奥地利维也纳医科大学Dick等报告，虽然计算机辅助黑色素瘤诊断的准确性与专家的结果相当，但这些系统的实用性尚不明确，其结果受限于过度拟合和偏倚风险。(JAMA Dermatol. 2019年6月19日在线版 doi:10.1001/jamadermatol.2019.1375)

为了比较计算机辅助诊断与人工诊断黑色素瘤的准确性，该项批判性回顾性研究自MEDLINE、arXiv和PubMed Central数据库中纳入了2002年1月1日至2018年12月31日发表的符合条件的研究。入组研究包括需要自动报告黑色素瘤诊断的准确性数据。主要观察指标为根据ROC曲线评估的敏感性和特异性。

结果显示，初步检索出了1694项可能符合条件的研究，纳入了132项，其中70项有足够的信息用于定量分析。大多数研究来自计算机科学领域。前瞻性临床研究很少见。结合自动化系统诊断黑色素瘤的敏感性为74%(95%CI 66%~80%)，特异性为84%(95%CI 79%~88%)。独立验证集内的敏感性低于不使用独立验证集的数据(51% vs. 82%，P<0.001)，但特异性相似(83% vs. 85%，P=0.67)。与皮肤科医生的诊断相比，计算机辅助诊断的敏感性相似，特异性降低了10%，但差别无统计学意义。纳入研究存在异质性，除了70项定量分析中的4项外，其他所有研究都有偏倚风险。

 (编译 石继红)