【摘要】 背景 基層全科醫(yī)生在皮膚病診斷和管理方面面臨挑戰(zhàn)，凸顯了對人工智能（AI）輔助系統(tǒng)的迫切需求。AI技術(shù)在提高診療效率中具有潛力，但目前針對其在基層醫(yī)療實(shí)踐中的應(yīng)用研究相對有限。目的 探討AI輔助系統(tǒng)在基層全科醫(yī)生皮膚病診斷與病程管理中的應(yīng)用效果。方法 于2022年12月—2024年3月，在杭州市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心招募自愿參與研究的全科醫(yī)生19名，采用隨機(jī)數(shù)字表法，將其分為AI組10名、對照組9名；選取該時期兩組醫(yī)生接診的皮膚病患者90例，AI組50例、對照組40例。AI組醫(yī)生使用睿膚AI輔助系統(tǒng)進(jìn)行皮膚病的診斷和病程管理，對照組醫(yī)生不使用AI系統(tǒng)、按常規(guī)流程診治，兩組醫(yī)生在接診過程中均收集了患者的病歷、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果和皮損照片。由2名皮膚病專家遠(yuǎn)程會診，評估兩組醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確性。分別于接診的第1、14天對患者進(jìn)行皮膚病生活質(zhì)量指數(shù)（DLQI）評分，對兩組患者進(jìn)行滿意度測評，對AI組全科醫(yī)生進(jìn)行睿膚AI輔助系統(tǒng)使用體驗(yàn)測評。結(jié)果 AI組和對照組患者的性別、年齡、學(xué)歷比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）；兩組醫(yī)生的性別、年齡、學(xué)歷、職稱比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。AI組全科醫(yī)生的皮膚病診斷準(zhǔn)確率高于對照組（64.0% vs 37.5%，P=0.012）。治療14 d后，AI組、對照組患者的DLQI評分較治療前均有改善（P<0.05），AI組改善程度優(yōu)于對照組（P<0.05）。AI組患者的滿意度高于對照組（P=0.024），AI組患者第14天DLQI評分與患者滿意度呈正相關(guān)（rs=0.471，95%CI=0.186～0.683，P=0.002），DLQI評分的改善程度與患者滿意度亦呈正相關(guān)（rs=0.816，95%CI=0.676～0.899，P<0.001）。問卷調(diào)查結(jié)果顯示，大多數(shù)醫(yī)生對AI輔助系統(tǒng)的使用體驗(yàn)持積極態(tài)度，認(rèn)為其在診斷選擇（70.0%）、輔助診斷（80.0%）、治療建議（60.0%）和專業(yè)知識提供方面（90.0%）具有實(shí)際價值，90.0%的醫(yī)生表示會繼續(xù)使用AI輔助系統(tǒng)。結(jié)論 在基層醫(yī)療環(huán)境中應(yīng)用AI輔助系統(tǒng)可以提升全科醫(yī)生的皮膚病診斷準(zhǔn)確率，改善患者的生活質(zhì)量和就診滿意度，且大多數(shù)醫(yī)生對AI輔助系統(tǒng)的使用體驗(yàn)持積極態(tài)度。

【關(guān)鍵詞】 皮膚疾?。蝗漆t(yī)生；人工智能；AI輔助系統(tǒng)；初級衛(wèi)生保健；診斷；疾病管理

【中圖分類號】 R 161 R 75 R-05 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0121

The Application of AI in Primary Care General Practitioners' Practice：a Perspective on Skin Disease Diagnosis and Disease Course Management

LIU Huan，ZHU Shifei，CHEN Fayu，WANG Jinghua*

Department of General Practice，Affiliated Hospital of Hangzhou Normal University，Hangzhou 310015，China

