AI算法能看图诊病 让皮肤癌无处可逃

    斯坦福大学研究人员近日开发出了一款新的AI算法,该算法能像专业医生一样诊断皮肤癌。为了实现这一效果,研究人员利用深度学习技术都对该算法进行训练,它一共学习了13万张关于痣、皮疹和病变的图片。

    随后,该算法与21名皮肤科医生同台竞技,研发人员称其准确率与人类医生无异(达91%以上)。未来该算法可能会化身为移动应用,在家中我们就能自行诊断皮肤癌了。

    数据显示,每年美国会新增540万皮肤癌确诊病人,皮肤科医生判断此类疾病的主要参照就包括病人皮肤上的痣和其它标记。而对于皮肤癌病人来说,时间就是生命,越早发现,生存几率就越高。举例来说,黑色素瘤病人如果能尽早确诊,其五年生存几率就高达97%,但如果时间稍晚,生存几率可能就会暴降至14%。

    为了教会AI诊断皮肤癌,斯坦福大学的研究人员用到了谷歌的图片分类深度学习算法。随后,AI就踏上了漫长的“看图识病”之路。

    “事实上,关于皮肤癌的数据库很单薄,因此我们必须自力更生。”斯坦福研发人员布雷特说道。“我们从互联网上搜集了大量照片,并与医学院一起对这些图片进行了分类,用多种语言(包括德语、阿拉伯语和拉丁语)为它们贴了标签。”

    在这近13万张有关皮肤癌的图片中,一共包含了2032种不同的疾病类型。深度神经网络对它们进行了逐帧的扫描,以便寻找不同疾病类型的典型病症。

    斯坦福团队表示,研发该AI算法并不是为了抢皮肤病医生的饭碗,他们是想提供一种物美价廉的早期筛查方式。未来,他们还会为数据库添加更多高质量的医疗影像以便继续训练该算法,在推向大众市场前确保其安全性。(编译/锐志)

     


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