AI会看病？深度神经网络开始学会诊断皮肤癌

《自然》本周在线发表的论文Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks描述了一种根据照片分类皮肤癌的新算法。这项研究突出展示了人工智能支持、简化和扩展皮肤癌诊断的潜力。

该卷积神经网络的结构。

Esteva et al.

皮肤癌是最为常见的人类恶性肿瘤，通常由肉眼观察诊断，然后通过活体组织切片和组织学检查确诊。研究者过去曾试图开发自动分类系统，但由于皮肤病变的外观差异很大，实现这一点并非易事。斯坦福大学的Andrew Esteva及同事用来自2000例不同皮肤癌病例的129,000张图像训练了一种深度学习算法，克服了这一难关。他们评估了系统识别最常见和死亡率最高的皮肤癌类型（分别为角质形成细胞皮肤癌和恶性黑素瘤）的能力，并发现系统与21位专业临床医生的表现相当。

皮肤病变分类与训练图例。

Esteva et al.

作者提醒，他们的系统还未在现实临床环境中得到验证，但它影响初级保健的潜力是巨大的。他们总结认为，这一系统可扩展到包括眼科、放射学科和病理学科在内的其它领域，如果安装在手机上，还能提供廉价而普遍的重要诊断服务。ⓝ

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Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks

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Medicine: The final frontier in cancer diagnosis