*Corresponding author：WANG Jinghua，Chief physician；E-mail：20201018@hznu.edu.cn

【Abstract】 Background Primary care general practitioners encounter significant challenges in diagnosing and managing skin diseases，highlighting the urgent need for artificial intelligence（AI） assisted systems. Although AI has the potential to improve diagnostic and treatment efficiency，research on its application in primary care settings remains limited. Objective To investigate the effectiveness and impact of an AI-assisted system in supporting primary care general practitioners with the diagnosis and management of skin diseases. Methods From December 2022 to March 2024，19 general practitioners from community health centers in Hangzhou were voluntarily recruited for this study. They were randomly divided into two groups：an AI group with 10 physicians and a control group with 9 physicians. During this period，these physicians treated a total of 90 patients with skin diseases：50 in the AI group and 40 in the control group. Physicians in the AI group utilized the Ruifu AI-assisted system for diagnosing and managing dermatological diseases，whereas those in the control group followed standard treatment protocols without AI assistance. Both groups compiled patients' medical records，auxiliary examination reports，and photographs of skin lesions during consultations. Two skin disease experts were invited to conduct remote consultations to evaluate the diagnostic accuracy of the two groups. On the first day（1 d） and the fourteenth day（14 d） of treatment，patients underwent assessments using the Dermatology Life Quality Index（DLQI），and satisfaction surveys were conducted separately for patients in the AI and control groups. A questionnaire survey was administered to doctors in the AI group to assess their experience with the Ruifu AI-assisted system. Results No significant differences were observed in gender，age，or education level among patients in the AI and control groups（P>0.05），nor among physicians in terms of gender，age，education，and professional titles（P>0.05）. The AI group's general practitioners achieved higher diagnostic accuracy for skin diseases than those in the control group（64.0% vs 37.5%，P=0.012）. Fourteen days post-treatment，improvements in the DLQI scores were observed in both the AI and control groups，with significant differences（P<0.05），and the improvement in the AI group was more significant（P<0.05）. The satisfaction level of the AI group was higher than that of the control group（P=0.024），and there was a positive correlation between the 14 d DLQI score and patient satisfaction in the AI group（rs=0.471，95%CI=0.186-0.683，P=0.002），the correlation between the improvement in DLQI score and patient satisfaction was even more significant（rs=0.816，95%CI=0.676-0.899，P<0.001）. The results of the questionnaire survey revealed that a majority of physicians demonstrated a positive attitude towards their use of the AI-assisted system，acknowledging its practical value in several areas：diagnosis selection（70.0%），auxiliary diagnosis（80.0%），treatment recommendations（60.0%），and the provision of professional knowledge（90.0%）. Remarkably，90.0% of the physicians indicated their intention to continue utilizing the AI-assisted system. Conclusion In the primary care setting，the application of AI-assisted systems has enhanced the diagnostic accuracy of general practitioners in identifying skin diseases，improves the quality of life for patients，and increases patient satisfaction. The majority of general practitioners report positive experiences with the use of AI-assisted systems.

【Key words】 Skin diseases；General practitioners；Artificial intelligence；AI-assisted systems；Primary health care；Diagnosis；Disease management

皮膚病是常見病之一，嚴(yán)重影響了患者的生活質(zhì)量，給患者和社會帶來一定的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)［1-2］?；鶎俞t(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)極少開設(shè)皮膚科門診，皮膚病患者常就診于全科門診或二級、三級醫(yī)院的皮膚科?；鶎尤漆t(yī)生在診斷和治療常見皮膚病方面的能力不足，特別是在偏遠(yuǎn)地區(qū)，這影響了基層醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率，影響了社區(qū)首診及分級診療制度的推進(jìn)。因此，迫切需要一種有效的輔助工具來幫助基層全科醫(yī)生提高皮膚病診治水平。近年來，人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已成為研究熱點(diǎn)，特別是在皮膚病診斷方面［3-4］。AI輔助系統(tǒng)在提高診斷準(zhǔn)確性和提升患者生活質(zhì)量方面具有潛力，是未來醫(yī)療領(lǐng)域的重要研究方

