皮肤病诊断进展2026

皮肤病诊断进展2026慢性瘙痒欧洲S2K指南慢性瘙痒定义、病因和处理流程（2019版的更新）定义：瘙痒是一种感觉，也是一种疾病（2024年新定义）；间断或持续瘙痒超过6周称为慢性瘙痒。病因：代谢和内分泌疾病、感染性疾病、血液系统疾病、神经系统疾病、精神或心理因素疾病、慢性肾病、结缔组织疾病、恶性肿瘤、药物相关的瘙痒。处理流程：区分皮肤病、心理因素疾病和系统疾病。特应性皮炎欧洲EuroGuiDerm指南AD治疗更新及处置流程（2022版的更新）更新点：新增了IL-13抑制剂用于AD的治疗；更新了巴瑞替尼和阿布昔替尼2岁以上儿童和12岁以上青少年的AD适应证；提供了成年人和青少年/儿童的阶梯治疗方案。沙眼衣原体感染沙眼衣原体感染：欧洲管理指南（2015版的更新）检测沙眼衣原体指征：尿道炎表现；阴道分泌物且伴有性传播疾病风险；40岁以下附睾睾丸炎且伴有性传播疾病风险；盆腔炎表现；新生儿或成人的脓性结膜炎；非典型新生儿肺炎。非复杂感染治疗推荐（基于循证医学证据的推荐，重新梳理）：一线方案：多西环素100mgbid7天；二线方案：阿奇霉素1gst；三线方案：红霉素500mgbid7天或左氧氟沙星500mgqd7天或氧氟沙星200mgbid7天。孕妇或哺乳期患者治疗推荐：一线方案：阿奇霉素1gst；二线方案：阿莫西林500mgtid7天或红霉素500mgqid7天；三线方案：多西环素100mgbid7天。4.带状疱疹相关疼痛中国带状疱疹相关性疼痛全程管理指南（2025版）通讯作者：崔勇、樊碧发ZAP包括急性期疼痛和带状疱疹后神经痛，但应该看作一个整体，加以全面认识和全程管理。ZAP病人在疼痛出现开始就应及早接受规范化、系统化、整体化、全周期性的疼痛管理。发病初期以治疗伤害感受性疼痛为主，逐步增加针对神经病理性疼痛的治疗力度。镇痛药物：NSAIDS；抗惊厥药物：普瑞巴林、加巴喷丁、克利加巴林、美洛加巴林、利多卡因；三环类抗抑郁药物：多塞平、阿米替林；5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂：度洛西汀、文拉法辛；阿片类。微创介入治疗：神经阻滞、神经调控、物理康复治疗、中医药治疗、心理干预。局限性硬皮病局限性硬皮病诊疗专家共识（2025版）

通讯作者：肖嵘、高兴华、陆前进定义：LS是一种以真皮及皮下组织纤维化为主要特征的罕见皮肤病。分型：局灶型硬斑病、线状型硬斑病、泛发型硬斑病、混合型硬斑病、其他特殊类型。病情评估：红斑、硬度、面积、萎缩、色素。干预措施：活动性和非活动性。慢性自发性荨麻疹中国难治性慢性自发性荨麻疹诊治指南（2025版）通讯作者：宋志强、高兴华、王刚定义：CSU：病程超过6周、以反复自发出现瘙痒性风团和/或血管性水肿为表现的常见病。难治性CSU：H1抗组胺药标准或加倍剂量、或联合使用均未能实现症状完全控制的CSU。诊断标准：临床诊断为CSU的患者；采用二代H1抗组胺药常规剂量连续治疗1~2周后疗效不佳；联合其他H1抗组胺药或剂量加至最高4倍连续治疗1~2周依然控制不佳；排除其他疾病。病情评估：UCT、UAS7、CU-Q2OL、DLQI、AECT、AE-QOL。遗传性血管性水肿遗传性血管性水肿诊疗路径皮肤科专家共识（2025版）通讯作者：肖汀、高兴华定义：HAE是一组由缓激肽介导、以反复发生皮肤和/或黏膜水肿为主要表现的罕见常染色体显性遗传病。