shù)據(jù)集）iToBoS2024：從全身皮膚3D掃描圖片提取的皮膚區(qū)域圖片。AI通過實(shí)現(xiàn)對惡性病變的快速精準(zhǔn)檢測，顯著推動了皮膚癌診斷的發(fā)展。在該領(lǐng)域，大多數(shù)公開可用的圖像數(shù)據(jù)集均由單一、孤立且位于圖像中心的皮膚病變構(gòu)成。病變周圍皮膚的背景信息對提升病變檢測效果至關(guān)重要iToBoS數(shù)據(jù)集的建立正是為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。該數(shù)據(jù)集包含來自100名參與者的16954張皮膚區(qū)域圖像，均通過3D全身攝影獲取。每張圖像大致對應(yīng)7x9厘米的皮膚區(qū)域，所有可疑病變均采用邊界框進(jìn)行標(biāo)注。此外，該數(shù)據(jù)集還提供元數(shù)據(jù)例如每張圖像對應(yīng)的解剖位置、年齡組以及日曬損傷評分。構(gòu)建該數(shù)據(jù)集的目的是為算法的訓(xùn)練和基準(zhǔn)測試提供支持，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)皮膚癌的早期檢測，并推動該技術(shù)在非臨床環(huán)境中的應(yīng)用。PEAN（WSI）PEAN：基于深度學(xué)習(xí)的病理閱片輔助系統(tǒng)基于病理學(xué)家的專業(yè)知識，像素級手工標(biāo)注為訓(xùn)練全切片圖像（WSI）輔助診斷的深度學(xué)習(xí)模型提供了重要支持。為了在最小化病理學(xué)家工作量的前提下獲取其專業(yè)知識并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷，我們通過眼動追蹤設(shè)備收集病理學(xué)家的圖像審閱模式。PEAN：病理學(xué)專業(yè)知識獲取網(wǎng)絡(luò)，基于收集的視覺模式能夠解碼病理學(xué)家的專業(yè)知識并對WSI進(jìn)行診斷。采用眼動追蹤設(shè)備將WSI標(biāo)注所需時(shí)間減少至手工標(biāo)注的4%。在5881例WSI和5類皮膚病變上評估PEAN，在診斷預(yù)測中實(shí)現(xiàn)了0.992的高AUC和96.3%的準(zhǔn)確率。這項(xiàng)研究彌補(bǔ)了現(xiàn)有模型無法從病理學(xué)家的診斷過程中學(xué)習(xí)的空白。其高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注和精確的診斷提供了輔助。SmartProg-MEL（WSI）SmartProg-MEL：基于WSI的皮膚黑色素瘤危險(xiǎn)分層系統(tǒng)HE染色的腫瘤組織包含大量尚未被臨床利用的形態(tài)學(xué)信息，因此開發(fā)了一種弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法SmartProg-MEL，用于WSI預(yù)測至I期黑色素瘤患者的生存結(jié)局。該模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從WSI中提取形態(tài)學(xué)特征，以預(yù)測5年OS，并為每位患者分配生存風(fēng)險(xiǎn)評分。模型表現(xiàn)與已建立的預(yù)后因素進(jìn)行了比較，使用一致性指數(shù)作為評估指標(biāo)。該模型在IHP-MEL-2和TCGA數(shù)據(jù)集上的C指數(shù)分別為0.71和0.69，能夠?qū)⒒颊叻譃楦叩惋L(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)組。MISSLE（WSI）MISSLE：基于WSI的黑色素瘤前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)測黑色素瘤是的前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移（SLNM）是重要的預(yù)后因素，目前缺乏HE病理片SLNM的預(yù)測研究。使用聚類約束注意力多實(shí)例學(xué)習(xí)（CLAM）模型在HE病理片進(jìn)行SLNM預(yù)測，在四種CLAM變體中，CLAM-R50表現(xiàn)最佳，并進(jìn)一步與臨床列線圖整合。采用邏輯回歸支持向量機(jī)和梯度提升進(jìn)行了混合建模。MISSLE在測試集上表現(xiàn)出最高的AUROC為0.950，識別出淺色細(xì)胞質(zhì)和漿細(xì)胞樣腫瘤細(xì)胞作為SLNM陽性的預(yù)測因子，而密集的黑色素沉積和類淋巴細(xì)胞腫瘤細(xì)胞則預(yù)測SLNM為陰性。cSCCNet（WSI）cSCCNet：基于WSI的cSCC轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測cSCCNet：基于原發(fā)性cSCC數(shù)字病理學(xué)的深度學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)?？