向［5］。盡管AI輔助系統(tǒng)在皮膚科、影像科、病理科的應(yīng)用受到了廣泛關(guān)注，但其在基層醫(yī)療實(shí)踐中的研究仍少有報(bào)道。中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院陸前進(jìn)教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)的睿膚系統(tǒng)，能協(xié)助診斷銀屑病、特應(yīng)性皮炎等皮膚病，診斷準(zhǔn)確率高達(dá)95.80%［6］。睿膚AI輔助系統(tǒng)目前已實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)功能，包括智能識別、銀屑病皮損面積及嚴(yán)重程度指數(shù)評分、特應(yīng)性皮炎評分，以及多模態(tài)深度學(xué)習(xí)輔助的紅斑狼瘡亞型診斷，并可支持智能病程管理與患者隨訪［7-8］。本研究旨在將睿膚AI輔助系統(tǒng)應(yīng)用于基層全科醫(yī)生的皮膚病輔助診斷和病程管理中，探討其對基層全科醫(yī)生皮膚病診療水平的提升效果，從而為AI在基層醫(yī)療實(shí)踐中的應(yīng)用提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

于2022年12月—2024年3月，在杭州市4個區(qū)的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心選取19名符合條件的全科醫(yī)生為研究對象，采用隨機(jī)數(shù)字表法將其分為AI組10名、對照組9名。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡≤50歲；（2）能熟練使用智能手機(jī)。排除標(biāo)準(zhǔn)：曾在三級甲等醫(yī)院皮膚科進(jìn)修。同時納入兩組醫(yī)生在研究期間接診的皮膚病患者90例，AI組50例、對照組40例。納入標(biāo)準(zhǔn)：在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心全科門診就診，且有皮膚病方面主訴。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）合并嚴(yán)重的心腦血管疾病和/或臟器功能衰竭；（2）患有精神疾病，或存在藥物/物質(zhì)依賴；（3）皮膚科急癥、病情危重需立即搶救，如急性蕁麻疹伴休克、大皰性表皮松解壞死型藥疹、大面積燒傷等；（4）存在聽力或語言障礙，無法回答問題；（5）病歷信息不完整、皮損照片缺失，或失訪。本研究經(jīng)杭州師范大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)［審批號：2021-（E2）-HS-094］，納入研究的全科醫(yī)生、患者及家屬均對本研究知情同意并自愿參加。

1.2 研究方法

1.2.1 AI輔助診療系統(tǒng)。睿膚AI輔助系統(tǒng)是由皮膚病人工智能發(fā)展聯(lián)盟指導(dǎo)、多方協(xié)同構(gòu)建的新一代皮膚病AI輔助診療系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用輕量化設(shè)計(jì)，與微信高度集成，醫(yī)生僅需一部智能手機(jī)即可便捷使用。睿膚識別支持手機(jī)拍照、輔助拍照、相冊上傳3種模式，滿足多種應(yīng)用場景，對近百種皮膚疾病識別準(zhǔn)確率高。在識別每一張患者皮損照片后，系統(tǒng)會給出3種可能的疾病診斷，點(diǎn)擊每種疾病下方的“查看更多內(nèi)容”可以鏈接到該疾病相關(guān)的病因及發(fā)病機(jī)制、臨床表現(xiàn)、組織病理、診斷和鑒別診斷、治療內(nèi)容，為醫(yī)生提供相關(guān)疾病診斷的專業(yè)知識和治療方案參考。睿膚AI輔助系統(tǒng)目前已開展睿膚識別、病程管理等功能［6-8］。

1.2.2 診斷過程。（1）AI組：對AI組醫(yī)生進(jìn)行睿膚AI輔助系統(tǒng)的使用培訓(xùn)，醫(yī)生在接診有皮膚病主訴的患者時使用睿膚識別AI輔助診斷，并在睿膚病程管理平臺錄入患者就診病歷資料及實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果，收集皮損照片。（2）對照組：不使用AI輔助診斷，按常規(guī)診療流程收集接診皮膚病患者病歷資料、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果及皮損照片。同時期患者資料（接診醫(yī)生信息將被覆蓋）將由2名皮膚病專家遠(yuǎn)程會診審核把關(guān)，評估診斷的準(zhǔn)確性，并將修正診斷結(jié)果、治療原則反饋給各組醫(yī)生。

