拍照并依靠图像进行准确诊断是一种皮肤科居住培训的基石，但这只有在医学文献中代表所有肤色，乔治华盛顿大学皮肤病椅子的所有肤色都代表在华盛顿特区。在这里，弗里德曼博士在肤色的图像方面讨论了缺乏医学教育以及新的地图集旨在填补空白的图像。
为什么皮肤科的照片如此重要？
亚当弗里德曼，MD：教育是A点，有效的临床护理是B点。鉴于皮肤科是一种依赖于模式识别的可视领域，并采取基于您所看到的差异诊断的有组织的方法，照片非常重要。
医学教育资源传统上倒下了什么？
弗里德曼博士：那里有很大的资源，教科书和患者教育网站，我想认识到我面前的基础并工作。我们有许多地图集;一些专注于特定的疾病状态或钉子和头发等阑尾，有些甚至覆盖特定的肤色，但是缺少的是一个教科书，涵盖了所有肤色的曲目，并与理解皮肤可以如此美妙地多样化，并且这种多样性可以转化为不同的临床演示。
如果没有看到肤色会如何影响临床演示，即使具有像红斑的常见功能，也无法挖掘居住培训的裸基础：描述您所看到的，并使用此描述以产生合理的差异诊断。
什么是皮肤病的全部谱：多样化和包容性地图集？
弗里德曼博士：首先，这个项目是一个令人难以置信的机会，与我的前居民，Misty Eleryan，MD，关于我们既比如此非常激情的话题一样令人难以置信的机会：皮肤病学中的包容性。The unique format—side-by-side images of different skin tones for different diseases—will hopefully ensure that a patient never hears, “I don’t know how to manage your skin tone” and a resident will never have a hard time finding an image of a condition in a different skin tone for a lecture, thus assuring that the dermatologist is an expert in hair, skin, and nails for all. We want the atlas to inspire others to do similar projects and take the images in the atlas and build a massive repository so people can go online for free and take what photos they need.
一些常见的肌肤状况如何表现在肤色中？
弗里德曼博士：用红斑，我们想到粉红色或红色，但在较暗的肤色中，它可能是暗紫色，棕色，黑色或灰白色，与仍然非常活跃统一的所有演示。如果炎症性发生变化的红斑误，则不会正确管理患者。脂溢性皮炎是一个很好的例子。它经典描绘成红色，油腻和鳞片状。在较暗的皮肤中，它是灰白色或微弱的粉红色，人们会错过这种诊断，因为它不适合模具。如果您没有适当的资源，则无法识别或知道要查找的内容。
是否有必要在人工智能(AI)工具中量化肤色?
弗里德曼博士：AI工具只与算法一样好，您养活了什么。如果您没有提供多样化和丰富的包容性频谱，这不仅仅是有帮助的;这可能是有害的。这些算法基于主要的皮肤，因此除非含有所有皮肤滑坡的例子，否则它们不会工作。