诊断标准：血管性水肿家族史；在儿童、青少年时期出现血管性水肿症状；反复发作腹痛或喉头水肿史；抗组胺药、糖皮质激素、肾上腺素治疗无效；不伴风团或瘙痒；有前驱症状，尤其是网状红斑。干预措施急性发作：艾替班特（icatibant）、和静脉注射C1-INH，及时补液，必要时气管切开；短期预防：静脉注射pdC1-INH20U/Kg、新鲜冷冻血浆；长期预防治疗：拉那利尤单抗（lanadelumab）、pdC1-INH、贝罗司他（berotralstat）；达那唑、司坦唑醇。大疱性类天疱疮大疱性类天疱疮诊疗专家共识（2025版）通讯作者：左亚刚、晋红中定义：BP是一种自身免疫性表皮下大疱性皮肤病，临床表现为紧张性水疱和大疱，通常出现在红斑、风团样皮损、湿疹样皮损或正常皮肤基础上，尼氏征阴性，常伴有剧烈瘙痒，可伴有不同程度的黏膜损害。诊断标准：临床表现：外观正常皮肤或在荨麻疹、湿疹样皮损的基础上出现典型的水疱、大疱，尼氏征阴性，黏膜损害轻或无；ELISA法检测患者血清中抗BP180和/或抗BP230抗体水平升高；皮肤组织病理显示表皮下水疱，疱液和真皮浅层存在不同程度炎症细胞浸润，以嗜酸性粒细胞、中性粒细胞为主；直接免疫荧光检测显示基底膜带IgG和（或）C3线状沉积；IIF检测患者血清中存在抗基底膜带IgG自身抗体，呈线状分布于基底膜带，或盐裂皮肤IIF检测患者血清抗基底膜带IgG自身抗体在盐裂皮肤的表皮侧呈线状沉积。病情评估：BPDAI、BSA。治疗方案：分级治疗。副肿瘤性天疱疮副肿瘤性天疱疮诊疗中国专家共识（2025版）通讯作者：晋红中、王刚定义：天疱疮是一种自身免疫性大疱性疾病，副肿瘤性天疱疮（PNP）是天疱疮的特殊亚型。PNP诊断中国标准：合并肿瘤的筛查。肺部筛查：闭塞性细支气管炎。治疗方案：病理进展与新生物标记物病理1.痣亚型的临床病理学定义及黑色素瘤发生风险研究对象：7364颗痣的皮肤镜和病理研究结果：12种亚型：最多的类型为多色素性痣，绝大多数为良性。老年性非典型雀斑样痣恶性比例大。结论：部分亚型的痣存在过度治疗的现象，了解具体痣的亚型对于明确黑色素瘤发生风险，具有重要意义。2.表皮海绵状朗格汉斯细胞聚集诊断接触性皮炎纳入170例斑贴试验确诊有病理的CD。表皮中海绵状朗格汉斯细胞的聚集在CD中比例显著升高，嗜酸性粒细胞未发现显著差异。阳性比例只有26%，需要进一步验证。3.钙化防御的病理特点18例可疑钙化防御患者，对比病灶和正常组织的病理特点。单纯的小血管钙化并不能特异性指示钙化防御，伴随存在的血栓形成和内膜增生可能是特异性且有潜在致病性的病理表现。结论：钙化防御是一种临床诊断的疾病，病理有一定的特征，但需要更多的数据支持。免疫组化1.K17在角质形成细胞相关皮肤肿瘤中的表达研究方法：为了研究K17的形成是否由HPV直接诱导，分析不同动物模型和人类皮肤肿瘤样本中的K17水平。进一步在细胞模型中进行验证。研究结果：K17通常在皮肤肿瘤中表达，其存在并不直接与病毒癌蛋白的表达相关。K17的表达似乎是上皮分化的标志，而其在肿瘤组织中的缺失与上皮-间质转化相关。皮肤肿瘤中缺乏K17会增加类癌干细胞标志物，并对病毒蛋白合成产生负面影响。结论：K17是皮肤肿瘤发生的一个常见特征蛋白。K17并非HPV癌蛋白的主要靶点，但其为上皮分化的重要调控因子，因此可能在控制病毒蛋白的合成中发挥作用。遗传突变标志物1.