费城Fox Chase癌症中心、天普大学工程学院以及天普大学Lewis Katz医学院的研究人员合作开发了一种新方法，显著提升了人工智能模型在深色皮肤人群中检测和诊断皮肤癌的准确性。该技术通过优化AI训练数据，增强了对色素沉着较深皮肤病变的识别能力，弥补了现有AI系统在肤色多样性方面的短板。研究团队指出，传统AI模型在浅肤色人群中表现较好，但在深色皮肤患者中漏诊率较高，这可能导致延误治疗。新方法通过引入更具代表性的多肤色数据集，并采用先进的图像增强与特征提取技术，使AI在识别黑色素瘤等恶性皮肤病变时更加精准。研究人员表示，该成果有望推动AI辅助诊断工具在临床中的公平应用，提升所有肤色人群的早期癌症筛查效率与治疗机会。