黑色素瘤檢出率達95％，AI能戰勝皮膚科醫生嗎？

新聞 05-30

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哲學所言：「經濟基礎決定上層建築」。生產力的發展是社會各大領域前進的根本動力，而在其中，科學技術是第一生產力。生產力的發展和科技的進步給人們帶來了更加舒適美好的生活，但同時也給自然環境帶來了不可估量的創傷。臭氧層空洞的擴大、各種毒性化工原料的接觸，都使得人類皮膚癌的發病率大大增加。因此，醫學界關於皮膚癌早期確診的探索從未停息，近日有相關研究已經取得初步成果。

惡性黑色素瘤的發病率全世界大約新增232 000例，每年約有55 500人死於該疾病。但如果在疾病早期能夠及時發現，那它是可以治癒的，但許多病例只有在癌症晚期才能確診。

近日，一份發表在著名期刊《腫瘤學年鑒》中的研究報告顯示，德國、美國和法國的研究人員通過對人工智慧機器展示100，000多張惡性黑色素瘤(皮膚癌最致命的形式)以及良性痣(或痣)的圖像來訓練人工智慧機器識別皮膚癌。他們將人工智慧機器的表現與58名國際皮膚科醫生的表現進行了比較，發現它漏診的黑色素瘤較少，誤診的良性痣也較皮膚科醫生組少。

人工智慧是一種人工神經網路，其靈感來源於大腦中的神經細胞相互連接並對眼睛所看到的東西作出反應時的生物過程。人工智慧能夠從它「看到」的圖像中快速學習並提高效率。

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HolgerHaenssle教授解釋說：「人工智慧機器的工作原理就像孩子的大腦。為了訓練它，我們向它展示了超過10萬張惡性和良性皮膚癌和痣的圖像，並指出了每幅圖像的診斷，在整個訓練過程中只使用了皮鏡圖像，即放大了10倍的病變圖像。而通過每次訓練圖像，人工智慧機器提高了其鑒別良、惡性病變的能力。

訓練結束後，我們從海德堡圖書館創建了兩組人工智慧從未見過的測試圖像來檢測人工智慧。在此之前，我們選擇了100個難度最高的病變來測試皮膚科專家，並將專家的測試結果與人工智慧機器的結果進行比較。

來自世界各地的皮膚科醫生應邀參加了這次會議，並且其中來自世界17個國家58名醫生表示同意。其中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%)表示他們有2至5年的經驗，30人(52%)表示有5年以上的經驗。

參與該測試的皮膚科醫生被要求只通過皮鏡圖像初步診斷惡性黑色素瘤或良性葡萄胎，並作出決定如何管理的情況(手術，短期隨訪，或不需要採取行動)。

然後，4周後，他們被給予患者的臨床信息(包括年齡，性別和病變的位置)和近距離圖像相同的100例(二級)，並要求再次診斷和管理決定。教授說道：在測試的第一階段，皮膚科醫生準確地檢測出平均86.6%的黑色素瘤，並正確識別出平均71.3%的非惡性病變。

然而，當C人工智慧機器被調整到與醫生相同的水平以正確識別良性痣(71.3%)時，它能檢測到95%的黑色素瘤。在測試的第二階段，皮膚科醫生提高了他們的表現，準確診斷了88.9%的惡性黑色素瘤和75.7%的非癌症。

人工智慧漏掉的黑色素瘤較少，這意味著它比皮膚科醫生更敏感，而且它將良性痣誤診為惡性黑色素瘤的比例更低，這意味著它具有更高的特異性；這將減少不必要的手術。」當皮膚科醫生收到更多的二級臨床信息和圖像時，他們的診斷能力就會提高。

然而，人工智慧，仍然只從皮膚鏡圖像工作，沒有額外的臨床信息繼續超越醫生的診斷能力。「皮膚科專家在第一階段比經驗較少的皮膚科醫生表現更好，並更好地發現惡性黑色素瘤。

然而，他們的平均能力作出正確的診斷仍然比人工智慧更低。他說：「這些發現表明，人工智慧能夠使皮膚科醫生，包括訓練有素的專家，在檢測黑色素瘤方面表現不佳。」

然而，研究人員並不認為人工智慧會取代皮膚科醫生診斷皮膚癌，而是認為它可以作為一種額外的輔助手段。人工智慧可能為參與皮膚癌篩查的醫生提供幫助，幫助他們決定是否對病變進行活檢，並輕鬆、快速地對存儲的圖像進行評估，以獲得關於黑色素瘤發生概率的「專家意見」。

但這項研究本身也有一些局限性，包括皮膚科醫生所處的人工環境中，他們知道自己沒有做出「生死」決定；測試內容也不包括所有皮膚損傷，而且來自非高加索皮膚類型和遺傳背景的有效圖像較少，這些情況就可能使醫生並不總是遵循他們不信任的人工智慧的建議。

科學技術的發展使得人工智慧從理想逐步轉變成現實，幫助醫生提高皮膚癌的診斷水平，服務於人類健康，但目前的人工智慧技術水準還遠遠無法代替醫生的臨床診斷。人工智慧前景廣闊，技術改良日新月異，但要實現人腦的水平仍然任重而道遠。「

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