掌跖角化病和进行性对称性红斑角化症纳入1800例表皮分化障碍性疾病的患者。SLURP1基因A22变体导致信号肽切割位点，增加了SLURP1表达和分泌，介导疾病发生。PSEK中核因子-KB信号通路和先天免疫活性通路信号激活。2.营养不良性大疱性表皮松解236例确诊营养不良性大疱性表皮松解患者。COL7A1基因的突变根据其对IV型胶原的影响可分为不同的亚型。高影响患者更易出现严重并发症、高死亡风险和鳞癌风险。诊断技术真菌PCR提高儿童头癣的诊断准确性研究对象：17名确诊的TC患儿。研究方法：同时行PCR、直接荧光镜检、真菌培养三种检测方法，随访后明确PCR检测的必要性。

结果：在基线时，PCR的敏感性为100%，而镜检和真菌培养的敏感性分别为60%和87%。通过PCR和真菌培养进行的物种鉴定在所有病例中均一致。在随访过程中，对38个正在治疗的样本进行分析显示，PCR镜检和真菌培养的敏感性分别为68%、26%和89%，而特异性分别为84%、100%和100%。结论：由于其快速且可靠的结果，PCR可能可以取代直接荧光镜检查和真菌培养来确认或排除儿童的TC。标志物组1.胶带剥离法检测脂溢性皮炎

胶带剥离法可用于检测非病变和（或）病变皮肤中SD的转录组标志物，为监测病情提供了新的无创手段。SD特征是IL231/Th17和Th22（即IL23A、IL22、PI3、LL37、S100A8、S100A12）的显著上调，部分Th1相关分子（OASL、STAT1、CXCL9）上调而Th2相关分子变化不限制。屏障标志物（CLDN118、FA2H、ELOVL3）出现下调。2.玫瑰痤疮蛋白组学特征27例玫瑰痤疮和25例健康对照的血清样本，行蛋白组学测序并进行对比。下调蛋白：补体通路；上调蛋白：炎症通路（PI3K-Akt、IL-17）、代谢（胆固醇）和神经调控通路。聚类分析显示了两种不同的终末型：炎症为主的亚型和神经-代谢为主的亚型。3.结节性痒疹转录组学特征53例结节性痒疹皮损及皮损周正常组织和16例健康对照的组织样本，行转录组测序和免疫组化并进行对比。免疫组化结果显示IL-31RA、OSM和OSMRB的表达更高，基因表达的相关性分析将Th2标记物分为两类，一类包含屏障和调控基因，另一类包含一般炎症标志物，并分别与Th17/Th22基因呈负相关和正相关。这些基因表达与NRS评分之间的相关性较弱，但与一般炎症（MMP12）及Th2（IL10、CCL18、IL4R）相关性较强。4.瘢痕疙瘩转录组学特征32例瘢痕疙瘩皮损及皮损周正常组织和22例健康对照的组织样本，行转录组测序和免疫组化并进行对比。纤维化标志物（COL10A1、COL11A1、BMP1）、T细胞标志物（CD2、CD3D、CD3E）、T细胞/NK细胞激活，迁移标志物（CCL19、CCR7、GZMI、Th1相关（OASL、MX1、CCL4）、Th2相关（IL4R、OX40ITNFRSF4、OX40LITNFSF4）及Th17/22（S100A7、S100A8、S100A9、GZMB、GZMK、CCL20）显著上调。多种免疫生物标志物表达（如CCL2、CXCL1、S100A7）与瘢痕疙瘩严重程度参数（如瘢痕疙瘩大小、可伸展性及数量）显著呈正相关。生物标记物1.化脓性汗腺炎IRAK4是IL-1R/toll-likereceptor通路的关键分子，在HS皮损中高表达，并且与炎症指标密切相关。IL-17AF在HS的发病中具有关键性作用。