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                  研究人员开发了人工智能智能手机工具 以更好地诊断皮肤癌

                  • 互联网
                  • 2020-04-06 13:39:09

                  已经开发了一个()系统,可以准确地分类疾病,预测恶性肿瘤,并建议主要的治疗方案,这一进步可能与智能手机集成,作为临床医生的诊断辅助。这项发表在《综合皮肤病学杂志》上的研究指出,使用该系统可以显著提高皮肤科医生和普通大众的诊断准确性。

                  韩国首尔国立大学的研究人员表示,皮肤病很常见,但在世界上的一些地方,很难通过看皮肤科医生来区分皮肤病的良恶性。“最近,人工智能在医学上的应用取得了显著进展。对于特定的问题,比如如何区分黑色素瘤和痣,人工智能显示出的结果可与人类皮肤科医生的结果相媲美,”来自韩国首尔国立大学的研究合著者Na Jung-Im说。Na补充说:“然而,为了使这些系统在实践中有用,它们的性能需要在一个类似于实际操作的环境中进行测试,这需要对恶性病变和良性病变进行分类。”他说,这样的系统还需要区分皮肤癌和其他许多皮肤疾病,包括炎症和感染情况。在目前的研究中,科学家开发了一个人工智能系统,能够预测恶性肿瘤,提出治疗方案,并对皮肤疾病进行分类。他们收集了2,20,000张患有174种皮肤病的亚洲人和高加索人的图像,并训练复杂的自学习神经网络系统来解释这些图像。研究人员发现,该算法可以诊断134种皮肤疾病,并提出主要的治疗方案,对疾病进行多类分类,通过人工智能提高医疗专业人员的表现。他们表示,与21名皮肤科医生、26名皮肤科住院医生和23名普通市民的表现相比,他们的表现与皮肤科住院医生相似,但略低于皮肤科医生。根据这项研究,一半的恶性肿瘤可能已经错过了普通公众没有转介专家。Na说:“我们的研究结果表明,我们的算法可以作为一种增强的智能,为皮肤病诊断领域的医疗专业人员提供帮助。”他补充道:“人工智能不会取代人类,我们希望人工智能作为增强智能支持人类,更快、更准确地诊断疾病。”研究人员警告说,人工智能无法确定地解释图像,即使当出现的问题很简单时,它也没有经过解释图像的训练。他们举了一个例子,说一个算法只训练来区分恶性黑色素瘤和叫做痣的有色皮肤病变,而不能区分一个指甲血肿和黑色素瘤或痣的图像。研究人员解释说,如果血肿形状不规则,该算法可能会诊断为黑色素瘤。他们还补充说,该算法是使用高质量的图像进行训练和测试的,如果输入的图像质量较低,其性能通常是次优的。Na说:“我们预计,我们的算法与a一起使用,可以鼓励公众去拜访癌症病变专家,如黑色素瘤,否则可能会被忽视。”不过,他补充说,公众拍摄的照片的质量或构图存在问题,可能会影响算法的结果。Na说:“如果该算法的性能能在临床环境中重现,它将有望用于智能手机对皮肤癌的早期检测。”他补充说:“我们希望未来的研究将评估我们的算法在临床环境中的效用和性能。”

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