用於診斷皮膚病變的人工智慧

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21 世紀醫學的最大進步將是在分子生物學突破的基礎上，精準醫學的成熟及人工智慧滲透到醫學的各個領域。

近日，在維也納醫學大學領導的一項研究中，人類皮膚病專家與計算機演算法競賽。後者取得了更好的結果，但它們目前的能力還無法取代人類。該研究結果近日已發表在《The Lancet Oncology》上。

國際皮膚影像協作組織(ISIC)和維也納醫學大學組織了一次挑戰，將511名醫生的診斷結果與來自77個不同的機器學習實驗室的139種演算法進行比較。這些實驗室參與了國際皮膚成像協作2018年的挑戰，並提前收到了10015個圖像的資料庫。該資料庫由維也納MedUni皮膚病學系的Harald Kittler團隊與澳大利亞昆士蘭大學合作建立。

資料庫中包括良性(痣、日晒斑、老年疣、血管瘤和皮膚纖維瘤)和惡性色素沉著病變(黑色素瘤、基底細胞癌和色素性鱗狀細胞癌)。

每個參與的醫生要求從1511幅圖像中隨機選擇30幅圖像進行診斷。結果很明顯，在30個病例中，成績最好的醫生正確診斷了18.8個病例，而成績最高的機器得到了25.4個正確診斷。

該研究第一作者、維也納醫學大學的Philipp Tschandl博士說：「這並不令我感到驚訝。所有參與的機器中有三分之二比人類更好，這一結果在過去幾年的類似試驗中已經得到證實。」

不能取代人類

雖然在這個實驗中演算法明顯優於人類，但這並不意味著在皮膚癌的診斷中機器將取代人類。Tschandl說：「計算機非常適合分析光學快照。但在現實生活中，診斷是一項複雜的任務。臨床醫生通常會對患者進行全面檢查，而不僅僅是單個病變。當做出診斷時，他們還會考慮額外的信息，例如疾病的持續時間、患者是否處於高風險或低風險，以及患者的年齡等，這在本研究中沒有提供。

儘管人工智慧的表現令人印象深刻，但仍有改進的餘地。對於來自未提供訓練圖像中的病變診斷，這些機器的準確性明顯較低。

經驗對於人類來說，是非常重要的。具有至少十年色素性皮膚病變診斷經驗的參與醫生表現最佳。

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