利用人工智能识别早期黑色素瘤，为患者赢得诊疗时间

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视频介绍

利用智能手机来检测皮肤癌是科学家们十多年来一直在探索的想法。早在2011年，科学家就研究了一款能够评估 异常痣和雀斑的应用。2017年，研究人员利用人工智能来检测潜在的皮肤癌，其准确度与训练有素的皮肤科医生相当。近期，麻省理工学院和哈佛大学的研究人员开发的一种新的深度学习系统，通过使用皮肤科医生常用的方法，实现了在早期阶段发现黑色素瘤。该方法通过使用皮肤科医生常用的方法，即所谓的“丑小鸭”标准来实现目标。“丑小鸭”标准，是指一个人身上的大多数痣看起来都很相似，而那些不相似的痣，就是所谓的“丑小鸭”，这也就是黑色素瘤的警告信号。研究人员表示，他们的系统是第一个复制这一过程的系统，他们首先建立了一个包含33000多张广角图像的数据库，在这些图像中，既有可疑的病变，也有非可疑的病变，这些病变由三位训练有素的皮肤科医生进行标注。经过对数据库的培训以及随后的改进和测试，该系统能够区分可疑和非可疑病变，灵敏度为90.3%，特异性为89.9%，比此前公布的系统有了改进。目前，该团队将继续开发该算法，希望能进一步开展临床试验。这也让我们看到早期识别皮肤癌的希望。