未來人工智能或?qū)⒛軌驒z測皮膚癌變
CNET科技資訊網(wǎng) 1月29日 國際報道：斯坦福大學(xué)的研究人員編寫了一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其能夠在識別可能致命的皮膚疾病方面擁有與皮膚科醫(yī)生一樣的準(zhǔn)確判斷能力。 我們不妨大膽試想一下，或許某天能通過掌上設(shè)備利用人工智能方案獲得與皮膚科醫(yī)生相同的皮膚癌診斷效果?！ ∵@項研究來自斯坦福大學(xué)人工智能實驗室的一支團(tuán)隊，他們開發(fā)出一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在通過學(xué)習(xí)醫(yī)生觀察皮膚病變的方式了解如何進(jìn)行癌癥診斷。該團(tuán)隊邀請21名認(rèn)證皮膚科醫(yī)師對該算法進(jìn)行了測驗，并證明其診斷效果與人類一致。 “我們意識到其具備可行性，且不僅僅只是提供輔助效果，而是真正與人類皮膚科醫(yī)生擁有同等表現(xiàn)，”斯坦福大學(xué)人工智能實驗室副教授Sebastian Thrun在一份聲明中指出?！拔覀兊南敕ㄒ呀?jīng)徹底改變了。我們意識到，‘看，這不僅僅是一種實驗性項目，而是為人類造福的偉大機(jī)遇?！? Thrun還曾經(jīng)參與過Udacity與Google X的開發(fā)工作。由他與同事聯(lián)合撰寫的一篇相關(guān)論文已經(jīng)于本周三被發(fā)表在《自然》雜志之上。 研究人員們設(shè)想使該算法能夠與智能手機(jī)相兼容，從而確保任何人都能夠獲得這種皮膚癌診斷能力。 “早期檢測可謂至關(guān)重要，因為黑色素瘤在早期發(fā)現(xiàn)條件下的五年存活率超過99%，而晚期發(fā)現(xiàn)的存活率則僅為約14%，”論文指出。“我們開發(fā)出一種計算方式，其允許醫(yī)生與患者主動追蹤皮膚病變并進(jìn)行癌癥早期檢測?！? 該項人工智能研究屬于一套卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與谷歌用于學(xué)習(xí)圍棋技藝的系統(tǒng)屬于同一類別。 研究人員運(yùn)用了谷歌推出的一套人工智能系統(tǒng)，即已經(jīng)被用于對多種不一樣對象進(jìn)行視覺識別的GoogleNet Inception v3 CNN架構(gòu)。不過在此之前，其并未接受過對惡性癌癥及良性皮膚病變間的不一樣進(jìn)行識別的訓(xùn)練，因此該團(tuán)隊匯總出一套數(shù)據(jù)集以將這套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化皮膚科醫(yī)師。 “由于缺少龐大的皮膚癌數(shù)據(jù)集，我們只能自己動手建立數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練相關(guān)算法，”本文聯(lián)合主筆作者兼斯坦福大學(xué)研究生Brett Kuprel表示?！拔覀儚幕ヂ?lián)網(wǎng)處收集圖像，并與醫(yī)學(xué)院合作以在極為混亂的數(shù)據(jù)當(dāng)中創(chuàng)建出一套準(zhǔn)確的分類――標(biāo)簽只包含幾種語言，包括德語、阿拉伯語以及拉丁語?！? 在此項目中，編程人員同皮膚科醫(yī)師及其他眾多醫(yī)療領(lǐng)域從業(yè)者開展緊密合作。 “計算機(jī)輔助分類在良性與惡性皮膚病變領(lǐng)域的進(jìn)展能夠極大提升皮膚科醫(yī)師對于病變的診斷結(jié)果，同時為患者提供更好的治療選項，”皮膚病學(xué)教授兼論文合著者Susan Swetter表示?！叭欢覀冞€需要對該算法進(jìn)行嚴(yán)格的前瞻性驗證，而后才能將其引入臨床實踐當(dāng)中。” 去年，谷歌公司宣告其訓(xùn)練了一套算法以發(fā)現(xiàn)由糖尿病引發(fā)且可能導(dǎo)致失明的視網(wǎng)膜病變。幸運(yùn)的是，雖然現(xiàn)在此類形式的人工智能“醫(yī)師助手”尚未被正式引入醫(yī)院及診所，但基于同樣技術(shù)的人工智能圍棋棋手已經(jīng)通過比賽證明了其強(qiáng)大的能力。