2.皮肤红斑狼疮IFN-a生物活性与中度至重度CLE活动期、系统性红斑狼疮（SLE）以及6个月内CLE复发风险相关。3.黑色素瘤BAUSSS包括Breslow厚度、年龄、溃疡、亚型、性别、部位，目前是黑色素瘤死亡预测的最准确的标志物。4.大疱表皮松解症血清IL-6水平在EB重症患者中显著升高，与BSA显著相关。5.玫瑰痤疮血浆CGRP水平在玫瑰痤疮患者中显著升高，不同的亚型之间没有明显差异。6.银屑病表皮胶带剥离法检测Elafin蛋白是银屑病特异性标志物，且与各种亚型无关。影像技术皮肤镜痣基线皮肤镜特征预测长期的变化特征带周边色素球、负色素网或退行性结构的痣可以预测痣直径的增长。网状和结构紊乱的痣可能会消失。与新痣相关的模式包括周边色素球模式和污点模式，污点模式可能是一种新的皮肤镜模式。UVF皮肤镜紫外光诱导荧光皮肤镜诊断皮肤疾病的正确率UVF皮肤镜有助于识别非肿瘤性皮肤病，可作为偏振光皮肤镜的补充，以提高诊断性能。表4UVF皮肤镜下不同皮肤疾病的荧光表现甲襞毛细血管镜不同甲疾患的甲襞毛细血管镜特征甲襞毛细血管镜诊断需要观察的特征：毛细血管形态（正常/轻微毛细血管变化：交叉、扭曲和扩大；异常/显著毛细血。管变化：分支、曲折、分枝状和异常）、长度（微米）、密度（每毫米的毛细血管数量）、粗细。其他特征：结构紊乱的多形性毛细血管、出血存在、无血管区以及乳头下丛的存在。表5不同甲疾患的甲襞毛细血管镜特征皮肤反射共聚焦显微镜RCM诊断皮肤肿瘤的正确性在特定诊断中获得了总体70%的RCM与组织病理学一致性。在年龄较大的患者、头颈部病变、非色素性病变以及非黑色素性病变中表现更佳，尤其是基底细胞癌。58.6%的活检可被避免，儿童患者中可高达88.2%活检被避免。远程反射共聚焦显微镜（RCM）的解读有可能将不必要的皮肤恶性肿瘤活检数量减少多达44.8%，其敏感性为89%，特异性为64%。然而，潜在的鳞状细胞癌和原位黑色素瘤不适合使用远程CCM，建议对边界性黑色素细胞病变进行随访。皮肤反射共聚焦显微镜RCM辅助判定恶性雀斑样痣手术切除范围HH-RCM检测到60%的亚临床LM，27%的病例出现治疗方案的调整；HH-RCM辅助的患者中，组织学切缘清除率为96.5%，显著高于历史队列的81%。检测亚临床LM范围的敏感性和特异性分别为94%和84%最初未发现的LMM中有75%在HH-RCM检测中被识别，研究队列的局部复发率为1.6%，而历史队列为25%。将手持RCM融入术前辅助可能会为恶性雀斑样痣提供更个性化的治疗策略，并允许选择适合非手术治疗的患者。皮肤反射共聚焦显微镜和皮肤镜RCM联合皮肤镜诊断无色素性黑色素瘤预测模型：皮肤镜下的线性不规则血管、周边色素网络、色素残留以及非典型蜂巢状结构、乱序表皮模式、表皮中的树状佩吉特细胞、低色素佩吉特细胞；RCM下的致密和稀疏小巢。该模型的诊断准确性较高（AUC=0.91），优于传统单一的模式。线场共焦光学相干断层扫描LC-OCT评估患者伤口愈合参加志愿者的前臂使用二氧化碳激光进行烧蚀。为了引起可观察的伤愈合差异，将两种不同的获批硅基配方随机分配到两个测试部位，第三个部位保持未处理状态。激光治疗后，在预定时间间隔内获取体内LC-OCT图像，时间范围为1至7天。这些图像随后使用人工智能算法进行进一步分析。LC-OCT可视化技术可以对皮肤在伤口愈合过程中的结构重组进行表征。