人工智能可以发现皮肤癌以及训练有素的医生
斯坦福大学的研究人员发明了一种人工智能算法，既能识别皮肤癌，也能识别专业医生。该项目使用一种称为深度学习的技术，对近13万张痣、皮疹和皮损图像进行了培训。随后，它与21名人类皮肤科医生进行了正面对照试验，其创造者说，它的准确率与人类相当（“至少”91%的准确率相当）。在未来，他们建议可以用它来创建一个移动应用程序，在家里发现皮肤癌。
在美国，每年大约有540万新的皮肤癌病例被诊断出来。鉴别多种疾病的通常过程包括皮肤科医生对皮肤上的痣或其他痕迹进行目视检查。众所周知，越早发现这种疾病，存活的机会就越大。例如，早期发现的黑色素瘤的5年生存率约为97%；但在后期被发现时，这个数字下降到14%左右。
为了教他们的人工智能如何识别皮肤癌，斯坦福大学的研究人员从谷歌（Google）为图像分类建立的一个现有的深度学习算法开始。正如发表在《自然》杂志上的一篇关于他们工作的论文所描述的那样，研究人员为这个项目提供了从世界各地收集的数以万计的图像，以及识别他们显示的癌症类型或是良性肿瘤的标签。
该论文的合著者布雷特·库普勒（Brett Kuprel）在斯坦福大学（Stanford University）的一篇博客文章中说：“没有一个庞大的皮肤癌数据集，我们只能训练我们的算法，所以我们必须自己**。”我们从互联网上收集图像，并与医学院合作，利用非常混乱的数据创建了一个很好的分类法——仅标签就有几种语言，包括德语、阿拉伯语和拉丁语。”
研究小组最终得到了一个包含129450张图片的数据库，这些图片涵盖了2032种不同的疾病。然后，深层神经网络逐像素扫描这些图像，寻找每个诊断的共同特征。研究人员说，到培训期结束时，该网络能够“与所有受测专家一样”识别疾病。以黑色素瘤为例，人类皮肤科医生正确识别了95%的恶**变和76%的良性痣。在相同的测试中，96%的时间里，恶性样本的AI是正确的，90%的时间里，无害的病变是正确的。
斯坦福大学的研究小组说，开发他们的项目的目的不是取代人类皮肤科医生，而是为人们提供一个廉价的早期筛查选择。希望能有一个更先进的算法版本可以变成一个应用程序，在家里使用。然而，这需要对人工智能进行额外的培训（人工智能习惯于处理高质量的医学图像，而不是智能**拍摄的那种图像），而且在这种程序公开之前，还需要对其安全性进行更严格的评估。
- 发表于 2021-05-09 14:50
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- 分类：互联网
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