人工智慧診治皮膚癌，比醫生更準確

本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

本周二，一篇關於皮膚癌診斷的文章發表在了醫療期刊《腫瘤學年鑒》（Annals of Oncology）上。研究結果表明，計算機比人類皮膚科醫生更擅長檢測皮膚癌，更專業一點來講，是深度學習卷積神經網路（CNN）在檢測皮膚癌方面的表現優於有經驗的皮膚科醫生。

這項研究是由來自德國、美國和法國的研究人員組成的小組，建立了一個人工智慧系統，並使用了10多萬張圖片教其區分惡性皮膚損傷以及良性皮膚損傷。隨後，該系統——一個深度學習卷積神經網路（CNN）——與來自17個國家的58位國際皮膚科醫生的診斷進行了對比，結果顯示CNN比皮膚科醫生漏診的黑色素瘤更少，誤診良性痣的幾率更低。

在這58位國際專家中，30人（52%）表示他們擁有五年以上的經驗；17人（29%）表示他們在皮膚鏡檢查方面的經驗不足兩年，11人（19%）表示他們擁有兩到五年的經驗。

研究人員在該論文中表述道：「CNN的表現要好於大多數的皮膚科醫生。」平均而言，類皮膚科醫生準確地檢測到平均86.6%的黑色素瘤，正確地識別出平均71.3%的非惡性病變。然而，當CNN與醫生水平相當，即正確識別出71.3%的良性痣時，它檢測到95%的黑色素瘤。

這項研究的第一作者，德國海德堡大學皮膚科高級管理醫師Holger Haenssle教授表示，「CNN漏診的黑色素瘤更少，表明它比皮膚科醫生有更高的敏感度，並且它將良性痣誤診為惡性黑色素瘤的次數也更少，這意味著它的專業性更強。這將幫我們省去更多不必要的手術。」

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