1.2.3 隨訪管理。AI組醫(yī)生將患者納入睿膚病程管理，根據(jù)系統(tǒng)推薦的皮膚病隨訪方案對患者進(jìn)行隨訪管理，記錄皮損變化情況。AI組和對照組醫(yī)生分別于接診第1、14天對患者進(jìn)行皮膚病生活質(zhì)量指數(shù)（DLQI）評分，評估皮膚病對患者生活的影響，分析兩組全科醫(yī)生管理患者的皮損改善程度。DLQI是一種應(yīng)用廣泛的量表，旨在評估皮膚病對患者日常生活的影響程度，該量表包含10個問題，覆蓋癥狀和感受、日?；顒?、休閑、工作和學(xué)習(xí)、個人關(guān)系及治療反應(yīng)等多個方面，選項(xiàng)為“無影響”～“極大影響”，總分范圍為0～30分。在臨床研究和實(shí)踐中，DLQI被應(yīng)用于評估多種皮膚病患者的生活質(zhì)量、治療效果，并指導(dǎo)治療決策，DLQI在皮膚科疾病診療中具有廣泛適用性和重要價值［9］。

1.2.4 患者滿意度評價。對AI組和對照組患者進(jìn)行總體服務(wù)滿意度測評，選項(xiàng)包括“比較滿意”“基本滿意”“不滿意”，以“比較滿意”“基本滿意”計(jì)算滿意度。

1.2.5 醫(yī)生使用體驗(yàn)評價。通過問卷調(diào)查全科醫(yī)生對睿膚AI輔助系統(tǒng)的使用體驗(yàn)，包括診斷選擇、鑒別診斷、輔助診斷、治療建議、專業(yè)知識助益、整體滿意度及未來使用意向等方面。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用GraphPad Prism 8.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理。計(jì)數(shù)資料以相對數(shù)表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)或Fisher's確切概率法；計(jì)量資料采用Shapiro-Wilk進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，非正態(tài)分布的計(jì)量資料用M（P25，P75）表示，組間兩兩比較采用Mann-Whitney U檢驗(yàn)，組內(nèi)配對比較采用Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)；相關(guān)性分析采用Spearman秩相關(guān)分析。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組患者和全科醫(yī)生的基線資料比較

兩組患者的性別、年齡、學(xué)歷比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），見表1。兩組全科醫(yī)生的性別、年齡、學(xué)歷、職稱比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），見表2。

分析兩組疾病診斷和數(shù)量：AI組診斷皮膚病21種，診斷頻次排在前3位的分別為濕疹（6例）、脂溢性角化?。?例）、皮炎（5例）；對照組診斷皮膚病20種，診斷頻次排在前3位的分別為脂溢性角化?。?例）、濕疹樣疹（3例）、接觸性皮炎（3例）。兩組診斷頻次排前10位的疾病患者均占各組總病例數(shù)的70.0%

以上。

2.2 兩組診斷準(zhǔn)確性比較

AI組中，32例（64.0%）患者的診斷結(jié)果正確，18例（36.0%）患者的診斷錯誤；對照組中，15例（37.5%）患者的診斷結(jié)果正確，25例（62.5%）患者的診斷結(jié)果錯誤。兩組患者診斷準(zhǔn)確率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=6.255，P=0.012）。

2.3 兩組患者DLQI評分變化

兩組患者第1、14天的DLQI評分比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。兩組患者第14天的DLQI評分與第1 天比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。兩組患者的改善程度（DLQI評分差值）比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），見表3。

2.4 兩組患者滿意度及其與DLQI評分的相關(guān)性分析

對AI組和對照組分別進(jìn)行患者滿意度調(diào)查，共計(jì)發(fā)放問卷90份，回收有效問卷75份，問卷有效回收率為83.3%。在AI組，42例患者中有25名（59.5%）表示比較滿意，17例（40.5%）表示基本滿意，無患者表示不滿意；對照組中，33例患者中有11例（33.3%）表示比較滿意，22例（66.7%）表示基本滿意，無患者表示不滿意。兩組患者滿意度比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=5.079，P=0.024）。

