人类专业知识还是人工智能？一项关于指甲疾病诊断的前瞻性研究

《npj Digital Medicine》：Human expertise or artificial intelligence? A prospective study on nail disorder diagnosis

【字体：大中小】 时间：2026年06月03日 来源：npj Digital Medicine 15.1

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　　摘要人工智能（AI）在分析指甲疾病模式方面展现出巨大潜力。这项前瞻性、比较性研究对比了皮肤科医生的诊断能力与大型语言模型（LLMs）的表现。我们使用指甲疾病的临床图像，评估了皮肤科医生以及四种免费多模态LLMs（GPT-4o、Grok 3、Claude Sonnet 4和Gemi

摘要

人工智能（AI）在分析指甲疾病模式方面展现出巨大潜力。这项前瞻性、比较性研究对比了皮肤科医生的诊断能力与大型语言模型（LLMs）的表现。我们使用指甲疾病的临床图像，评估了皮肤科医生以及四种免费多模态LLMs（GPT-4o、Grok 3、Claude Sonnet 4和Gemini 2.5 Flash）的诊断准确性。17位皮肤科医生在70.6%（95%置信区间：65.5–75.2%）的病例中正确诊断了主要疑似病症（SD），而在同时考虑主要疑似病症和鉴别诊断（SD + DD）的情况下，正确诊断率为80.3%（95%置信区间：75.7–84.2%）。不同级别的皮肤科医生的诊断准确性有所差异，从住院医师（SD + DD的准确率为68.3%）到指甲疾病专家（96.0%）依次提高。相比之下，AI模型的正确诊断率分别为25.0%（95%置信区间：16.8–35.5%）和35.0%（95%置信区间：25.5–45.9%）（p < 0.001）。AI算法正确分类了13.9%的肿瘤病例和52.3%的非肿瘤病例（SD + DD，p < 0.001）。目前可免费获取的通用AI模型在独立诊断指甲疾病方面的可靠性有限，在没有临床监督的情况下不应使用。虽然这些系统可能有助于提出鉴别诊断建议，但其性能仍存在波动，需要在更大规模、更具临床代表性的数据集中进行进一步验证。