皮膚癌AI分流釋出門診時間，英國實地研究也揭示漏判風險

疑似皮膚癌的轉診，往往需要專科醫師確認，最後卻可能只是良性病灶。當門診時間有限，如何把較低風險的個案妥善分流，就成了醫療服務的重要課題。一項在英國兩家醫院進行的研究，嘗試讓人工智慧直接承擔部分分流決策，並估算它能釋出多少醫師時間。

這項於2026年歐洲皮膚病與性病學會（EADV）年會發表的前瞻性實地研究，涵蓋8,391名患者，占兩院緊急疑似皮膚癌轉診的94%；整體有86%的患者同意自主AI決策。系統在初步驗證後投入使用，分析以智慧型手機取得的臨床照片與皮膚鏡影像，判定為良性的個案可直接結束這次轉診流程，較高風險者則交由遠距皮膚科醫師審查。

排除不符合條件的個案後，兩院分別有31%與25%的患者由AI直接分流，無須醫師審查。研究團隊估計，相較傳統面對面診療，這套流程在16個月內節省2,851小時醫師時間；若每次看診20分鐘，相當於可容納逾8,500次額外門診。不過，這是時間換算出的潛在容量，並非已實際增加的看診人次。

流程改變也反映在後續處置上：相較標準遠距皮膚科服務，需要例行追蹤的比例由27%降至12%；切片比例則為27%，低於傳統面對面照護的43%。兩項比較採用不同的對照流程，不能合併解讀為同一組患者的前後變化；處置減少是否帶來更好的長期結果，也尚待確認。

安全性數據來自包含這兩家醫院的全國資料集，與8,391人的部署研究並非可直接視為同一範圍。監測顯示，對侵襲性黑色素瘤、鱗狀細胞癌與基底細胞癌的敏感度均超過98%，特異度為72.1%。高敏感度意味著多數癌症能被辨識，但無法保證每一個病灶都不會漏判。

上市後監測仍找出六起被錯誤結束轉診的病例，包括五例基底細胞癌及一例原位黑色素瘤。研究報告指出，在現有追蹤期間尚未發現不良結果；這不能等同於已排除延遲診斷的長期影響。漏判病例也凸顯，自主分流需要持續追蹤，以及能重新辨識問題個案的機制。

目前結果屬於會議發表，兩篇報導未提供全國安全資料集的完整人數、各癌別信賴區間或詳細追蹤長度。跨膚色、不同醫療環境的表現，也無法由現有資訊充分判斷。報導稱使用的裝置具有CE標誌、屬第三類醫療器材，但取得標誌仍不能取代部署後的安全評估。

《Dermatology Times》另披露，研究使用的裝置由Chelsea & Westminster Hospital NHS Foundation Trust出資，研究部分獲理膚寶水補助；主要作者Lucy Thomas同時擔任Skin Analytics公司的獨立顧問及臨床諮詢委員。這些關係需要納入結果評讀。對醫院而言，接下來的關鍵是確認省下的時間能否轉化為更及時的照護，並讓漏判風險始終處於可追查、可改善的監測之中。