人工智慧可以發現面板癌以及訓練有素的醫生
斯坦福大學的研究人員發明瞭一種人工智慧演算法，既能識別面板癌，也能識別專業醫生。該專案使用一種稱為深度學習的技術，對近13萬張痣、皮疹和皮損影象進行了培訓。隨後，它與21名人類面板科醫生進行了正面對照試驗，其創造者說，它的準確率與人類相當（“至少”91%的準確率相當）。在未來，他們建議可以用它來建立一個移動應用程式，在家裡發現面板癌。
在美國，每年大約有540萬新的面板癌病例被診斷出來。鑒別多種疾病的通常過程包括面板科醫生對面板上的痣或其他痕跡進行目視檢查。眾所周知，越早發現這種疾病，存活的機會就越大。例如，早期發現的黑色素瘤的5年生存率約為97%；但在後期被髮現時，這個數字下降到14%左右。
為了教他們的人工智慧如何識別面板癌，斯坦福大學的研究人員從谷歌（Google）為影象分類建立的一個現有的深度學習演算法開始。正如發表在《自然》雜誌上的一篇關於他們工作的論文所描述的那樣，研究人員為這個專案提供了從世界各地收集的數以萬計的影象，以及識別他們顯示的癌症型別或是良性腫瘤的標簽。
該論文的合著者佈雷特·庫普勒（Brett Kuprel）在斯坦福大學（Stanford University）的一篇部落格文章中說：“沒有一個龐大的面板癌資料集，我們只能訓練我們的演算法，所以我們必須自己**。”我們從網際網路上收集影象，並與醫學院合作，利用非常混亂的資料建立了一個很好的分類法——僅標簽就有幾種語言，包括德語、阿拉伯語和拉丁語。”
研究小組最終得到了一個包含129450張圖片的資料庫，這些圖片涵蓋了2032種不同的疾病。然後，深層神經網路逐畫素掃描這些影象，尋找每個診斷的共同特徵。研究人員說，到培訓期結束時，該網路能夠“與所有受測專家一樣”識別疾病。以黑色素瘤為例，人類面板科醫生正確識別了95%的惡**變和76%的良性痣。在相同的測試中，96%的時間裡，惡性樣本的AI是正確的，90%的時間裡，無害的病變是正確的。
斯坦福大學的研究小組說，開發他們的專案的目的不是取代人類面板科醫生，而是為人們提供一個廉價的早期篩查選擇。希望能有一個更先進的演算法版本可以變成一個應用程式，在家裡使用。然而，這需要對人工智慧進行額外的培訓（人工智慧習慣於處理高質量的醫學影象，而不是智慧**拍攝的那種影象），而且在這種程式公開之前，還需要對其安全性進行更嚴格的評估。
- 發表於 2021-05-09 14:50
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