勺詣釉赪SI中篩選腫瘤區(qū)域，隨后將原發(fā)性cSCC分為高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)兩類同時(shí)通過熱圖標(biāo)記最具預(yù)測性的切片區(qū)域，以提升模型的可解釋性。在測試隊(duì)列中，cSCCNet預(yù)測轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的AUC達(dá)0.95，準(zhǔn)確率為95%，性能優(yōu)于基于基因表達(dá)的工具和臨床病理分類方法。盡管該模型仍需進(jìn)一步驗(yàn)證（包括前瞻性評估），但cSCCNet有望成為一種可靠且準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測工具，可輕松整合到現(xiàn)有的組織病理學(xué)工作流程中。ResNet20+DeepLabV3++MAKNet100（皮膚鏡）融合模型：皮膚癌皮膚鏡圖片的分割和識別設(shè)計(jì)一個(gè)DeepLabV3+架構(gòu)，使用自定義的ResNet20作為皮膚病變分割的主干模型。ResNet20的目的是通過重復(fù)使用過濾和深度學(xué)習(xí)，以便在較小和較大的皮膚病變上實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)。提出MAKNet100模型框架，用于皮膚病變的分類。貝葉斯優(yōu)化（BO）用于超參數(shù)條件，采用GRADCam可視化方法，進(jìn)行模型的解釋。該融合框架模型在HAM10000、ISIC-2018、ISIC-2019和ISBI-2020數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，可分別達(dá)到90.5%、88.9%、84.5%和96.35%的準(zhǔn)確率，并且在ISIC-2018和HAM10000上獲得的最高Dice分?jǐn)?shù)，分別為94.63%和96.69%。本框架在這些數(shù)據(jù)集上的皮膚病變分割和分類任務(wù)中獲得了更高的準(zhǔn)確率和精確率，融合的方法與現(xiàn)有技術(shù)的相比表明出更好的優(yōu)勢。MILK10k（皮膚鏡+大體）MILK10K分級數(shù)據(jù)集：增強(qiáng)AI在皮膚腫瘤中的鑒別診斷MILK10k數(shù)據(jù)集包括大體和皮膚鏡圖像，疾病覆蓋48個(gè)國際皮膚影像協(xié)作組織指定的診斷匹配診斷，包括腫瘤性和非腫瘤性以及色素性和非色素性皮膚病變。還包含了來自具有不同膚色以及罕見皮膚疾病的個(gè)體的圖像。該數(shù)據(jù)集包括來自5240個(gè)病例的10480張圖像，這些病例是從5個(gè)不同的中心回顧性收集的。其中，95.7%已經(jīng)過活檢或切除，組織病理學(xué)作為金標(biāo)準(zhǔn)。附著的數(shù)據(jù)包括年齡、性別、膚色、解剖部位和診斷等信息，具有不同程度的顆粒度。MONET框架：基于常見的、可解釋的特征（如色素沉著、潰瘍、毛發(fā)和皮膚標(biāo)記）評估圖像，創(chuàng)建一個(gè)用于評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型和研究者研究平臺。本研究首次介紹了皮膚病變分類的層級數(shù)據(jù)庫，有助于合并具有不同粒度的數(shù)據(jù)集、識別缺失的亞型、完善相關(guān)鑒別診斷，提高未來人工智能系統(tǒng)的整體效用。PanDerm（多模態(tài)）PanDerm：多模態(tài)視覺模型診斷皮膚疾病訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：來自4種成像方式的11個(gè)臨床來源的210萬張皮膚圖像。圖像類型包括皮膚病理學(xué)（活檢標(biāo)本）、臨床（寬視野病變及其周圍皮膚）、皮膚鏡（近距離皮膚鏡圖像）和全身片（病變裁剪圖像）。PanDerm模型：解釋多種成像方式以完成各種皮膚科任務(wù)并在真實(shí)世界的黑色素瘤篩查研究中進(jìn)行評估?；诘募軜?gòu)為ViT和CLIP框架。PanDerm在所有評估任務(wù)中都實(shí)現(xiàn)了更優(yōu)的性能，通常在僅使用10%的標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)就能超越現(xiàn)有模型。通過縱向分析，PanDerm在早期黑色素瘤檢測中的表現(xiàn)比臨床醫(yī)生高出10.2%在皮膚鏡圖像上提高了皮膚癌診斷的準(zhǔn)確性11%，對128種皮膚病進(jìn)行鑒別診斷時(shí)提高了16.5%。PanDerm在改善不同臨床場景下皮膚病診斷方面的潛力，并可作為在其他醫(yī)學(xué)?？浦虚_發(fā)多模態(tài)基礎(chǔ)模型的示范。RegNetY400MF（多模態(tài)）多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)