Використання штучного інтелекту в клінічній дерматології: сучасний стан та перспективи
DOI:
https://doi.org/10.30978/UJDVK2025-4-5Ключові слова:
штучний інтелект; нейронні мережі; експертні системи; фахові компетентності; клінічна дерматологія.Анотація
Динамічне підвищення рівня цифровізації (впровадження цифрових технологій) є значним допоміжним важелем у оптимізації, покращенні та впровадженні інноваційних розробок у сфері охорони здоров’я, підвищенні освітнього рівня та збільшенні наукового та дослідницького потенціалу медиків-клініцистів.
Сучасні інформаційно-комунікаційні технології дуже стрімко та безперервно розвиваються, внаслідок чого з’являються все нові і нові взаємозалежності та змінені співвідносини у споріднених галузях людської творчої діяльності. Медицина, як одна з найкреативніших наук, вимагає для свого подальшого розвитку значного інтелектуального навантаження на всіх ланках — від професійного навчання до практичної клінічної та наукової роботи.
Наявне натепер уявлення про штучний інтелект (ШІ) та його використання в доказовій медицині потребують поглибленого аналізу. З огляду на те, що відповідна інформація постійно змінюється і трансформується, етапи розвитку ШІ потребують подальшого вивчення щодо можливостей його використання в медицині.
Мета роботи — проаналізувати ефективність застосування сучасних цифрових дерматологічних платформ на основі технологічних алгоритмів ШІ в клінічній медицині.
Матеріали та методи. Проаналізовано численні міжнародні документи щодо впровадження ШІ в галузі охорони здоров’я; останні зміни документів державної політики в системі охорони здоров’я та вищої освіти України; міжнародні стратегії і підходи до використання основних технологій і платформ ШІ в дерматології; сучасні погляди на роль і доцільність застосування чинних штучних когнітивних структур.
Результати та обговорення. Проаналізовано напрями та наявні інструменти для суттєвого підвищення ролі цифрової трансформації в клінічній медицині і, зокрема, в дерматології. Доведено актуальність подальшого використання алгоритму технологій ШІ та визначено потребу в навчанні для їхнього практичного застосування.
Висновки. Штучний інтелект для нинішнього покоління дерматовенерологів стає все більш важливим допоміжним інструментом у клінічній роботі, пропонуючи нові можливості для ранньої діагностики, покращення персоналізованого лікування та регулярного фахового моніторингу захворювань шкіри, а також оптимізації роботи лікарів. Завдяки використанню розроблених алгоритмів машинного навчання, глибоких нейронних мереж та здатності глибокого аналізу зображень людської шкіри ШІ дає змогу підвищити точність діагностики, зокрема в розпізнаванні меланоми, псоріазу, екземи та інших хронічних дерматологічних патологій. В умовах нинішнього воєнного стану в Україні та обмеження спеціалізованої медичної допомоги у низці регіонів це є особливо актуальним для реального прогнозування ризиків як розвитку, так і наступного рецидивування хронічних дерматозів та ідентифікації потенційно небезпечних висипань на шкірі з високою точністю, навіть на ранніх стадіях їхнього розвитку.
Використання різних алгоритмів ШІ і віртуальної реальності та створена з їхньою технічною допомогою експертна онлайн-система для ранньої діагностики злоякісних новоутворень шкіри, а також низки хронічних дерматозів дають змогу своєчасно діагностувати такі патологічні стани та призначати раціональну терапію.
Посилання
Baranov OA. [Tsyvilizatsiina misiia tsyfrovykh transformatsii]. Informatsiia i pravo. 2023;46(3):25-41. http://il.ippi.org.ua/article/view/287067 http://doi.org/10.37750/2616-6798.2023.3(46).287067. Ukrainian.
Barbashyn S. [Shtuchnyi intelekt: pravove rehuliuvannia v Ukraini ta YeS]. https://barbashyn.law/statti/shtuchnyj-intelekt-pravove-regulyuvannya-v-ukrayini-ta-yes/. Ukrainian.
Vizniuk IM, Buhlai NM, Kutsak LV ta in. [Vykorystannia shtuchnoho intelektu v osviti] / Suchasni informatsiini tekhnolohii ta innovatsiini metodyky navchannia v pidhotovtsi fakhivtsiv: metodolohiia, teoriia, dosvid, problemy. Vyp. 59: Metodolohiia, teoriia, dosvid, problemy. 2021;59:14-22. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2021-59-14-22. Ukrainian.
