一位新西兰母亲讲了这样一件事：
“几个星期之前，我看到我儿子一直在抓腿，我一看吓一跳，他大腿内侧皮肤有一大块凸起的红疙瘩。
“当时，我第一反应和很多人一样，拿起智能手机，求助于谷歌医生。”
她不是描述症状然后搜索，而是用Google Lens这款应用。
这样可以不打字，直接上传图片分析。
上传后，应用用程序立即提供一系列照片和链接，每一项都可点击获取更多信息。
其中，AI给出的最匹配的结果，是一种听起来很恶心的皮肤病，叫做传染性软疣（molluscum contagiosum）。
匹配结果解释说，这种痘病毒相对无害，在儿童中很常见，而且“无需干预就能自行消退”。
“我儿子小时候曾被人按住做血检，从此对医疗专业人员有一种心理恐惧，平时都尽量不带他去看医生。但我能相信谷歌的话吗？”
这位母亲的爸爸在新西兰是做GP（全科医生）的，最近刚退休。他的医生爸爸在看过之后，肯定了AI诊断是正确的。
人工智能正悄无声息地渗透到方方面面类似于Google Lens还有DermAssist这类应用今天，AI诊断的应用越来越多……
比如，Google Lens实际上2017年就出来了，最早是一款图片搜索工具，如你看到某人穿了一件衣服，想找一下同款，就拍下来搜一搜图片；或者你花园里有某种杂草，拍下来后，搜索就可以告知草应该怎么除。
去年，这款应用升级了。
由于谷歌每年有数十亿与皮肤相关的搜索，因此Google Lens去年开始把搜图范围扩大到皮肤。
谷歌公司强调，搜索结果仅供参考，并非诊断，需要咨询医疗机构才能获得治疗建议。
谷歌表示，建立这个功能是因为“仅靠文字很难描述你皮肤上的奇怪痣或皮疹”。
除了Google Lens，GoogleHealth目前还在测试一款AI工具，叫做DermAssist。
这款应用帮助人们了解与皮肤相关的问题，更加易于使用。打开后，用户需要从多个角度拍摄皮肤、头发或指甲问题的三张图像，并提供一些自身状况的附加信息。
谷歌称，这款应用能识别数百种皮肤、头发和指甲状况，包括80%以上的门诊病症，准确性优于初级保健医生和执业护士。
谷歌称，DermAssist专为16 岁以上寻求皮肤信息和指导（而不是医疗诊断）的人士而设计。DermaAssist目前也未获得美国FDA批准。
AI诊断 VS. 新西兰医生
在新西兰，皮肤病是家庭医生（GP）的主要的诊疗项目。
而且，家庭医生诊断的皮肤疾病大多数属于轻微病例。
通常，全科医生只接受过最低限度的皮肤病培训，而且一旦发现皮肤问题比较严重，往往会将病人转介给专科医生。
皮肤病专科医生的水平，在本专业领域肯定是超过家庭医生的。而新西兰全国只有75名皮肤科专业医生。
目前公共系统的候诊时间约为6个月。
那么问题就来了，在新西兰用AI诊断皮肤，是不是会比家庭医生还要准一点？
新西兰丰盛湾地区的皮肤科医生Dr AJ Seine表示，他愿意实测一下。
丰盛湾地区的皮肤科医生Dr AJ Seine
Seine医生每年接诊数百名患者，从皮肤癣到红斑痤疮，从带状疱疹到皮肤癌。
Seine医生通常会花20-30分钟询问病史，包括时间轴、症状描述、原有病症以及正在服用的药物，然后再进行彻底的检查。
他首先表示，专科医生有时会使用紫外线灯或皮肤镜，来帮助观察肉眼看不到的东西，而仅凭手机镜头+肉眼观察，无法涵盖所有细微病症差别。
此外，医生还会触摸皮肤的纹理和厚度，来了解病症，并经常进行活检。
这些，是AI暂时无法取代的领域。
实测案例一：
第一个案例是一位肤白、患有牛皮癣的成年人。
尽管这种皮肤病比较常见，但是Google Lens却找不到与之视觉匹配的诊断。
实测案例二：
第二位病人的病情是皮肤干燥，背部发痒，有皮疹，年幼时有湿疹病史。
Seine医生当场诊断为湿疹（他说，这个常见病全科医生也应该能识别）。
而Google Lens提供了三个可能选项：湿疹、银屑病或炎症后色素沉着。
好处是：AI诊断从数百种病症中缩小到三个。
但缺点是，三个结果是非常不同的病。
Seine医生担心，无法提供确凿的鉴定结果，可能会让患者误入不正确的非处方药。
实测案例三：
实测案例三是一位毛利人，他的后脑勺上有一个大的疤痕，Seine医生的诊断为痤疮性颈部瘢痕，这是一种头皮毛囊炎症。
但是Google Lens的诊断结果却是斑块状脱发的自身免疫性疾病——斑秃。
最怕误诊皮肤癌 “代价太大”
在做了这几个测试之后，Dr AJ Seine谈了自己对AI诊断皮肤病的看法。他说，他最担心的是错误识别痣和皮肤癌，这类误诊代价太高。新西兰（以及澳大利亚）是世界上皮肤癌发病率最高的国家。每年约有300名新西兰人死于黑色素瘤。
