远程皮肤镜分诊中原位黑色素瘤误诊为脂溢性角化病的诊断安全反思

本研究针对远程皮肤镜分诊中将黑色素瘤(Melanoma in situ)误判为脂溢性角化病(Seborrhoeic keratosis)的诊断漏洞，通过临床案例分析与技术评估，揭示了人工智能辅助诊断系统在皮肤病变鉴别中的局限性，为优化远程皮肤病诊疗安全提供了关键实证依据。

　　

在远程皮肤病学（Teledermatology）分诊实践中，研究人员发现一例组织学确诊的原位黑色素瘤（Melanoma in situ）被错误分类为脂溢性角化病（Seborrhoeic keratosis）。该案例通过皮肤镜图像数字化传输与人工智能算法初步分析，暴露出当前远程诊断系统对早期恶性黑色素瘤识别的敏感性不足。研究强调此类误诊可能导致治疗延迟，进而影响患者预后。文中进一步探讨了皮肤镜特征鉴别要点，包括色素网络不对称性、边缘模糊度与蓝白幕状结构等关键形态学指标，并指出深度学习模型需加强针对非典型性脂溢性角化病与早期黑色素瘤的鉴别训练。该研究为提升远程医疗诊断安全性提供了临床证据，呼吁整合多模态影像技术与病理学金标准验证，以优化皮肤病变的远程分层管理流程。