結論 (Conclusion)
本章總結
- 本章旨在為皮膚科學的學習提供入門與基本架構，涵蓋術語 (terminology)、形態學 (morphology)、型態辨識 (pattern recognition)，以及多項可強化臨床病理對照 (clinicopathologic correlation) 實作的技術。
- 期望的最終成果：更準確的診斷與更好的病人照護。
對機器學習與 AI 的展望
- 機器學習與 AI 幾乎確定會在未來的臨床實務中引導並協助醫師。
- 可能的改變：不再需要手算 PASI 之類的分數；更容易縮小黑色素細胞病灶的診斷灰色地帶；進行全人口皮膚癌篩檢；執行半自動化的遠距醫療／分流。自動化預測性分期系統或將取代 TNM 分期系統。
- 但真正會實現什麼，取決於醫師與研究者、技術進展、病人、政治、企業、倫理考量與主管機關。
- 機器學習領域變化快速，批判性地檢視相關文獻是理解 AI 新概念與新可能性的關鍵。