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利用卷積神經網絡(CNN)檢測皮膚癌準確率高達95%

人工智能 深度學習
由德國、美國和法國科研人員組成的研究小組用10萬多張圖片對搭載了人工智能(AI)系統的機器進行了訓練,該機器使用了卷積神經網絡(CNN)算法,從而可以區分出危險的皮膚病和良性的皮膚損傷。

 由德國、美國和法國科研人員組成的研究小組用10萬多張圖片對搭載了人工智能(AI)系統的機器進行了訓練,該機器使用了卷積神經網絡(CNN)算法,從而可以區分出危險的皮膚病和良性的皮膚損傷。

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這臺機器在一場區分惡性黑素瘤和良性痣的照片測試中,打敗了來自17個國家的58名皮膚科醫生。這些醫生中,52%是擁有5年以上經驗的“專家”,19%的醫生擁有2到5年工作經驗,還有29%的醫生是不到2年經驗的初學者。這場測試中人工智能的準確率達到了95%,遠超準確率86.6%的人類皮膚科醫生。但是在得到更多病例時,人類醫生表現有所改善。

這項研究的***作者,海德堡大學的Holger Haenssle在一份聲明中說:“CNN檢測出了更多的黑色素瘤,這意味著它比皮膚科醫生的敏感度更高。”但是它還“誤診了一少部分惡性黑素瘤,這將導致不必要的手術。”

現在世界上每年有大約232,000新發黑素瘤病例,其中有55,500人因此死亡,人工智能的使用可以更快、更容易地診斷皮膚癌。但是,機器只是一種輔助手段,不可能完全取代人類醫生。人體某些部位的黑素瘤,如手指、腳趾和頭皮,很難通過圖片展現。墨爾本莫納什大學的Victoria Mar和昆士蘭大學的彼Peter Soyer在一篇發表在該研究報告的社論中表示“目前,沒有什么可以替代徹底的臨床檢查”。

責任編輯:杜寧 來源: 網絡整理
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