在AI組中，第14天DLQI評分與患者滿意度呈正相關(guān)（rs=0.471，95%CI=0.186～0.683，P=0.002），且DLQI評分的改善程度與患者滿意度之間的正相關(guān)性更為顯著（rs=0.816，95%CI=0.676～0.899，P<0.001）。

在對照組中，第14天DLQI評分與患者滿意度無相關(guān)關(guān)系（rs=0.276，95%CI=-0.085～0.573，P=0.120），但對照組中DLQI評分的改善程度與患者滿意度呈正相關(guān)（rs=0.773，95%CI=0.578～0.884，P<0.001）。

2.5 全科醫(yī)生對AI輔助系統(tǒng)的使用體驗(yàn)

全科醫(yī)生對AI輔助系統(tǒng)的使用持積極態(tài)度，≥60.0%的全科醫(yī)生認(rèn)為其在診斷選擇（70.0%）、鑒別診斷（60.0%）、輔助診斷（80.0%）、治療建議（60.0%）、專業(yè)知識助益（90.0%）方面具有價值，90.0%的全科醫(yī)生對系統(tǒng)的整體使用感到滿意，90.0%的全科醫(yī)生表示會繼續(xù)使用AI輔助系統(tǒng)，見表4。

3 討論

AI技術(shù)（尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)）已經(jīng)在皮膚病診斷領(lǐng)域取得明顯進(jìn)展，其診斷準(zhǔn)確率在某些情況下甚至超過了人類專家，尤其是在黑色素瘤等皮膚疾病的診斷中［10-11］。KRAMMER等［12］的研究進(jìn)一步證實(shí)了AI模型在皮膚病分類診斷上的高準(zhǔn)確性。在皮膚科，AI有望提高傳統(tǒng)診斷方法的效率和準(zhǔn)確性，包括視覺檢查、皮膚活檢和組織病理學(xué)檢查［13］。本研究中，應(yīng)用AI輔助系統(tǒng)的全科醫(yī)生在皮膚病診斷中的準(zhǔn)確率達(dá)64.0%。這與GROH等［14］的研究結(jié)果一致，后者發(fā)現(xiàn)引入AI輔助系統(tǒng)后，皮膚科專家和全科醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率均明顯提高，特別是對于全科醫(yī)生，AI系統(tǒng)的輔助使其診斷準(zhǔn)確率提高了69%，凸顯了AI輔助系統(tǒng)在基層醫(yī)療環(huán)境中的潛在應(yīng)用價值。對于全科醫(yī)生而言，AI輔助系統(tǒng)可以作為一種重要的輔助工具，幫助其更準(zhǔn)確地診斷皮膚病。盡管AI輔助系統(tǒng)提高了皮膚病診斷的總體準(zhǔn)確率，但在深膚色患者的診斷中，準(zhǔn)確率的提升幅度相對較?。?4］。這一發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了在開發(fā)和訓(xùn)練AI模型時，需要考慮數(shù)據(jù)集的多樣性和代表性，以減少對特定人群的診斷偏差。

AI在皮膚病診斷領(lǐng)域的應(yīng)用取得了進(jìn)展［3，15］，但其在臨床實(shí)踐中的普遍性和適用性仍然難以實(shí)現(xiàn)［4］。AI在疾病管理方面的研究少有報(bào)告，這可能是因?yàn)槠つw病治療涉及復(fù)雜的臨床決策、個性化治療方案及倫理問題。本研究通過設(shè)置專家遠(yuǎn)程會診系統(tǒng)，不僅提高了診斷的準(zhǔn)確性，還為全科醫(yī)生提供了治療建議，保障了患者利益。本研究發(fā)現(xiàn)，使用AI輔助系統(tǒng)的患者DLQI評分改善程度及滿意度均優(yōu)于對照組，且DLQI評分改善程度與患者滿意度呈正相關(guān)。原因可能是以下因素的綜合作用：（1）AI輔助系統(tǒng)提升了全科醫(yī)生的初診準(zhǔn)確率；（2）AI輔助系統(tǒng)提供的專業(yè)知識鏈接和治療建議為全科醫(yī)生的臨床決策提供了理論支持；（3）采用AI輔助系統(tǒng)進(jìn)行皮膚病的持續(xù)監(jiān)測和管理，患者可通過智能手機(jī)應(yīng)用上傳皮損圖像，系統(tǒng)通過分析圖像變化來監(jiān)測病情進(jìn)展，及時調(diào)整治療方案。AI輔助系統(tǒng)協(xié)助醫(yī)生為患者制定了更為有效的治療計(jì)劃，加速了患者病情的改善，從而提升了患者的滿意度與生活質(zhì)量。對照組患者的第14天DLQI評分與滿意度無相關(guān)關(guān)系，考慮與樣本量有限、滿意度問卷部分患者未回復(fù)造成數(shù)據(jù)偏差有關(guān)，后續(xù)可通過增加樣本量、提高患者回復(fù)率來進(jìn)一步驗(yàn)證。

