研究人员周二表示，在一项寻找更好、更快的皮肤癌诊断方法的研究中，人工智能在诊断皮肤癌方面击败了 17 个国家的 58 名皮肤科医生。
更好的。
来自德国、美国和法国的研究团队使用超过 10 万张图像来训练人工智能 (AI) 系统，以区分危险的皮肤病变和良性皮肤病变。
该机器——深度学习卷积神经网络（CNN）——后来在区分恶性黑色素瘤和良性痣照片的测试中击败了来自 17 个国家的 58 名皮肤科医生。
超过一半的皮肤科医生是拥有5年以上经验的“专家”级别，19%拥有2至5年经验，29%是经验不足两年的初学者。
该团队在《肿瘤学年鉴》上发表的一篇论文中写道：“CNN 的表现比大多数皮肤科医生都要好。
”平均而言，人类皮肤科医生准确检测出 86.6% 的皮肤癌，而 CNN 的准确率仅为 95%。
该研究的主要作者、海德堡大学的 Holger Haenssle 在一份声明中表示：“CNN 检测到了更多的黑色素瘤，这意味着它比皮肤科医生更敏感。
” “但也有少数恶性黑色素瘤被误诊，导致不必要的手术。
”随着这些“皮肤科医生”获得更多有关患者及其皮肤病变的信息，他们的表现得到了改善。
研究小组表示，人工智能可能是一种有用的工具，可以更快速、更轻松地诊断皮肤癌，并在其扩散之前通过手术将其切除。
他们补充说，世界上每年大约有 1,000 例新发黑色素瘤病例，55,000 人死于该病。
但机器并不能完全取代人类医生，只是起到辅助手段的作用。
身体某些部位的黑色素瘤，如手指、脚趾和头皮，很难通过图片显示出来，人工智能可能很难识别出“非典型”病变或患者自己没有意识到的病变。
墨尔本莫纳什大学的维多利亚·马尔和昆士兰大学的彼得·索耶在该研究附带的社论中写道：“目前，没有什么可以替代彻底的临床检查。