谷歌正准备推出一款医疗应用软件——辅助皮肤病诊断。用户上传三张自己皮肤瑕疵部位的照片，该应用会给出分析，告诉用户这可能是哪种皮肤病。谷歌表示，该应用可以识别包括皮肤癌在内的288种皮肤病，涵盖了大约 90% 的常见皮肤病。

目前，该应用软件已获得欧盟批准，但若要在美国上市，需通过FDA(美国食品药品监督管理局)的严格审查。斯坦福大学皮肤科医生Daneshjou认为，现在向消费者公开人工智能皮肤病学工具可能为时过早。

南都记者发现，类似的皮肤病检测应用早已在中国上线。但经记者实测，其准确度有待商榷。

利用图像识别检测，涵盖288种皮肤病

身体不舒服，先上网搜搜可能是什么病，这是很多人会做的事情。尽管很多人知道“谷歌看病”并不靠谱，但还是忍不住打开搜索引擎。

谷歌即将推出一个自诩“靠谱”的医疗应用程序，针对皮肤病诊断。在上个月的Google I/O谷歌开发者大会上，谷歌首席健康官凯伦·德萨尔沃 (Karen DeSalvo) 表示，最快在今年年底，谷歌将在欧盟推出皮肤科辅助工具。

2021年Google I/O开发者大会现场

他展示了该应用的具体用途。用户需要从不同角度和距离拍摄三张他们的皮肤瑕疵照片，并且可以备注文字信息，例如身体的感受以及出现症状的时间，然后点击“提交”上传图片。该应用程序会自动分析这些图片，给出“建议结果”，即告诉用户这可能是哪几种皮肤病，并且在每一种可能的结果中，都列出该病的症状、传染性和治疗方案等信息。

不过，该应用在显示结果时会警告用户“此处列出的建议结果不是医学诊断”。

谷歌表示，该应用程序接受了“数十万张皮肤图像”的训练，可以识别包括皮肤癌在内的288种皮肤病，涵盖了大约 90% 的常见皮肤病学网络搜索。

据统计，每年用户在谷歌搜索皮肤问题多达数十亿次。谷歌声称，开发该应用程序是因为没有足够的皮肤专家来帮助每个有皮肤病的人。谷歌的博客文章提到了一项比较研究，称“我们的人工智能系统可以达到与美国董事会认证的皮肤科医生相当的准确性。”

但斯坦福大学的皮肤科医生Roxana Daneshjou对此表示怀疑。她说，这项技术几乎没有来自临床实验的证据，并且在美国，没有任何 AI 图像分析工具被批准供皮肤科医生使用。

市场选欧洲而非美国，因FDA对健康软件审查严格

值得注意的是，谷歌没有选择美国本土市场来推广该皮肤病诊断软件，而是把第一站选在了欧洲。

谷歌称，其皮肤应用程序已获得欧盟批准——“ CE将其标记为 I 类医疗设备”(注：CE是欧盟市场安全合格认证标志，属强制性认证标志)，这意味着它可以在欧盟和其他认可该标准的国家或地区销售。

这让很多人感到诧异，因为欧盟对人工智能应用的监管一向以严格著称。英国数字健康咨询公司 Hardian Health 的董事总经理Harvey表示，上个月，欧盟出台了更严格的人工智能监管规定，新规要求，与健康相关的应用程序应证明该应用是有效的。此前已有的应用程序必须在2025年之前遵守新规定。

而谷歌在欧盟新规生效前一周的谷歌开发者大会上就展示了该应用。

在美国，该应用程序的上市之路或许还很漫长，要等待FDA审批。FDA即美国食品药品监督管理局，由联邦政府授权，是专门从事食品与药品管理的最高执法机关。FDA发言人拒绝对该产品发表评论，但他表示，声称用于“诊断、治愈、预防或治疗人类”的软件可能被视为医疗设备，需要经审查批准。

据了解，FDA在健康软件的审批上采取分级的办法。对于那些仅提供健康建议或健康信息的软件，FDA认为“风险较低”，不必获得医疗器械批准。而对于提供特定诊断或用作医疗设备的软件，则需要经过更为严格的审核批准。但随着医疗软件不断更新，这个界限有时很难确定。

不过，谷歌这项皮肤病辅助工具目前应该是被认为“需要获得批准”。FDA发言人表示，已对这款软件发布指导意见，鼓励从不同人群收集数据。

皮肤科医生Daneshjou也认为，谷歌应该披露更多关于该软件在不同肤色人群中的测试信息。有证据表明，谷歌的人工智能皮肤病学研究对深肤色的人群研究较少。

事实上，图像识别在搜索引擎中的运用已经非常成熟。例如，当人们在路上看到一株陌生的植物，拍张照片上传到搜索引擎，就能立刻获得关于该植物的资料。

但是，将图像识别用于皮肤病诊断，显然和用于一般的物体识别不同。一些皮肤病非常危险，例如黑色素瘤，可能致命。如果软件判断出现差错，将带来严重后果。

南都记者了解到，在中国，类似的应用已经上线。一个月前，平安健康医疗科技有限公司推出AI皮肤工具，向用户提供“肤质检测”和“皮肤病检测”两项服务，并称涵盖了30种皮肤病。

记者在一款软件中试用了“皮肤病检测”功能，该工具只需要用户拍一张图片就可以生成检测结果。记者上传了一张有一颗痘的面部照片，结果显示，该照片与“皮炎”有着高匹配度。但记者发现，记者上传的照片与该软件上显示的皮炎典型症状图片相似度并不高。

记者还搜索发现，在更早的时候，市面上就已经有不少皮肤病检测软件。

关键词： 皮肤病诊断 人工智能 患者 诊断工具