據估計，全球約有 20 億人關心自己的皮膚狀況，其中超過 70% 的人首先在網路上搜尋以確定自己的症狀並尋求治療方法。另一方面，網路上也存在不準確、有害的資訊。

　谷歌與外部專家一起開發了一種機器學習模型，可以根據照片檢測皮膚狀況，該模型於 2020 年發表在《自然醫學》上。此外，在 2023 年，該公司利用該模型為用戶提供使用 Google Lens 搜尋皮膚狀況的能力。透過利用機器學習，每個人都可以獲得有關皮膚狀況和治療的更好信息，而無需依賴不準確的在線信息。

　在這項聯合研究中，我們將致力於評估Google開發的基於照片檢測皮膚狀況的機器學習模型在日本的有效性並提高檢測準確性。為了安全地運行AI模型，需要評估其在許多不同人群中的有效性，而在聯合研究中，在大阪大學醫院拍攝的約10,000人的皮膚照片無法識別個人身份，它被完全匿名化並儲存在在分析之前遵循高安全性和加密標準的環境。研究中使用的數據將由大阪大學醫學研究生院管理，在研究人員進行分析之前，任何個人識別資訊都將完全刪除。透過聯合研究，我們將致力於進一步提高人工智慧模式在皮膚疾病檢測方面的公平性，使日本乃至全世界的人們都能獲得更合適的皮膚狀況和治療資訊。

　Manabu Fujimoto教授說：「皮膚病會導致外觀變化，引起搔癢和疼痛，降低生活質量，有時甚至危及生命。它們也可能突然發病，例如在夜間或工作時。」無法立即見到你信任的皮膚科醫生。Google的AI技術或許能夠為這些問題提供新的解決方案。世界各地的任何人都將能夠隨時隨地輕鬆訪問和使用有關皮膚病的準確信息。這項技術讓許多患有皮膚病的人獲得更準確的信息，我們希望這能幫助解決皮膚相關的問題。”

參考：[大阪大學大學院醫學研究科/醫學部]與Google開始共同研究，利用AI技術驗證皮膚狀況檢測模型 - 為每個患有皮膚病的人提供準確的資訊 -