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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(cè)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(guó)首爾國(guó)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(duì)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(guó)首爾國(guó)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(cè)試,這需要對(duì)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(cè)惡性腫瘤,提出治療方案,并對(duì)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(duì)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。”他補(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?!毖芯咳藛T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(jiǎn)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(cè)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?!辈贿^,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(duì)皮膚癌的早期檢測(cè)。”他補(bǔ)充說:“我們希望未來的研究將評(píng)估我們的算法在臨床環(huán)境中的效用和性能?!?/p>
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