深度學習技術能幫助人類診斷皮膚癌 準確率超91％

【AI世代編者按】斯坦福大學研究人員近日開發出了一款新的AI演算法，該演算法能像專業醫生一樣診斷皮膚癌。

為了實現這一效果，研究人員利用深度學習技術都對該演算法進行訓練，它一共學習了13萬張關於痣、皮疹和病變的圖片。

隨後，該演算法與21名皮膚科醫生同台競技，研發人員稱其準確率與人類醫生無異（達91%以上）。未來該演算法可能會化身為移動應用，在家中我們就能自行診斷皮膚癌了。

數據顯示，每年美國會新增540萬皮膚癌確診病人，皮膚科醫生判斷此類疾病的主要參照就包括病人皮膚上的痣和其它標記。而對於皮膚癌病人來說，時間就是生命，越早發現，生存幾率就越高。

舉例來說，黑色素瘤病人如果能儘早確診，其五年生存幾率就高達97%，但如果時間稍晚，生存幾率可能就會暴降至14%。

為了教會AI診斷皮膚癌，斯坦福大學的研究人員用到了谷歌的圖片分類深度學習演算法。隨後，AI就踏上了漫長的「看圖識病」之路。

「事實上，關於皮膚癌的資料庫很單薄，因此我們必須自力更生。」斯坦福研發人員布雷特說道。

「我們從互聯網上搜集了大量照片，並與醫學院一起對這些圖片進行了分類，用多種語言（包括德語、阿拉伯語和拉丁語）為它們貼了標籤。」

在這近13萬張有關皮膚癌的圖片中，一共包含了2032種不同的疾病類型。深度神經網路對它們進行了逐幀的掃描，以便尋找不同疾病類型的典型病症。

斯坦福團隊表示，研發該AI演算法並不是為了搶皮膚病醫生的飯碗，他們是想提供一種物美價廉的早期篩查方式。

未來，他們還會為資料庫添加更多高質量的醫療影像以便繼續訓練該演算法，在推向大眾市場前確保其安全性。（編譯/銳志）

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