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研究:診斷皮膚癌 人工智慧比醫師精準
研究人員28日表示,他們在一項研究中讓人類與機器較量,尋找更有效且快速的皮膚癌診斷法,發現電腦比人類皮膚科醫師厲害。
德國、美國與法國團隊教導人工智慧系統如何分別皮膚病灶與良性腫瘤,提供10萬多張影像。
法新社報導,研究人員提供惡性黑素瘤與良性痣照片,測試深度學習卷積神經網絡(deeplearningconvolutionalneuralnetwork,簡稱CNN)的診斷能力,與17國的58名皮膚科醫師比較。
這些皮膚科醫師只有略過半數達到「專家」程度,累積5年以上經驗;19%有兩到5年經驗;29%為新手醫師,只有不到兩年經驗。
研究團隊在刊登於「腫瘤學年報」(AnnalsofOncology)的研究報告中寫道:「CNN診斷能力勝過大多數的皮膚科醫師。」
平均而言,人類皮膚科醫師從影像中診斷出皮膚癌的準確率為86.6%,CNN達95%。
德國海德堡大學(UniversityofHeidelberg)的研究報告第一作者赫恩斯勒(HolgerHaenssle)在聲明中說:「CNN沒有診斷出黑色素瘤的案例較少,代表敏感度比皮膚科醫師高。」
他說,CNN「將良性痣誤診為惡性黑色素癌的案例也較少…可減少不必要的手術」。
向皮膚科醫師提供更多患者與皮膚病變的資料時,診斷準確率就會提高。
研究團隊說,人工智慧有望成為更有用的工具,更快速、輕鬆地診斷皮膚癌,在癌症擴散前動手術移除。
研究團隊又說,全球每年新增約23萬2000起黑色素瘤病例且有5萬5500起死亡病例。不過,機器還是無法完全取代人類醫師,只能作為輔助。
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