据外媒消息称，谷歌将首次进军面向患者的医疗保健工具领域，配备皮肤病症状检查器。用户只需拍摄他们关注的位置的图像，即可接收三个潜在的“匹配”，以获取可能的结果。该工具为用户提供了一个便捷的方式，让他们在不确定皮肤上的可疑凸起或摩尔可能是什么时，能够缩小可能性。

在年度开发者大会上，谷歌分享了该工具的预览版，它允许人们上传皮肤图像，并看到三个最有可能的结果。用户只需拍摄一些现场图像，并回答有关它在那里多久、他们的皮肤类型，以及其他可能影响诊断的因素的问题。该模型可以从288种不同的条件中提取信息，为用户提供可能与其条件相匹配的列表。

尽管该工具只能提供建议，且尚未被美国食品和药物管理局作为诊断设备清除，但它仍然为用户提供了一个有价值的工具。谷歌利用65,000个案例识别数据，以及来自皮肤问题的图像和健康皮肤的例子，建立了一个深度学习系统。该公司表示，该系统包括不同年龄、种族和肤色的人的例子，以确保该模型适用于所有人口结构。

歌健康项目经理Peggy Bui博士表示，这些图片来自各种来源，包括有执照的临床合作伙伴和直接捐赠的病例。超过100名皮肤科医生组成的团队对它们进行复查，目标是让多个皮肤科医生给每个病例贴上标签，以培养更准确的模型。

由于存在偏见的可能性，特别是在患者获得护理的机会最多，甚至在临床医生如何诊断皮肤状况方面存在差异的情况下，谷歌采取了额外的预防措施。项目的技术负责人袁柳在新闻发布会上表示：“我们采取了额外的预防措施，从多个来源获取数据，并采购了不同的临床医生和顾问，以指导研究和产品开发，并注释数据。”由于这些挑战，我们花了3年多的基础研究才开发出良好的模型。

然而，发表在JAMA网络开放杂志上的一项研究仍然显示了该工具的一些重要局限性。谷歌指出，该算法可以帮助初级保健医生更好地诊断皮肤状况，并指出，一些皮肤类型在数据中的代表性不足。特别是，没有菲茨帕特里克皮肤VI型的例子，或深棕色或黑色皮肤。

谷歌还在《自然》杂志上发表了一篇论文，发现在963个验证病例的测试中，其性能可与6名皮肤科医生相媲美。这两项研究都是回顾性的，这意味着他们没有评估医生如何实时使用该工具。

该工具的结果传达方式也很重要。谷歌让皮肤科医生审查他们希望人们知道的语言，比如一种疾病是否具有传染性。对于潜在的严重情况，如黑色素瘤，他们将标记的结果。该算法还标记了仍在“学习”的案例，以指示它是否对结果的确定性较低。

用户可以保存或删除数据，但他们也可以选择“捐赠”其去识别的结果，以提高模型的准确性。该工具目前在欧洲被CE标记为I类医疗设备，用于感知风险较低的设备。目前还不清楚该公司是否计划在未来寻求FDA的许可。

谷歌计划今年晚些时候在美国作为试点发布。尽管该公司为扩大其在医疗保健领域的足迹而进行得更广泛努力的一部分，但它首次进军面向消费者的医疗设备。但是，尽管皮肤科不像心脏病学等其他专业那样精干，但谷歌仍将面临一些竞争对手。例如，VisualDx已经建立了一个类似的应用程序来检查皮肤状况，而Miiskin开发了一个工具，以帮助人们映射摩尔和标记，看看他们是否已经随着时间的推移改变，虽然它并不表明一个潜在的条件。

总的来说，谷歌的新工具为用户提供了一个便捷的方式来获取皮肤问题的潜在诊断。尽管该工具仍然处于测试阶段，并且存在一些局限性，但它为医疗保健领域带来了新的可能性。