AI的應(yīng)用引起了廣泛關(guān)注，但關(guān)于醫(yī)生對AI的態(tài)度和信任度的研究仍相對有限［16］。一項(xiàng)針對沙特阿拉伯皮膚科醫(yī)生的橫斷面調(diào)查研究顯示：大多數(shù)醫(yī)生認(rèn)為AI在基于皮膚科臨床圖像（50.9%）、皮膚鏡圖像（66.6%）和皮膚病理學(xué)（66.6%）中自動檢測皮膚疾病方面具有較強(qiáng)或強(qiáng)大的潛力，然而有相當(dāng)一部分受訪者不認(rèn)為AI將在未來取代醫(yī)生（41.5%）和皮膚科醫(yī)生（39.6%）［17］。另一項(xiàng)針對巴林二級和三級醫(yī)院的精神科、病理科、放射科和外科醫(yī)生的橫斷面調(diào)查結(jié)果表明，醫(yī)生對AI的態(tài)度總體上是積極的，病理科醫(yī)生更傾向于用AI來“為患者制定個性化的藥物和/或治療計(jì)劃”和“在各種環(huán)境中訪問患者以獲取病史”［18］。本研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)醫(yī)生對AI輔助系統(tǒng)持積極態(tài)度，認(rèn)為其在多個方面提供了實(shí)際幫助，顯示了AI技術(shù)在臨床實(shí)踐中的高接受度和滿意度。本研究與國際研究結(jié)果顯示的趨勢一致：大多數(shù)醫(yī)生對AI在醫(yī)學(xué)實(shí)踐中的應(yīng)用持積極和歡迎態(tài)度［19］。

基層全科醫(yī)生在常見皮膚病的診療方面通常面臨挑戰(zhàn)，很大程度上限制了基層醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。針對這一問題，本研究將皮膚病AI輔助系統(tǒng)應(yīng)用于基層全科醫(yī)生的皮膚病輔助診斷和病程管理中，提高了全科醫(yī)生的皮膚病診斷準(zhǔn)確率，改善了患者皮膚病生活質(zhì)量，提高了患者診療滿意度。本研究將著眼于將AI技術(shù)更廣泛地推廣至基層醫(yī)療領(lǐng)域，尤其是那些缺乏皮膚科專業(yè)醫(yī)生的偏遠(yuǎn)地區(qū)。旨在通過技術(shù)解決這些地區(qū)“就醫(yī)難”的問題，促進(jìn)分級診療體系的建立，并改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。然而，在基層醫(yī)療環(huán)境中應(yīng)用AI系統(tǒng)也面臨著多重挑戰(zhàn)。（1）技術(shù)挑戰(zhàn)：AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、安全性和偏差問題。BUCK等［20］研究發(fā)現(xiàn)，德國全科醫(yī)生對AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和安全性表示擔(dān)憂。一項(xiàng)南加州的調(diào)查研究也指出，初級衛(wèi)生保健醫(yī)生對AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、安全性和潛在偏差表示關(guān)注，強(qiáng)調(diào)了技術(shù)問題的解決對于AI系統(tǒng)成功實(shí)施的重要性［19］。（2）人員和流程挑戰(zhàn)：AI對工作流程的影響、醫(yī)療系統(tǒng)對創(chuàng)新醫(yī)療方式的支持不足，以及醫(yī)生對潛在增加的工作量和職業(yè)倦怠的擔(dān)憂［19］。（3）倫理和社會挑戰(zhàn)：涉及數(shù)據(jù)隱私、算法透明度和解釋度，以及醫(yī)療公平性等問題［16］。VO等［21］研究強(qiáng)調(diào)了AI在皮膚科應(yīng)用中的倫理、法律和社會問題。研究發(fā)現(xiàn)，患者對AI診斷中的數(shù)據(jù)隱私和算法偏見表示擔(dān)憂，患者對AI的接受度受到多種因素的影響，包括對AI技術(shù)的了解度、對醫(yī)生和AI的信任度［22］。開發(fā)和部署AI系統(tǒng)時，需要考慮多元化的數(shù)據(jù)集，以減少潛在的偏見，并提高系統(tǒng)的普適性和公平性，依托更可靠的數(shù)據(jù)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)提高醫(yī)生及患者對AI的信任度。

