2020年3月31日-韓國(guó)研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能(AI)算法，可以對(duì)皮膚病進(jìn)行準(zhǔn)確分類，預(yù)測(cè)惡性腫瘤，提出主要治療方案，并作為臨床醫(yī)生提高診斷準(zhǔn)確率的輔助工具。借助該系統(tǒng)，大大提高了皮膚科醫(yī)生和公眾的診斷準(zhǔn)確率。這項(xiàng)新研究發(fā)表在《皮膚病學(xué)研究雜志》。
皮膚病很常見(jiàn)，但要快速看皮膚科醫(yī)生或區(qū)分惡性腫瘤和良性疾病并不總是容易的?！白罱?，人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展。對(duì)于具體的問(wèn)題，如區(qū)分黑色素瘤和痣，人工智能已經(jīng)顯示出與人類皮膚科醫(yī)生相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。然而，為了使這些系統(tǒng)在實(shí)踐中有用，需要在類似于實(shí)際操作的環(huán)境中測(cè)試它們的性能，這不僅需要對(duì)惡性病變和良性病變進(jìn)行分類，還需要將皮膚癌與許多其他皮膚病(包括炎癥和傳染病)區(qū)分開(kāi)來(lái)，”韓國(guó)首爾國(guó)立大學(xué)皮膚科首席醫(yī)學(xué)研究員Jung-Im Na博士解釋說(shuō)。
研究人員使用特殊的人工智能算法“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)惡性腫瘤，提出治療方案并對(duì)皮膚病進(jìn)行分類。研究人員收集了22萬(wàn)張患有174種皮膚病的亞洲人和高加索人的圖像，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解釋這些圖像。他們發(fā)現(xiàn)，該算法可以診斷134種皮膚病，提出主要的治療方案，將疾病分為多個(gè)類別，并通過(guò)增強(qiáng)智能來(lái)提高醫(yī)療專業(yè)人員的績(jī)效。大多數(shù)以前的研究局限于特定的二元任務(wù)，例如區(qū)分黑色素瘤和痣。
首先，將該算法的性能與21名皮膚科醫(yī)生、26名皮膚科醫(yī)生和23名普通公眾進(jìn)行了比較。其表現(xiàn)與皮膚科醫(yī)生相似，但略低于皮膚科醫(yī)生。初始測(cè)試后，測(cè)試參與者將被告知算法的結(jié)果，然后修改答案。47名臨床醫(yī)生對(duì)惡性腫瘤診斷的敏感性從77.4%提高到86.8%。同樣，23名普通人對(duì)惡性腫瘤診斷的敏感性從47.6%顯著提高到87.5%。值得注意的是，根據(jù)初步結(jié)果，如果沒(méi)有轉(zhuǎn)診專家，一般市民會(huì)錯(cuò)過(guò)一半的惡性腫瘤。
那博士說(shuō)：“我們的結(jié)果表明，我們的算法可以作為一種增強(qiáng)智能的工具，可以增強(qiáng)醫(yī)學(xué)專家診斷皮膚科的能力。”“我們期待人工智能代替人類，代替人類，支持人類成為增強(qiáng)智能，從而更快、更準(zhǔn)確地做出診斷。”
研究人員警告說(shuō)，即使提出的問(wèn)題很簡(jiǎn)單，人工智能也無(wú)法最終解釋未經(jīng)訓(xùn)練的圖像。比如只訓(xùn)練區(qū)分黑色素瘤和痣的算法，無(wú)法從黑色素瘤或痣的圖像中區(qū)分指甲血腫。如果血腫形狀不規(guī)則，算法可能診斷為黑色素瘤。他們還指出，該算法是用高質(zhì)量的圖像訓(xùn)練和測(cè)試的，如果輸入圖像的質(zhì)量較低，其性能通常會(huì)很差。
此外，與臨床環(huán)境中的診斷相比，僅使用具有最佳組成的一個(gè)圖像的診斷可能具有固有的局限性。在實(shí)踐中，皮膚科的診斷是基于各種信息來(lái)源，包括過(guò)去的病史、癥狀、與患者其他病變相比的外觀以及通過(guò)身體接觸評(píng)估的病變質(zhì)地。
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