Holovchak KhI. U USA shtuchnyi intelekt ChatGPT sklav ispyt na otrymannia medychnoi litsenzii [Elektronnyi resurs]. https://tsn.ua/tsikavinki/u-ssha-shtuchniy-intelekt-chatgpt-sklav-ispit-na-otrimannya-medichnoyi-licenziyi-2263411.html. Ukrainian.
Horon D. [U YeS nabuly chynnosti novi pravyla shchodo prozorosti shtuchnoho intelektu] [Elektronnyi resurs]. https://ms.detector.media/internet/post/38278/2025-08-03-u-ies-nabuly-chynnosti-novi-pravyla-shchodo-prozorosti-shtuchnogo-intelektu/. Ukrainian.
Zghurovskyi MZ, Zaichenko YuP. [Systemy i metody shtuchnoho intelektu]. K.: VD «Akademperiodyka»; 2025. 744 s. http://doi.org/10.15407/akademperiodyka.551.744. Ukrainian.
[IT-innovatsii dlia okhorony zdorovia: vykorystannia DHIS2 u borotbi z epidemiiamy v Skhidnii Yevropi ta Tsentralnii Azii]. Alians hromadskoho zdorovia. 3.10.2024 r. [Internet]. https://aph.org.ua/uk/novyny/it-innovatsiyi-dlya-ohoroni-zdorov-ya-vikoristannya-dhis2-u-borotbi-z-epidemiyami-v-shidnij-yevropi-ta-tsentralnij-aziyi/. Ukrainian.
Marienko M, Kovalenko V. [Shtuchnyi intelekt ta vidkryta nauka v osviti]. Fizyko-matematychna osvita. 2023;38(1):48-53. http://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-1-007. Ukrainian.
[Natsionalna stratehiia rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini u 2021—2030 rr. Ministerstvo osvity i nauky Ukrainy]. Natsionalna akademiia nauk Ukrainy. Instytut problem shtuchnoho intelektu. K; 2021. 34 s. https://wp.oecd.ai/app/uploads/2021/12/Ukraine_National_Strategy_for_Development_of_Artificial_Intelligence_in_Ukraine_2021-2030.pdf. Ukrainian.
Onyshchuk II. [Pravove rehuliuvannia tekhnolohii shtuchnoho intelektu: teoretyko-prykladni ta etychni zasady]. Naukovi zapysky Instytutu zakonodavstva Verkhovnoi Rady Ukrainy. 2020;3:50-57. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nzizvru_2020_3_8. Ukrainian.
Polikovska Yu. U YeS konsortsium OpenEuroLLM rozrobliatyme modeli ShI z vidkrytym kodom. https://ms.detector.media/it-kompanii/post/37445/2025-02-05-u-ies-konsortsium-openeurollm-rozroblyatyme-modeli-shi-z-vidkrytym-kodom/. Ukrainian.
[Postanova Kabinetu Ministriv Ukrainy vid 03.03.2021 No. 167-r «Pro skhvalennia Kontseptsii rozvytku tsyfrovykh kompetentnostei ta zatverdzhennia planu zakhodiv z yii realizatsii» [Elektronnyi resurs]. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/167-2021-р. Ukrainian.
Pchelianskyi DP, Voinova SA. [Shtuchnyi intelekt: perspektyvy ta tendentsii rozvytku]. Automation of technological and business processes. 2019;11(3):59-64. http://doi.org/10.15673/atbp.v11i3.1500. Ukrainian.
[Rozporiadzhennia Kabinetu Ministriv Ukrainy vid 02 hrudnia 2020 r. No. 1556-r. Kontseptsiia rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini] [Elektronnyi resurs]. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-%D1%80#Text. Ukrainian.
Simonova IV, Pachevska AV, Biloshytska AV, Istoshyn VM. [Vykorystannia shtuchnoho intelektu v osviti: potentsial, vyklyk chy mozhlyvist]. Visnyk Vinnytskoho natsionalnoho medychnoho universytetu. 2025;29(3):462-468. https://dspace.vnmu.edu.ua/123456789/10337. Ukrainian.
Tarasenko N. [Shtuchnyi intelekt: dosiahnennia v rozrobtsi ta ryzyky podalshoho rozvytku]. In: Shliakhy rozvytku ukrainskoi nauky: suspilnyi dyskurs. 2023;4(186):15-31. https://nbuviap.gov.ua/images/informaciyni_vidanya/shliahi_rozv_nauki/2023/nauka04.2023.pdf. Ukrainian.
