引導(dǎo)關(guān)注近日，《Nature》雜志在封面發(fā)表一篇文章：利用深度學(xué)習(xí)算法診斷皮膚癌，準(zhǔn)確度達(dá)到91%，可以與醫(yī)生比肩。
谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何辨別貓和狗的？人工智能和人不同，人見了幾次貓以后他就知道貓是什么樣子的，但是對(duì)于一個(gè)機(jī)器，人們需要給它喂數(shù)以萬計(jì)的圖片以后，它經(jīng)過深度學(xué)習(xí)才能識(shí)別出什么是貓。
同樣的，如果人給人工智能系統(tǒng)提供高質(zhì)量的皮膚癌圖片，系統(tǒng)經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)也可以識(shí)別出什么是皮膚癌，最近斯坦福大學(xué)在《Nature》上發(fā)表了一篇與此相關(guān)的研究成果，并將該人工智能系統(tǒng)與24位資深的皮膚病專家相對(duì)比，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率在91%左右。
篩選圖像數(shù)據(jù)
該文章的共同作者斯坦福研究生BrettKuprel表示：“該研究的另一個(gè)難點(diǎn)在于，當(dāng)時(shí)還沒有足夠大的高質(zhì)量皮膚癌圖像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能算法，我們必須自己來解決。”
最后，研究人員還是收集到了約130000幅皮膚病變的圖像，包含了超過2000種不同的疾病。他們使用這些圖像創(chuàng)建了一個(gè)圖像庫，并將其作為原始像素提供給算法，每個(gè)像素都帶有標(biāo)簽，描述了相關(guān)疾病的附加數(shù)據(jù)。然后研究人員研究出一套算法，讓算法弄清楚了這些圖片的內(nèi)在聯(lián)系：即疾病經(jīng)由組織傳播在外觀上所遵循的規(guī)則。
這就是人工智能如何分割它所看到的不同類別皮膚病圖片
在最后的測(cè)試中，研究人員只是使用了高質(zhì)量、并且活性被驗(yàn)證的惡性黑色毒瘤和惡性腫瘤圖像，并標(biāo)記哪些需要治療、活檢或者僅僅是安慰一下。
當(dāng)研究人員將人工智能系統(tǒng)得到的診斷結(jié)果與21名醫(yī)生診斷的結(jié)果相對(duì)照的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，所有癌性病變和不得到假陽性結(jié)果兩方面都表現(xiàn)良好，準(zhǔn)確率在91%，這已經(jīng)與醫(yī)生的水平相當(dāng)了。
利用手機(jī)做診斷
Esteva表示，雖然團(tuán)隊(duì)尚未做出一個(gè)上線的APP，但是這已經(jīng)達(dá)到我們的預(yù)期，我們的本意就是想讓民眾獲得更優(yōu)質(zhì)、方便的醫(yī)療服務(wù)。
更讓我興奮的是，現(xiàn)如今智能手機(jī)已經(jīng)無處不在了，每個(gè)手機(jī)上都含有各種各樣的傳感器和相機(jī)，我們可以通過手機(jī)圖像直接用人工智能系統(tǒng)判斷是否患皮膚癌，同時(shí)如果皮膚癌的問題解決了，那么其他疾病還會(huì)遙遠(yuǎn)了嗎？
重要的是我們知道了人工智能為了區(qū)分圖片是如何做決策的。良性和惡性皮膚病變計(jì)算機(jī)輔助分類研究的進(jìn)展，可以幫助皮膚病醫(yī)生提高診斷具有挑戰(zhàn)性的病病變的能力，并為患者提供更好的管理方案。”論文作者斯坦福大學(xué)皮膚科教授SusanSwetter表示，“不過在在臨床實(shí)踐中實(shí)施之前，嚴(yán)格的前瞻性驗(yàn)證算法是必要的。“
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