研究人员表示这个人工智能系统可以帮助医生诊断皮肤病

研究人员开发了一种基于深度学习的(A I)，它可以准确地分类皮肤疾病，预测恶性肿瘤，提出主要的治疗方案，并作为提高临床医生诊断准确性的辅助工具。 在这一系统的帮助下，皮肤科医生以及一般公众的诊断准确性显著提高，这项研究发表在调查杂志上。 皮肤病是常见的，但并不总是很容易迅速拜访皮肤科医生或区分恶性和良性情况。 “最近，人工智能在医学中的应用取得了显著进展。 韩国首尔国立大学的首席调查员Jung-ImNa说：“对于一些具体问题，例如区分和nevi，人工智能的结果与人类皮肤科医生的结果相当。 大多数先前的研究都局限于特定的二元任务，如区分黑色素瘤和nevi。 “我们的结果表明，我们的算法可以作为增强智能，可以增强医学专业人员在诊断皮肤科，”Na补充道。 利用一种专门的人工智能算法-“卷积神经网络”，研究小组开发了一种能够预测恶性肿瘤、提出治疗方案和分类皮肤病的方法。 他们收集了220，000张患有174种皮肤病的亚洲人和高加索人的图像，并训练了神经网络来解释这些图像。 他们发现该算法可以诊断134种皮肤疾病，并提出初步的治疗方案，在疾病之间进行多类分类，并通过增强智力提高医疗专业人员的性能。 纳说：“我们期望人工智能不是取代人类，而是支持人类作为增强智能来更快、更准确地进行诊断。”研究人员警告说，人工智能不能确定地解释图像，即使出现的问题是直截了当的，它也没有被训练来解释。 例如，一种仅训练以区分黑色素瘤和nevi的算法不能区分指甲血肿图像和黑色素瘤或痣。 如果血肿形状不规则，该算法可能诊断为黑色素瘤。 他们还指出，该算法是使用高质量图像进行训练和测试的，如果输入图像质量低，其性能通常是次优的。 纳说：“我们预计，在智能手机上使用我们的算法可能会鼓励公众访问癌症病变的专家，如黑色素瘤，否则可能会被忽略，然而，公众拍摄的照片的质量或组成可能会影响算法的结果。