Shevchenko AI, Baranovskyi SV, Bilokobylskyi OV ta in. [Stratehiia rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini: monohrafiia] / Za zah. red. AI Shevchenka. K.: IPShI; 2023. 305 s. https://jai.in.ua/archive/2023/ai_mono.pdf. Ukrainian.
Adiguzel T, Kaya MH, Cansu FK. Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT. Cont Ed Technology. 2023;15(3):ep429. http://doi.org/10.30935/cedtech/13152.
Argenziano G, Zalaudek I, Hofmann-Wellenhof R, et al. Total body skin examination for skin cancer screening in patients with focused symptoms. J Am Acad Dermatol. 2012;66(2):212-9. http://doi.org/10.1016/j.jaad.2010.12.039.
Artificial intelligence: threats and opportunities for Europeans. EUAgenda. Available online https://euagenda.eu/publications/artificial-intelligence-threats-and-opportunities-for-europeans.
Betz-Stablein B, D’Alessandro B, Koh U, et al. Reproducible Naevus Counts Using 3D Total Body Photography and Convolutional Neural Networks. Dermatology. 2022;238(1): 4-11. http://doi.org/10.1159/000517218. PMID: 34237739.
Bin-Nashwan SA, Sadallah M, Bouteraa M. Use of ChatGPT in academia: Academic integrity hangs in the balance. Technology in Society. 2023;75:102370. http://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102370. Epub 2019 Aug 8. PMID: 31401469.
Brinker TJ, Hekler A, Enk AH, et al. Deep neural networks are superior to dermatologists in melanoma image classification. Eur J Cancer. 2019;119:11-17. http://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.05.023. Epub 2019 Aug 8. PMID: 31401469.
Caffery LJ, Rotemberg V, Weber J, et al. The Role of DICOM in Artificial Intelligence for Skin Disease. Front Med. (Lausanne). 2021;7:619787. http://doi.org/10.3389/fmed.2020.619787. PMID: 33644087; PMCID: PMC7902872.
Chen L, Chen P,Lin Z. Artificial Intelligence in Education: A Review. In IEEE Access. 2020:8:75264-75278. http://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510.
Cotton DR, Cotton PA. Shipway JR. Chatting and Cheating: Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. 2024;61:228-239. http://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148.
De A, Sarda A, Gupta S, Das S. Use of Artificial Intelligence in Dermatology. Indian J Dermatol. 2020;65(5):352-357. http://doi.org/10.4103/ijd.IJD_418_20. PMID: 33165383.
Dick V, Sinz C, Mittlböck M, et al. Accuracy of Computer-Aided Diagnosis of Melanoma: A Meta-analysis. JAMA Dermatol. 2019;155(11):1291-1299. http://doi.org/10.1001/jamadermatol.2019.1375. PMID: 31215969.
Digital Imaging and Communications in Medicine. https://www.sciencedirect.com/topics/biochemistry-genetics-and-molecular-biology/digital-imaging-and-communications-in-medicine.
Du-Harpur X, Watt FM, Luscombe NM, Lynch MD. What is AI? Applications of artificial intelligence to dermatology. Br J Dermatol. 2020;183(3):423-430. http://doi.org/10.1111/bjd.18880. PMID: 31960407; PMCID: PMC7497072.
Ellis LD. 5 Ways Medical Educators Can Use AI and Other Technologies. Harvard Medical School: https://learn.hms.harvard.edu/insights/all-insights/5-ways-medical-educators-can-use-ai-and-other-technologies.
Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, et al. Dermatologist level classification of skin cancer with deep neuralnetworks. Nature. 2017;542(7639):115-8. http://doi.org/10.1038/nature21056.
Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, et al. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019 Jan;25(1):24-29. http://doi.org/10.1038/s41591-018-0316-z.
European Commission; Craglia M (Ed.), et al. Artificial Intelligence - A European Perspective. EUR 29425 EN, Publications Office, Luxembourg, 2018. ISBN 978-92-79-97217-1.http://doi.org/10.2760/11251, JRC113826. https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/ai-flagship-report_online.pdf.
Europian Federation of Data Protection Officers. European Parliament Agrees on Position on the AI Act. Jun 16, 2023. https://www.efdpo.eu/european-parliament-agrees-on-position-on-the-ai-act.
Ferrante di Ruffano L, Takwoingi Y, Dinnes J, et al. Computer-assisted diagnosis techniques (dermoscopy and spectroscopy-based) for diagnosing skin cancer in adults. Cochrane Database Syst Rev. 2018;12(12):CD013186. http://doi.org/10.1002/14651858.CD013186. PMID: 30521691.
