AI 检测皮肤癌，表现已优于人类专家！啊

近来，研讨人员初次标明，深度学习卷积神经网络（CNN）在检测黑色素瘤方面的体现，现已超过了经验丰富的皮肤科医生，这项研讨的论文效果宣布在了癌症期刊《Annals of Oncology》上。

CNN 是一种人工神经网络，也是人工智能的一种方式。它模拟了大脑中的神经细胞相互连接，且对眼睛看到的事物发生反映的进程。CNN 可以快速学习它“看到”的图画，并在这个学习进程中对本身表现进行改善，表现了机器学习的原理。

卷积神经网络（CNN）是人工智能的一种方式（图片来历：123RF）

在这项研讨中，研讨人员使用了超越 10 万张皮肤癌图画及确诊成果对 CNN 进行练习，进步 CNN 区别恶性和良性皮肤癌的才能。这些图画都是皮肤镜图画，即扩大倍数为 10 倍的皮肤病变图画，其间既包含良性和恶性皮肤癌，也包含皮肤上痣的图画。在完结练习后，研讨人员使用了 300 张新图画，来对 CNN 辨认癌症的才能进行评价。

在此一起，研究人员邀请了全球 17 个国家的 58 位皮肤科专家，来依据皮肤镜图画做出相应确诊。这一进程首要分为两个阶段：第一阶段时，医师们需求依据皮肤镜图画，来分辩恶性黑色素瘤或良性痣，并挑选操控病况的相关办法，包含手术、短期随访和无需采纳办法三个选项；在四周后进行的第二阶段，医师们将会收到患者的年纪、性别和病变部位等临床信息，以及这些患者的特写图画，并依据这些信息再次做出确诊和后续办法决议计划。

CNN 检测成果（赤色曲线）与皮肤科专家检测成果平均值（大型墨绿色圆点）比照。能够看出，当特异度（X 轴）数值相一起，CNN 检测成果的敏感度（Y 轴）数值显着高于皮肤科专家检测成果（图片来历：《Annals of Oncology》）

研究结果显现，在第一阶段，皮肤科医生可以精确检测到均匀 86.6% 的黑色素瘤，一起也可以精确辨认出均匀 71.3% 的非恶性病变。但是，当 CNN 辨认良性痣的精确率到达相同的 71.3% 时，它检测出黑色素瘤的精确度竟高达 95%！在第二阶段，皮肤科医生的体现有所改善，可以精确地确诊出 88.9% 的恶性黑色素瘤和 75.7% 的非癌症病变。

该研讨的榜首作者，德国海德堡大学皮肤病学系高档办理医生 Holger Haenssle 教授（图片来历：海德堡大学官网）

“这些研讨结果表明，深度学习卷积神经网络在检测黑色素瘤的过程中，比经验丰富的皮肤科专家体现还要好，”该研讨的榜首作者，德国海德堡大学皮肤病学系高档办理医师 Holger Haenssle 教授表明：“CNN 能够协助医师进行皮肤癌筛查，然后决议是否需要对病变进行活检。现在，大多数皮肤科医师现已开始使用电子皮肤镜体系，将病变转化为图画方式并进行存储，然后便利进行记载和后续随访作业。CNN 能够对存储的图画进行快速评价，以获取关于黑色素瘤确诊的信息。现在咱们正在方案进行前瞻性研讨，用来评价 CNN 对医师和患者的实践影响。”

参考资料：

[1] Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists

[2] Man against machine: AI is better than dermatologists at diagnosing skin cancer

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