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妊娠相关皮肤病受激素、免疫等复杂因素影响，常致母婴结局复杂化，且存在临床研究不足、治疗选择有限等问题。研究人员聚焦 AI 驱动诊断等创新，发现其可助力早期诊断等，提出跨学科框架优化全球母胎皮肤病护理，具重要临床意义。
十月怀胎本是生命的奇妙旅程，却可能被皮肤上的 “小麻烦” 打破宁静。妊娠期间，激素波动、免疫系统调整、遗传基础与环境因素交织，催生了妊娠黄褐斑（melasma）、妊娠纹（striae gravidarum）等妊娠相关皮肤病，这些问题不仅影响准妈妈的外观，更可能对母婴健康结局造成复杂影响，比如增加早产风险或引发新生儿皮肤异常。与此同时，原本存在的银屑病、特应性皮炎等皮肤病，也可能在孕期 “趁乱作祟”，病情波动难以预测。然而，当前的临床研究却存在显著短板：孕妇群体在研究中的代表性不足，导致治疗方案缺乏针对性；可供选择的安全药物有限，尤其在孕期用药需谨慎权衡风险与获益；更严峻的是，不同种族、文化背景和社会经济地位的人群之间，存在显著的健康照护差异（health disparities），肤色较深人群（skin of color, SOC）往往面临更高的发病风险和更差的预后，却难以获得及时有效的诊疗。
为了破解这些困局，一群致力于母胎健康的研究人员开展了深入探索，相关成果发表在《Clinics in Dermatology》。他们聚焦母胎皮肤病学领域的创新突破，尤其是人工智能（artificial intelligence, AI）驱动的诊断技术、全球范围内的护理差异以及变革性的诊疗模式，试图构建更全面、公平的照护体系。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：通过收集不同种族、文化背景的妊娠相关皮肤病患者临床数据，构建多元化样本队列；运用 AI 算法对皮肤影像数据进行分析建模，开发适用于妊娠皮肤问题的智能诊断工具；结合流行病学调查，分析文化因素（如传统护肤实践、社会 stigma20）与疾病发生、诊疗行为的关联。
文化因素对妊娠皮肤病的双重影响
妊娠相关皮肤病在肤色较深人群中更为高发，如黄褐斑在 SOC 人群中的患病率显著高于浅色皮肤人群，这与黑色素细胞对激素变化的敏感性差异密切相关。而文化传统进一步加剧了照护难题：许多 SOC 社区存在对皮肤病的误解与 stigma，导致女性羞于寻求专业医疗帮助。部分人转而使用未经监管的美白产品，这些产品可能含激素或重金属，反而加重皮肤损伤；另一些人则依赖传统自制疗法，疗效不确定且可能延误正规治疗。这种生物学易感性与文化障碍的叠加，使得 SOC 人群陷入 “高发病 - 低诊疗 - 预后差” 的恶性循环。
人工智能驱动诊断的机遇与挑战
AI 技术为妊娠皮肤病的早期识别带来曙光。通过训练深度学习模型分析妊娠女性的皮肤影像，算法可快速识别黄褐斑、妊娠瘙痒性荨麻疹性丘疹和斑块（PUPPP）等常见病变，甚至能通过皮损特征预测疾病进展风险。此外，AI 在药物安全性评估中也崭露头角，通过分析孕期用药数据库，构建风险预测模型，帮助临床医生筛选更安全的治疗方案。然而，当前 AI 模型面临数据偏差问题：现有训练数据中 SOC 人群样本不足，可能导致算法对深色皮肤病变的识别准确率偏低；同时，算法设计若未纳入文化因素（如特定地区的护肤习惯），可能影响诊断泛化能力。
构建跨学科、全球化的照护框架
研究指出，优化母胎皮肤病护理需打破学科壁垒：皮肤科医生需与产科、遗传科合作，制定个体化诊疗方案，例如为合并自身免疫性皮肤病的孕妇设计激素使用策略，平衡控制病情与胎儿安全；公共卫生专家应介入改善健康 disparities，在 SOC 社区开展健康教育，破除 stigma 并推广科学护肤理念。同时，需建立全球化的数据共享网络，纳入不同种族、地域的临床数据，优化 AI 模型的公平性；推动生物治疗（如靶向 IL-17 的免疫抑制剂）在妊娠人群中的安全性研究，填补治疗选择空白。
研究结论与未来展望
妊娠相关皮肤病是遗传、激素、文化与环境因素共同作用的结果，个体化与公平性是提升照护质量的核心。尽管 AI 与生物治疗展现出潜力，但临床研究中孕妇代表性不足、长期安全性数据匮乏以及特殊人群的照护可及性问题仍亟待解决。本研究提出的跨学科整合框架，强调将文化敏感性策略与技术创新相结合，为全球母胎皮肤病诊疗提供了新思路。未来需进一步扩大多元化样本队列，推动 AI 工具的临床验证，同时通过政策倡导缩小不同群体间的照护差距，让每一位孕妇都能获得科学、温暖的皮肤健康守护。