Finnane A, Dallest K, Janda M, Soyer HP. Teledermatology for the Diagnosis and Management of Skin Cancer: A Systematic Review. JAMA Dermatol. 2017;153(3):319-327. http://doi.org/10.1001/jamadermatol.2016.4361. PMID: 27926766.
Generative AI Policy Guidance. Stanford: Office of Community Standards. 2023 February 16; https://communitystandards.stanford.edu/generative-ai-policy-guidance
Gilson A, Safranek C, Huang T, et al. How Does ChatGPT Perform on the United States Medical Licensing Examination (USMLE)? The Implications of Large Language Models for Medical Education and Knowledge Assessment. JMIR Med Educ. 2023;9:e45312. http://doi.org/10.2196/45312.
Gutman D, Codella NC, Celebi E, et al. Skin lesion analysis toward melanoma detection: A challenge at the international symposium on biomedical imaging (ISBI) 2016, hosted by the international skin imaging collaboration (ISIC). 2016. http://doi.org/10.48550/arXiv.1605.01397.
Haenssle HA, Fink C, Toberer F, et al. Man against machine reloaded: performance of a market-approved convolutional neural network in classifying a broad spectrum of skin lesions in comparison with 96 dermatologists working under less artificial conditions. Ann Oncol. 2020;31(1):137-143. http://doi.org/10.1016/j.annonc.2019.10.013. PMID: 31912788.
Han SS, Park GH, Lim W, et al. Deep neural networks show an equivalent and often superior performance to dermatologists in onychomycosis diagnosis: Automatic construction of onychomycosis datasets by region-based convolutional deep neural network. PLoS One. 2018;13(1):e0191493. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0191493. PMID: 29352285.
Han SS, Park I, Eun Chang S, et al. Augmented Intelligence Dermatology: Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders. J Invest Dermatol. 2020;140(9):1753-1761. http://doi.org/10.1016/j.jid.2020.01.019.
He N, Yan Y, Wu Z, et al. Chat GPT-4 significantly surpasses GPT-3.5 in drug information queries. J Telemed Telecare. 2025;31(2):306-308. http://doi.org/10.1177/1357633X231181922.
Hogarty DT, Su JC, Phan K, et al. Artificial intelligence in dermatology — where we are and the way to the future: a review. Am J Clin Dermatol. 2020;21(1):21-9. http://doi.org/10.1007/s40257-019-00462-6.
Krawitz PM. Künstliche Intelligenz bei der Diagnose Seltener Erkrankungen: die Entwicklung der Phänotyp-Analyse. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2022;65(11):1159-1163. German. http://doi.org/10.1007/s00103-022-03602-2.
Krive J, Isola M, Chang L, et al. Grounded in reality: artificial intelligence in medical education. JAMIA Open. 2023;6(2):ooad037. http://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooad037.
Lee JG, Jun S, Cho YW, et al. Deep Learning in Medical Imaging: General Overview. Korean J Radiol. 2017;18(4):570-584. http://doi.org/10.3348/kjr.2017.18.4.570. PMID: 28670152.
Liopyris K, Gregoriou S, Dias J, Stratigos AJ. Artificial Intelligence in Dermatology: Challenges and Perspectives. Dermatol Ther (Heidelb). 2022;12(12):2637-2651. http://doi.org/10.1007/s13555-022-00833-8. PMID: 36306100.
Liu Y, Jain A, Eng C, et al. A deep learning system for differential diagnosis of skin diseases. Nature medicine. 2020;26(6):900-908. http://doi.org/10.48550/arXiv.1909.05382.
Liu J, Wang C, Liu S. Utility of ChatGPT in Clinical Practice. J Med Internet Res. 2023;25:e48568. http://doi.org/10.2196/48568.
Maron RC, Weichenthal M, Utikal JS, et al. Systematic outperformance of 112 dermatologists in multiclass skin cancer image classification by convolutional neural networks. Eur J Cancer. 2019;119:57-65. http://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.06.013.
Martinka MJ, Crawford RI, Humphrey S. Clinical Recognition of Melanoma in Dermatologists and Nondermatologists. J Cutan Med Surg. 2016;20(6):532-535. http://doi.org/10.1177/1203475415623513. PMID: 26676952.
McDaniel B, Steele RB. Basal Cell Carcinoma. 2024. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing. 2025. Jan. PMID: 29494046.
National Institutes of Health. National Cancer Institute. Cancer stat facts: melanoma of the skin. 2019 [Internet]. https://seer.cancer.gov/statfacts/html/melan.html.
