據(jù)在華盛頓特區(qū)舉行的美國(guó)皮膚科學(xué)院年會(huì)的研究人員稱，盡管人工智能系統(tǒng)已經(jīng)顯示出檢測(cè)皮膚癌的潛力，但在將其用于“現(xiàn)實(shí)世界”應(yīng)用中之前還需要做更多的工作。

“用于皮膚癌檢測(cè)的AI系統(tǒng)仍處于早期階段，”紐約州紐約大學(xué)朗格健康中心的皮膚科醫(yī)生兼助理教授Roger S. Ho在一份準(zhǔn)備好的聲明中說?！斑€沒有100%明確的方法?！?/p>

關(guān)于AI和皮膚癌檢測(cè)功效的觀點(diǎn)明顯不同。一個(gè)最近的研究 發(fā)表在腫瘤學(xué)年報(bào) 發(fā)現(xiàn)，基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)跑贏不同程度的經(jīng)驗(yàn)的皮膚科醫(yī)生數(shù)?；F盧大學(xué)的研究人員 發(fā)現(xiàn)，一種機(jī)器學(xué)習(xí)軟件能夠在最早，最可治療的階段檢測(cè)出黑色素瘤皮膚癌，并指出他們的方法“可能是皮膚癌臨床決策支持的非常強(qiáng)大的工具。

在基于AI的皮膚癌檢測(cè)和智能手機(jī)應(yīng)用程序方面，皮膚科醫(yī)生指出需要在以下方面進(jìn)行改進(jìn)：評(píng)分系統(tǒng)和種族多樣性。

Ho說，Al算法將皮膚癌評(píng)分分配給可疑部位，盡管皮膚科醫(yī)生可能不知道如何解釋這些評(píng)分。而且，用于訓(xùn)練皮膚癌識(shí)別AI算法的圖像通常是在“最佳條件”下拍攝的照片。當(dāng)使用基于智能手機(jī)的方法來檢測(cè)皮膚癌時(shí)，這可能是個(gè)問題。

Ho說：“僅僅因?yàn)橛?jì)算機(jī)可以以接近100%的精度讀取這些經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)集，并不意味著它們可以讀取任何圖像?！?“每個(gè)人都有不同的電話，燈光，背景?！?/p>

盡管膚色較淺的人更容易受到感染，但是有色人種也可能患上皮膚癌。但是，基于AI的系統(tǒng)大多是使用皮膚白皙的患者進(jìn)行訓(xùn)練的。不過，尚未訓(xùn)練AI系統(tǒng)來檢測(cè)手掌或腳底上的皮膚癌，而皮膚較黑的人受到的影響尤其嚴(yán)重。

德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的奧斯汀戴爾??醫(yī)學(xué)院的教授Adewole Adamson，醫(yī)學(xué)博士，MPP在同一份聲明中說：“該算法僅與您教過的方法一樣好?！?“如果您還沒有教它診斷有色皮膚中的黑色素瘤，那么您將有可能在算法完成后無法做到這一點(diǎn)。”

隨著AI迅速成為在其他醫(yī)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行診斷的流行方法，Ho補(bǔ)充說，皮膚科醫(yī)生應(yīng)該學(xué)會(huì)接受AI。但是，他否認(rèn)AI是100%準(zhǔn)確的想法。此外，他補(bǔ)充說，基于AI的皮膚癌檢測(cè)方法和智能手機(jī)不應(yīng)取代皮膚科醫(yī)生的拜訪。

“我不認(rèn)為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的“人與機(jī)器”框架是正確的，”亞當(dāng)森總結(jié)說?！斑@將更像AI將支持皮膚科醫(yī)生，并使皮膚科醫(yī)生變得更好?！?/p>