研究人員開發(fā)了人工智能智能手機(jī)工具 以更好地診斷皮膚癌

已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)()系統(tǒng)，可以準(zhǔn)確地分類疾病，預(yù)測惡性腫瘤，并建議主要的治療方案，這一進(jìn)步可能與智能手機(jī)集成，作為臨床醫(yī)生的診斷輔助。這項(xiàng)發(fā)表在《綜合皮膚病學(xué)雜志》上的研究指出，使用該系統(tǒng)可以顯著提高皮膚科醫(yī)生和普通大眾的診斷準(zhǔn)確性。

韓國首爾國立大學(xué)的研究人員表示，皮膚病很常見，但在世界上的一些地方，很難通過看皮膚科醫(yī)生來區(qū)分皮膚病的良惡性?！白罱?，人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展。對于特定的問題，比如如何區(qū)分黑色素瘤和痣，人工智能顯示出的結(jié)果可與人類皮膚科醫(yī)生的結(jié)果相媲美，”來自韓國首爾國立大學(xué)的研究合著者Na Jung-Im說。Na補(bǔ)充說:“然而，為了使這些系統(tǒng)在實(shí)踐中有用，它們的性能需要在一個(gè)類似于實(shí)際操作的環(huán)境中進(jìn)行測試，這需要對惡性病變和良性病變進(jìn)行分類?！彼f，這樣的系統(tǒng)還需要區(qū)分皮膚癌和其他許多皮膚疾病，包括炎癥和感染情況。在目前的研究中，科學(xué)家開發(fā)了一個(gè)人工智能系統(tǒng)，能夠預(yù)測惡性腫瘤，提出治療方案，并對皮膚疾病進(jìn)行分類。他們收集了2,20,000張患有174種皮膚病的亞洲人和高加索人的圖像，并訓(xùn)練復(fù)雜的自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來解釋這些圖像。研究人員發(fā)現(xiàn)，該算法可以診斷134種皮膚疾病，并提出主要的治療方案，對疾病進(jìn)行多類分類，通過人工智能提高醫(yī)療專業(yè)人員的表現(xiàn)。他們表示，與21名皮膚科醫(yī)生、26名皮膚科住院醫(yī)生和23名普通市民的表現(xiàn)相比，他們的表現(xiàn)與皮膚科住院醫(yī)生相似，但略低于皮膚科醫(yī)生。根據(jù)這項(xiàng)研究，一半的惡性腫瘤可能已經(jīng)錯(cuò)過了普通公眾沒有轉(zhuǎn)介專家。Na說:“我們的研究結(jié)果表明，我們的算法可以作為一種增強(qiáng)的智能，為皮膚病診斷領(lǐng)域的醫(yī)療專業(yè)人員提供幫助?！彼a(bǔ)充道:“人工智能不會(huì)取代人類，我們希望人工智能作為增強(qiáng)智能支持人類，更快、更準(zhǔn)確地診斷疾病。”研究人員警告說，人工智能無法確定地解釋圖像，即使當(dāng)出現(xiàn)的問題很簡單時(shí)，它也沒有經(jīng)過解釋圖像的訓(xùn)練。他們舉了一個(gè)例子，說一個(gè)算法只訓(xùn)練來區(qū)分惡性黑色素瘤和叫做痣的有色皮膚病變，而不能區(qū)分一個(gè)指甲血腫和黑色素瘤或痣的圖像。研究人員解釋說，如果血腫形狀不規(guī)則，該算法可能會(huì)診斷為黑色素瘤。他們還補(bǔ)充說，該算法是使用高質(zhì)量的圖像進(jìn)行訓(xùn)練和測試的，如果輸入的圖像質(zhì)量較低，其性能通常是次優(yōu)的。Na說:“我們預(yù)計(jì)，我們的算法與a一起使用，可以鼓勵(lì)公眾去拜訪癌癥病變專家，如黑色素瘤，否則可能會(huì)被忽視。”不過，他補(bǔ)充說，公眾拍攝的照片的質(zhì)量或構(gòu)圖存在問題，可能會(huì)影響算法的結(jié)果。Na說:“如果該算法的性能能在臨床環(huán)境中重現(xiàn)，它將有望用于智能手機(jī)對皮膚癌的早期檢測?！彼a(bǔ)充說:“我們希望未來的研究將評估我們的算法在臨床環(huán)境中的效用和性能?！?/p>