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人工智能诊断皮肤癌 打败17国58名专业医生

作者: 编辑: 来源: 发布日期: 2018.06.06
信息摘要:
这台机器——一个深度学习卷积神经网络(CNN)——在区分恶性黑色素瘤和良性痣照片的测试中,打败了来自17个国家的58名皮肤科医生。其中超过一…

近日,来自德国、美国和法国的一个研究小组用超过10万张图片对一个人工智能系统进行训练,使它能够区分出危险的皮肤病变和良性的皮肤损伤。 

这台机器——一个深度学习卷积神经网络(CNN)——在区分恶性黑色素瘤和良性痣照片的测试中,打败了来自17个国家的58名皮肤科医生。其中超过一半的皮肤科医生是“专家”级别,有5年以上的经验,19%的人有2到5年的工作经验,29%的人是初学者。

 东莞博宁电子科技,成立于2004年,作为中国较早的点胶设备制造商之一,凭借对不同行业的施胶工艺、工作环境、环保标准的专业掌控,为行业突破了许多行业壁垒.多年研发经验和精湛的技术工艺使博宁电子高速点胶机产品领先同行业多年,不仅结构独具特色,操作简便,而且性能卓越,主要表现在点胶速度快、精准,出胶稳定,断胶干净,不滴漏胶,为客户实现了高速度、高精度的电子智能制造方案,大大提高了点胶生产效率和自动化生产水平. 

“CNN的表现优于大多数皮肤科医生。”研究小组工作人员表示,平均而言,人类皮肤科医生准确检测出了86.6%的皮肤癌,而CNN的比例为95%。 这项研究的第一作者、海德堡大学的Holger Haenssle在一份声明中说:“CNN检测出了更多的黑色素瘤,这意味着它比皮肤科医生的敏感度更高。”但它还是“误诊了少部分恶性黑色素瘤,这将导致不必要的手术。” 因此,机器不可能完全取代人类医生,而只能作为一种辅助手段。

人体某些部位的黑色素瘤,如手指、脚趾和头皮,很难通过图片展现,人工智能可能难以识别“非典型”病变或病人自己没有意识到的病变。“目前,没有什么可以替代彻底的临床检查。”墨尔本莫纳什大学的Victoria Mar和昆士兰大学的Peter Soyer表示。

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