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Nature封面重磅:人工智能一出馬,人類醫(yī)生就敗下陣來

   日期:2017-02-13     瀏覽:98    
核心提示:發(fā)布日期:2017-02-13 皮膚癌是人類最為常見的惡性腫瘤之一。理論上講,出現(xiàn)在皮膚表面的它

發(fā)布日期:2017-02-13

皮膚癌是人類最為常見的惡性腫瘤之一。理論上講,出現(xiàn)在皮膚表面的它們很容易就能被發(fā)現(xiàn),但人們卻往往因為皮膚癌與痣長得過于相像,而粗心大意,將它們忽略。等到病情惡化時,則已經(jīng)為時過晚。

 

這也怨不得普通人。鑒定皮膚癌是一項復雜的工作,醫(yī)生要分析它的外形和特征,甚至要動用活檢技術,從患者的組織上切下一塊來,才能確定皮膚上的異物是否真的發(fā)生了癌變。這對于沒有醫(yī)學知識的普通人而言,顯然是太復雜了。

 

上周,發(fā)表在《自然》(Nature)雜志上的一篇論文給我們提供了一項方便的工具。而它的背后,則是現(xiàn)在火爆得不行的深度學習和人工智能。

 

 

▲ 在人工智能眼里,皮膚病是這樣的(圖片來源:Nature)

 

眾所周知,機器的學習能力遠非人類能相提并論。在這項研究中,科學家們讓一個“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”(Convolutional Neural Network)分析了將近13萬張臨床上的皮膚癌圖片,這個數(shù)字比現(xiàn)在最大的研究高出了2個數(shù)量級。在大量的學習資料下,這個神經(jīng)網(wǎng)絡迅速成為了一名皮膚癌的專家。

 

都說實踐是檢驗真理的唯一標準。這個神經(jīng)網(wǎng)絡究竟準不準,也只有靠實踐來測試了。與它一同站上擂臺的,是21名資深的皮膚科醫(yī)生。一場醫(yī)學領域的“人機大戰(zhàn)”一觸即發(fā)。

 

 

                        

▲ 看似接近的不同皮膚病,在人工智能眼里,卻有著完全不同的意味(圖片來源:Nature)

 

在第一場挑戰(zhàn)中,這個神經(jīng)網(wǎng)絡與醫(yī)生們一同區(qū)分兩種不同的皮膚疾病——角質細胞癌與良性脂溢性角化病。前者是最為常見的皮膚癌。這一比較發(fā)現(xiàn),綜合靈敏性和特異性來看,這個神經(jīng)網(wǎng)絡的表現(xiàn)比大部分參與研究的皮膚科醫(yī)生都要好。

 

不服氣的人類做了第二項測試,這次他們比較的是惡性黑色素瘤與良性的痣。前者是最具殺傷力的皮膚癌。但在這場比試中,人類也同樣敗下陣來。

 

更夸張的是,人類的醫(yī)生需要十多年的訓練和培養(yǎng),還需要一代一代傳承。而人工智能則完全沒有這方面的限制。事實上,它只會變得越來越好。

 

 

▲ 這項研究登上了《Nature》的封面(圖片來源:Nature)

 

這對人類意味著什么呢?據(jù)估計,到2021年,全世界大約會有63億臺手機,差不多人手一臺。如果在這些手機上安裝分析程序,那就相當于有了63億名專業(yè)的皮膚科醫(yī)生。到了那個時候,每個人都能方便地對自己皮膚上的異物進行拍照,掃描和分析,第一時間知道自己的患病風險。

 

一個讓人興奮的人工智能時代,正在到來!

來源:藥明康德

 
 
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