因此，基層醫(yī)療環(huán)境中AI的實(shí)施挑戰(zhàn)是多方面的。解決這些挑戰(zhàn)需要綜合考慮技術(shù)創(chuàng)新、組織變革和倫理指導(dǎo)原則，以確保AI技術(shù)能夠有效且安全地整合到基層醫(yī)療實(shí)踐中。AI在基層醫(yī)療中的實(shí)施和應(yīng)用，需要跨學(xué)科合作，包括技術(shù)開發(fā)者、醫(yī)療專業(yè)人員、政策制定者、患者和社會各界的積極參與和溝通。

4 小結(jié)

本研究探討了AI輔助系統(tǒng)在基層醫(yī)療環(huán)境中的應(yīng)用效果，發(fā)現(xiàn)AI輔助系統(tǒng)可以提高全科醫(yī)生皮膚病診斷的準(zhǔn)確率，改善患者的生活質(zhì)量，并提高患者滿意度。將AI輔助系統(tǒng)實(shí)施于基層醫(yī)療環(huán)境中面臨多重挑戰(zhàn)，未來的研究應(yīng)重點(diǎn)探索針對這些挑戰(zhàn)的解決方案，以促進(jìn)AI技術(shù)在基層醫(yī)療中的有效整合和應(yīng)用，進(jìn)而提高基層醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。將AI技術(shù)更廣泛地應(yīng)用于基層醫(yī)療領(lǐng)域，尤其是偏遠(yuǎn)地區(qū)的基層醫(yī)療領(lǐng)域，以助推分級診療制度的實(shí)施。

本研究的局限性：（1）樣本量有限，這可能影響了結(jié)果的普遍性和代表性，未來的研究應(yīng)考慮擴(kuò)大樣本規(guī)模以增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性；（2）隨訪時間較短，DLQI評分為第1天和第14天，對于常見急性皮膚病2周能觀察到明顯改善療效，但是對于部分進(jìn)展緩慢的皮膚?。ㄈ玢y屑病、特應(yīng)性皮炎），可能需要更長隨訪期（數(shù)個月）才能得出更可信的結(jié)論；（3）部分患者未回復(fù)滿意度問卷，可能造成數(shù)據(jù)偏差；（4）研究中使用了一種AI輔助系統(tǒng)，需要納入多種AI輔助系統(tǒng)對比準(zhǔn)確性和有效性，排除可能存在的性能偏差。

作者貢獻(xiàn)：劉環(huán)進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)整理和統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，撰寫論文；朱世飛、陳法余進(jìn)行數(shù)據(jù)收集；王靜華負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制與審查，對文章整體負(fù)責(zé)。

本文無利益沖突。

劉環(huán)：https：//orcid.org/0009-0000-7250-6543

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（收稿日期：2024-04-01；修回日期：2024-06-18）

（本文編輯：王鳳微）