تزداد تطبيقات التعلم الآلي (ML) في اتخاذ القرارات السريرية لأمراض الجلد انتشارًا، حيث تشمل العديد من الجوانب الرئيسية مثل التعرف على الآفات والتشخيص التفريقي متعدد الوسائط والتوصية بالعلاج المخصص والتنبؤ بنتائج العلاج وتقييم التكهن. من خلال دمج بيانات متعددة المصدر مثل الصور والتسلسل الجيني والخصائص السريرية، يمكن لنماذج ML مساعدة الأطباء على تحسين دقة التشخيص وتحسين خيارات العلاج وإدارة المرض بشكل ديناميكي وتدخلات مخصصة، مما يُظهر إمكانات سريرية ملحوظة. على سبيل المثال، أظهرت أنظمة تحليل الصور المعتمدة على الشبكات العصبية التلافيفية أداءً يضاهي أو يتفوق على خبراء الجلد في التعرف على أورام الجلد. في مجال تحسين العلاج، يمكن لـ ML تحليل بيانات المرضى متعددة الأبعاد لتوصية خطط علاج شخصية والتنبؤ بالاستجابة للعلاج والمخاطر المتعلقة بالآثار الجانبية، مما يدعم الطب الدقيق. في جانب تقييم التكهن والإدارة طويلة الأمد، يمكن لنماذج ML التي تجمع بين نتائج تقارير المرضى وبيانات السلاسل الزمنية أن تتابع تقدم المرض ديناميكيًا وتتنبأ بتحليل فردي لخطر الانتكاس. ومع ذلك، على الرغم من التطور السريع في التكنولوجيا، لا تزال تحويلات ML السريرية في أمراض الجلد تواجه العديد من العوائق، مثل تحيز البيانات، وقصور التعميم الخوارزمي، ونقص التحقق السريري، وصعوبة التكامل النظامي، والقضايا الأخلاقية والتنظيمية غير المكتملة. تستعرض هذه المراجعة النظامية التطبيقات الحالية والتقدم البحثي لـ ML في مراحل مختلفة من اتخاذ القرار السريري لأمراض الجلد، وتحلل بشكل عميق التحديات الرئيسية، وتقدم مراجعة شاملة حول تقدم تطبيقات ML في دعم القرارات السريرية من حيث التعرف على الصور، وتحسين العلاج، والتقييم التنبؤي، والتحديات الأخلاقية، بهدف تقديم مرجع للأبحاث والممارسات السريرية ذات الصلة.

التعلم الآلي;طب الجلد;اتخاذ القرار السريري;التشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي;البيانات متعددة الوسائط