Применение машинного обучения (ML) в клиническом принятии решений при кожных заболеваниях становится все более распространенным и охватывает ключевые этапы, такие как выявление поражений, мультимодальная дифференциальная диагностика, индивидуальные рекомендации по лечению, прогнозирование эффективности терапии и оценка прогноза. Модели ML, интегрирующие разнообразные данные — изображения, геномику, клинические характеристики — не только помогают врачам повышать точность диагностики, но и оптимизируют выбор терапии, обеспечивая динамическое управление заболеванием и индивидуализированные вмешательства, что демонстрирует значительный клинический потенциал. Например, системы анализа изображений на основе сверточных нейронных сетей показывают производительность, сравнимую или превосходящую экспертов-дерматологов в распознавании кожных опухолей. В области оптимизации лечения ML анализирует многомерные данные пациентов, рекомендует персонализированные схемы терапии, прогнозирует реакцию на лечение и риски нежелательных явлений, поддерживая точную медицину. В аспекте оценки прогноза и долгосрочного менеджмента модели ML, объединяющие результаты пациентских отчетов и временные ряды, позволяют динамически отслеживать прогресс заболевания и персонализированно прогнозировать риск рецидива. Однако, несмотря на быстрый технологический прогресс, практическая трансформация ML в клинических решениях при кожных заболеваниях сталкивается с множеством препятствий, включая смещение данных, недостаточную обобщаемость алгоритмов, отсутствие клинической валидации, сложности интеграции систем и недостаточную этическую и нормативную базу. В данном обзоре систематически проанализировано текущее состояние применения ML в различных этапах клинического принятия решений при кожных болезнях, подробно рассмотрены ключевые проблемы, а также представлен всесторонний обзор прогресса в области поддержки клинических решений с использованием ML в аспектах распознавания изображений, оптимизации лечения, оценки прогноза и этических вызовов с целью предоставления рекомендаций для исследований и клинической практики.

машинное обучение;дерматология;клиническое принятие решений;ИИ-поддержка диагностики;мультимодальные данные