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人工智能診斷皮膚癌 打敗17國58名專業(yè)醫(yī)生

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2018-06-04   瀏覽次數(shù):1758
核心提示:近日,來自德國、美國和法國的一個研討小組用跨越10萬張圖片對一小我工智能體系停止練習(xí),使它可以或許辨別出風(fēng)險的皮膚病變和良性的皮膚毀傷。這臺機械一個深度進修卷積神經(jīng)收集(CNN)在辨別惡性黑色素瘤和良性痣


近日,來自德國、美國和法國的一個研討小組用跨越10萬張圖片對一小我工智能體系停止練習(xí),使它可以或許辨別出風(fēng)險的皮膚病變和良性的皮膚毀傷。

這臺機械——一個深度進修卷積神經(jīng)收集(CNN)——在辨別惡性黑色素瘤和良性痣照片的測試中,打敗了來自17個國度的58名皮膚科大夫。個中跨越一半的皮膚科大夫是“專家”級別,有5年以上的經(jīng)歷,19%的人有2到5年的任務(wù)經(jīng)歷,29%的人是初學(xué)者。

“CNN的表示優(yōu)于年夜多半皮膚科大夫。”研討小組任務(wù)人員表現(xiàn),均勻而言,人類皮膚科大夫精確檢測出了86.6%的皮膚癌,而CNN的比例為95%。

這項研討的第一作者、海德堡年夜學(xué)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大夫的敏感度更高。”但它照樣“誤診了少部門惡性黑色素瘤,這將招致不用要的手術(shù)。”

是以,機械弗成能完整代替人類大夫,而只能作為一種幫助手腕。人體某些部位的黑色素瘤,如手指、腳指和頭皮,很難經(jīng)由過程圖片展示,人工智能能夠難以辨認“非典范”病變或病人本身沒無意識到的病變。“今朝,沒有甚么可以替換完全的臨床檢討。”墨爾本莫納什年夜學(xué)的Victoria Mar和昆士蘭年夜學(xué)的Peter Soyer表現(xiàn)。

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