黑色素瘤是最具侵袭性的皮肤癌，其发病率在全球范围内持续上升，特别是在白皮肤人群（I 型和 II 型）中。早期检测对于改善患者的治疗效果至关重要，人工智能 (AI) 的最新进展在提高黑色素瘤诊断和管理的准确性和效率方面显示出了希望。
这篇综述探讨了人工智能在皮肤病变中的作用诊断，强调两种主要方法：机器学习，特别是卷积神经网络（CNN）和专家系统。人工智能技术在对皮肤镜图像进行分类方面表现出很高的准确性，通常可以匹配或超越皮肤科医生的表现。将人工智能融入皮肤科改进了病变分类、分割和风险预测等任务，促进更早、更准确的干预。
尽管取得了这些进步，但挑战仍然存在，包括训练数据的偏差、可解释性问题和将人工智能整合到临床工作流程中。确保多样化的数据表示并保持高标准的图像质量对于可靠的人工智能性能至关重要。未来的方向涉及开发更复杂的模型，例如视觉语言和多模态模型，以及联合学习以解决数据隐私和普遍性问题。人工智能在临床实践中的持续验证和伦理整合对于充分发挥其改善黑色素瘤诊断和患者护理的潜力至关重要。