Navarrete-Dechent C, Dusza SW, Liopyris K, et al. Automated dermatological diagnosis: hype or reality? J Invest Dermatol. 2018;138(10):2277-9. http://doi.org/10.1016/j.jid.2018.04.040.
Naylor CD. On the Prospects for a (Deep) Learning Health Care System. JAMA. 2018;320(11):1099-1100. http://doi.org/10.1001/jama.2018.11103. PMID: 30178068.
Onega T, Barnhill RL, Piepkorn MW, et al.Accuracy of Digital Pathologic Analysis vs Traditional Microscopy in the Interpretation of Melanocytic Lesions. JAMA Dermatol. 2018; 154(10):1159-1166. http://doi.org/10.1001/jamadermatol.2018.2388.
Pat Vatiwutipong et al. Artificial Intelligence in Cosmetic Dermatology: A Systematic Literature Review. IEEE Access. 2023. PP(99):1-1. https://www.researchgate.net/publication/372355090_Artificial_Intelligence_in_Cosmetic_Dermatology_A_Systematic_Literature_Review.
Patel S, Wang JV, Motaparthi K, Lee JB. Artificial intelligence in dermatology for the clinician. Clin Dermatol. 2021;39(4):667-672. http://doi.org/10.1016/j.clindermatol.2021.03.012.
Perednia DA, Brown NA. Teledermatology: one application of telemedicine. Bull Med Libr Assoc. 1995;83(1):42-7. PMID: 7703938; PMCID: PMC225996.
Qasem F. ChatGPT in scientific and academic research: future fears and reassurances. Library Hi Tech News. 2023;40(3):30-32. http://doi.org/10.1108/LHTN-03-2023-0043.
Sedaghat S. Early applications of ChatGPT in medical practice, education and research. Clin Med. 2023;23(3):278-279. http://doi.org/10.7861/clinmed.2023-0078. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470211824046189.
Shen X, Zhang J, Yan C, Zhou HA. Automatic Diagnosis Method of Facial Acne Vulgaris Based on Convolutional Neural Network. Sci Rep. 2018;8(1):5839. http://doi.org/10.1038/s41598-018-24204-6. PMID: 29643449; PMCID: PMC5895595.
Shrivastava VK, Londhe ND, Sonawane RS, Suri JS. A novel and robust Bayesian approach for segmentation of psoriasis lesions and its risk stratification. Comput. Methods Programs Biomed. 2017;150:9-22. http://doi.org/10.1016/j.cmpb.2017.07.011.
Smith P, Johnson CE, Haran K, et al. Advancing Psoriasis Care through Artificial Intelligence: A Comprehensive Review. Curr Derm Rep. 2024;13:141-147. http://doi.org/10.1007/s13671-024-00434-y.
Sullivan M, Kelly A, McLaughlan P. ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning. Journal of Applied Learning and Teaching. 2023;6(1):1-10. http://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.17.
Tschandl P, Rinner C, Apalla Z, et al. Human-computer collaboration for skin cancer recognition. Nat Med. 2020;26(8):1229-34. http://doi.org/10.1038/s41591-020-0942-0.
Tschandl P. Artificial intelligence for melanoma diagnosis. Ital J Dermatol Venerol. 2021;156(3):289-299. http://doi.org/10.23736/S2784-8671.20.06753-X. PMID: 33179882.
Wang X, Gong Z, Wang G, et al. ChatGPT Performs on the Chinese National Medical Licensing Examination. Journal of Medical Systems. 2023;47(1);86. http://doi.org/10.1007/s10916-023-01961-0.
White Paper on Artificial Intelligence including follow-up.European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/legislative-train/theme-a-europe-fit-for-thedigital-age/file-white-paper-artificial-intelligence-and-follow-up.
Wilmer EN, Gustafson CJ, Ahn CS, et al. Most common dermatologic conditions encountered by dermatologists and nondermatologists. Cutis. 2014;94(6):285-92. PMID: 25566569.
Xiong M, Pfau J, Young AT, et al. Artificial Intelligence in Teledermatology. Curr Derm Rep. 2019;8:85-90. http://doi.org/10.1007/s13671-019-0259-8.
Young AT, Xiong M, Pfau J, et al. Artificial Intelligence in Dermatology: A Primer. J Invest Dermatol. 2020;140(8):1504-1512. http://doi.org/10.1016/j.jid.2020.02.026. PMID: 32229141.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Автори

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.