一位新西兰母亲讲了这样一件事：
“几个星期之前，我看到我儿子一直在抓腿，我一看吓一跳，他大腿内侧皮肤有一大块凸起的红疙瘩。
“当时，我第一反应和很多人一样，拿起智能手机，求助于谷歌医生。”
她不是描述症状然后搜索，而是用Google Lens这款应用。
这样可以不打字，直接上传图片分析。
上传后，应用用程序立即提供一系列照片和链接，每一项都可点击获取更多信息。
其中，AI给出的最匹配的结果，是一种听起来很恶心的皮肤病，叫做传染性软疣（molluscum contagiosum）。
匹配结果解释说，这种痘病毒相对无害，在儿童中很常见，而且“无需干预就能自行消退”。
“我儿子小时候曾被人按住做血检，从此对医疗专业人员有一种心理恐惧，平时都尽量不带他去看医生。但我能相信谷歌的话吗？”
这位母亲的爸爸在新西兰是做GP（全科医生）的，最近刚退休。他的医生爸爸在看过之后，肯定了AI诊断是正确的。
人工智能正悄无声息地渗透到方方面面类似于Google Lens还有DermAssist这类应用今天，AI诊断的应用越来越多……
比如，Google Lens实际上2017年就出来了，最早是一款图片搜索工具，如你看到某人穿了一件衣服，想找一下同款，就拍下来搜一搜图片；或者你花园里有某种杂草，拍下来后，搜索就可以告知草应该怎么除。
去年，这款应用升级了。
由于谷歌每年有数十亿与皮肤相关的搜索，因此Google Lens去年开始把搜图范围扩大到皮肤。
谷歌公司强调，搜索结果仅供参考，并非诊断，需要咨询医疗机构才能获得治疗建议。
谷歌表示，建立这个功能是因为“仅靠文字很难描述你皮肤上的奇怪痣或皮疹”。
除了Google Lens，GoogleHealth目前还在测试一款AI工具，叫做DermAssist。
这款应用帮助人们了解与皮肤相关的问题，更加易于使用。打开后，用户需要从多个角度拍摄皮肤、头发或指甲问题的三张图像，并提供一些自身状况的附加信息。
谷歌称，这款应用能识别数百种皮肤、头发和指甲状况，包括80%以上的门诊病症，准确性优于初级保健医生和执业护士。
谷歌称，DermAssist专为16 岁以上寻求皮肤信息和指导（而不是医疗诊断）的人士而设计。DermaAssist目前也未获得美国FDA批准。
AI诊断 VS. 新西兰医生
在新西兰，皮肤病是家庭医生（GP）的主要的诊疗项目。
而且，家庭医生诊断的皮肤疾病大多数属于轻微病例。
通常，全科医生只接受过最低限度的皮肤病培训，而且一旦发现皮肤问题比较严重，往往会将病人转介给专科医生。
皮肤病专科医生的水平，在本专业领域肯定是超过家庭医生的。而新西兰全国只有75名皮肤科专业医生。
目前公共系统的候诊时间约为6个月。
那么问题就来了，在新西兰用AI诊断皮肤，是不是会比家庭医生还要准一点？
新西兰丰盛湾地区的皮肤科医生Dr AJ Seine表示，他愿意实测一下。
丰盛湾地区的皮肤科医生Dr AJ Seine
Seine医生每年接诊数百名患者，从皮肤癣到红斑痤疮，从带状疱疹到皮肤癌。
Seine医生通常会花20-30分钟询问病史，包括时间轴、症状描述、原有病症以及正在服用的药物，然后再进行彻底的检查。
他首先表示，专科医生有时会使用紫外线灯或皮肤镜，来帮助观察肉眼看不到的东西，而仅凭手机镜头+肉眼观察，无法涵盖所有细微病症差别。
此外，医生还会触摸皮肤的纹理和厚度，来了解病症，并经常进行活检。
这些，是AI暂时无法取代的领域。
实测案例一：
第一个案例是一位肤白、患有牛皮癣的成年人。
尽管这种皮肤病比较常见，但是Google Lens却找不到与之视觉匹配的诊断。
实测案例二：
第二位病人的病情是皮肤干燥，背部发痒，有皮疹，年幼时有湿疹病史。
Seine医生当场诊断为湿疹（他说，这个常见病全科医生也应该能识别）。
而Google Lens提供了三个可能选项：湿疹、银屑病或炎症后色素沉着。
好处是：AI诊断从数百种病症中缩小到三个。
但缺点是，三个结果是非常不同的病。
Seine医生担心，无法提供确凿的鉴定结果，可能会让患者误入不正确的非处方药。
实测案例三：
实测案例三是一位毛利人，他的后脑勺上有一个大的疤痕，Seine医生的诊断为痤疮性颈部瘢痕，这是一种头皮毛囊炎症。
但是Google Lens的诊断结果却是斑块状脱发的自身免疫性疾病——斑秃。
最怕误诊皮肤癌 “代价太大”
在做了这几个测试之后，Dr AJ Seine谈了自己对AI诊断皮肤病的看法。他说，他最担心的是错误识别痣和皮肤癌，这类误诊代价太高。新西兰（以及澳大利亚）是世界上皮肤癌发病率最高的国家。每年约有300名新西兰人死于黑色素瘤。