结合人工智能算法的应用显著增强了对伤口护理干预效果的评估，更深入地理解这些干预措施如何促进伤口愈合。这对初级保健提供者和皮肤科医生尤其有价值。将人工智能算法整合到LC-OCT的无创成像中，首次实现了通过观察角质形成细胞的行为和迁移模式，为每位患者评估常用不同伤口护理干预措施的具体效果提供了可能。线场共焦光学相干断层扫描LC-OCT诊断基底细胞癌小叶结构：分叶，结构丢失。干层酥样结构和表皮囊肿。表皮分离。波浪征。海绵水肿。真表皮链接不清晰、丢失。人工智能iToBoS2024（图片数据集）iToBoS2024：从全身皮肤3D扫描图片提取的皮肤区域图片。AI通过实现对恶性病变的快速精准检测，显著推动了皮肤癌诊断的发展。在该领域，大多数公开可用的图像数据集均由单一、孤立且位于图像中心的皮肤病变构成。病变周围皮肤的背景信息对提升病变检测效果至关重要iToBoS数据集的建立正是为了应对这一挑战。该数据集包含来自100名参与者的16954张皮肤区域图像，均通过3D全身摄影获取。每张图像大致对应7x9厘米的皮肤区域，所有可疑病变均采用边界框进行标注。此外，该数据集还提供元数据例如每张图像对应的解剖位置、年龄组以及日晒损伤评分。构建该数据集的目的是为算法的训练和基准测试提供支持，进而实现皮肤癌的早期检测，并推动该技术在非临床环境中的应用。PEAN（WSI）PEAN：基于深度学习的病理阅片辅助系统基于病理学家的专业知识，像素级手工标注为训练全切片图像（WSI）辅助诊断的深度学习模型提供了重要支持。为了在最小化病理学家工作量的前提下获取其专业知识并实现精准诊断，我们通过眼动追踪设备收集病理学家的图像审阅模式。PEAN：病理学专业知识获取网络，基于收集的视觉模式能够解码病理学家的专业知识并对WSI进行诊断。采用眼动追踪设备将WSI标注所需时间减少至手工标注的4%。在5881例WSI和5类皮肤病变上评估PEAN，在诊断预测中实现了0.992的高AUC和96.3%的准确率。这项研究弥补了现有模型无法从病理学家的诊断过程中学习的空白。其高效的数据标注和精确的诊断提供了辅助。SmartProg-MEL（WSI）SmartProg-MEL：基于WSI的皮肤黑色素瘤危险分层系统HE染色的肿瘤组织包含大量尚未被临床利用的形态学信息，因此开发了一种弱监督深度学习方法SmartProg-MEL，用于WSI预测至I期黑色素瘤患者的生存结局。该模型基于深度神经网络，从WSI中提取形态学特征，以预测5年OS，并为每位患者分配生存风险评分。模型表现与已建立的预后因素进行了比较，使用一致性指数作为评估指标。该模型在IHP-MEL-2和TCGA数据集上的C指数分别为0.71和0.69，能够将患者分为高低风险两个组。MISSLE（WSI）MISSLE：基于WSI的黑色素瘤前哨淋巴结转移的预测黑色素瘤是的前哨淋巴结转移（SLNM）是重要的预后因素，目前缺乏HE病理片SLNM的预测研究。使用聚类约束注意力多实例学习（CLAM）模型在HE病理片进行SLNM预测，在四种CLAM变体中，CLAM-R50表现最佳，并进一步与临床列线图整合。采用逻辑回归支持向量机和梯度提升进行了混合建模。MISSLE在测试集上表现出最高的AUROC为0.950，识别出浅色细胞质和浆细胞样肿瘤细胞作为SLNM阳性的预测因子，而密集的黑色素沉积和类淋巴细胞肿瘤细胞则预测SLNM为阴性。cSCCNet（WSI）cSCCNet：基于WSI的cSCC转移风险的预测cSCCNet：基于原发性cSCC数字病理学的深度学习模型，用于预测转移风险。