人工智能在实验室测试中识别皮肤癌比医生更有效地确定

人工智能（AI）可以更准确地识别癌症的皮肤细胞，而不是经验丰富的医生，欧洲医学肿瘤学会（ESMO）表演的研究。

如在肿瘤学期刊历史最近的历史上，科学家们使用了100,000个黑素瘤癌细胞的图像培训了AI的神经网络，以及正常的皮肤胎记或痣。

然后使用300个Dermoscopic图像进行测试，其中100个来自该样品的最困难的照片交给58位皮肤科医生进行评估，因此可以将结论与AI的结果进行比较。

医生，超过五年的经验，不得不诊断潜在的癌症并说出需要什么类型的治疗，如果有的话。

虽然它们正确地分类了87％的黑兰瘤和71％的胎记，但AI正确地确定了95％的癌症样本。

然后，医生重新评估了四周后的同样的情况 - 在收到有关患者年龄和性别的进一步信息后，正确确定了89％的癌症样本和76％的非癌样品。

研究员Holger Haenssle表示，尽管只有访问图像数据，但AI比皮肤科医生更好地表现出来。

“卷积神经网络[CNN]错过了较少的黑色素瘤，这意味着它具有比皮肤病学家更高的敏感性，并且误诊较少的良性痣作为恶性黑素瘤，这意味着它具有更高的特异性，这将导致更少的不必要的手术，”他说。

“这些调查结果表明，深度学习卷积神经网络能够在检测黑色素瘤的任务中出现营养的皮肤科医生，包括广泛培训的专家。”

基于这些结果，技术潜力为未来向医生提供补充支持，以通知其临床决策过程，添加了Haenslele。

“大多数皮肤科医生已经将数字解剖系统使用数字解剖系统来映像和存储文档的病变并跟进。然后，CNN可以轻松迅速地评估储存的图像，以获得黑色素瘤的概率的“专家意见”。“

5月早些时候，英国总理特达可能会谈论II可以在这一领域发挥的重要性，这可以诊断高达50,000例癌症病例，每年省22,000人生命率将达到2033年。她说，这些技术的继续改善将使国家“在抗击疾病中的军械库中的一种新武器”。

“实现这一使命不仅可以节省数千人的生命，它将在医疗保健中育地孵化一个全新的行业，在全国范围内创造高技能的科学工作，”她补充道。

政府已经通过投资75米来开发新中心来表演这一理论，这将使用AI等技术来提供更好的疾病诊断。这是较广泛的300万基金的一部分，以推动英国的技术和创新。

专家还将于2017年11月介绍了Lords委员会的议员，即使用AI鉴定NHS患者的癌细胞存在“巨大机会”。然而，系统面临的最大挑战是组织和管理来自不同健康信托的大量数据。

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