据网易智能报道，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。
“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。
据网易智能报道，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。
“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。