可自动在WSI中筛选肿瘤区域，随后将原发性cSCC分为高风险和低风险两类同时通过热图标记最具预测性的切片区域，以提升模型的可解释性。在测试队列中，cSCCNet预测转移风险的AUC达0.95，准确率为95%，性能优于基于基因表达的工具和临床病理分类方法。尽管该模型仍需进一步验证（包括前瞻性评估），但cSCCNet有望成为一种可靠且准确的转移风险预测工具，可轻松整合到现有的组织病理学工作流程中。ResNet20+DeepLabV3++MAKNet100（皮肤镜）融合模型：皮肤癌皮肤镜图片的分割和识别设计一个DeepLabV3+架构，使用自定义的ResNet20作为皮肤病变分割的主干模型。ResNet20的目的是通过重复使用过滤和深度学习，以便在较小和较大的皮肤病变上实现更好的学习。提出MAKNet100模型框架，用于皮肤病变的分类。贝叶斯优化（BO）用于超参数条件，采用GRADCam可视化方法，进行模型的解释。该融合框架模型在HAM10000、ISIC-2018、ISIC-2019和ISBI-2020数据集上进行验证，可分别达到90.5%、88.9%、84.5%和96.35%的准确率，并且在ISIC-2018和HAM10000上获得的最高Dice分数，分别为94.63%和96.69%。本框架在这些数据集上的皮肤病变分割和分类任务中获得了更高的准确率和精确率，融合的方法与现有技术的相比表明出更好的优势。MILK10k（皮肤镜+大体）MILK10K分级数据集：增强AI在皮肤肿瘤中的鉴别诊断MILK10k数据集包括大体和皮肤镜图像，疾病覆盖48个国际皮肤影像协作组织指定的诊断匹配诊断，包括肿瘤性和非肿瘤性以及色素性和非色素性皮肤病变。还包含了来自具有不同肤色以及罕见皮肤疾病的个体的图像。该数据集包括来自5240个病例的10480张图像，这些病例是从5个不同的中心回顾性收集的。其中，95.7%已经过活检或切除，组织病理学作为金标准。附着的数据包括年龄、性别、肤色、解剖部位和诊断等信息，具有不同程度的颗粒度。MONET框架：基于常见的、可解释的特征（如色素沉着、溃疡、毛发和皮肤标记）评估图像，创建一个用于评估机器学习模型和研究者研究平台。本研究首次介绍了皮肤病变分类的层级数据库，有助于合并具有不同粒度的数据集、识别缺失的亚型、完善相关鉴别诊断，提高未来人工智能系统的整体效用。PanDerm（多模态）PanDerm：多模态视觉模型诊断皮肤疾病训练数据集：来自4种成像方式的11个临床来源的210万张皮肤图像。图像类型包括皮肤病理学（活检标本）、临床（宽视野病变及其周围皮肤）、皮肤镜（近距离皮肤镜图像）和全身片（病变裁剪图像）。PanDerm模型：解释多种成像方式以完成各种皮肤科任务并在真实世界的黑色素瘤筛查研究中进行评估。基于的架构为ViT和CLIP框架。PanDerm在所有评估任务中都实现了更优的性能，通常在仅使用10%的标签数据时就能超越现有模型。通过纵向分析，PanDerm在早期黑色素瘤检测中的表现比临床医生高出10.2%在皮肤镜图像上提高了皮肤癌诊断的准确性11%，对128种皮肤病进行鉴别诊断时提高了16.5%。PanDerm在改善不同临床场景下皮肤病诊断方面的潜力，并可作为在其他医学专科中开发多模态基础模型的示范。RegNetY400MF（多模态）多模态神经网