利用卷积神经网络(CNN)检测皮肤癌准确率高达95%

人工智能 深度学习
由德国、美国和法国科研人员组成的研究小组用10万多张图片对搭载了人工智能(AI)系统的机器进行了训练,该机器使用了卷积神经网络(CNN)算法,从而可以区分出危险的皮肤病和良性的皮肤损伤。

 由德国、美国和法国科研人员组成的研究小组用10万多张图片对搭载了人工智能(AI)系统的机器进行了训练,该机器使用了卷积神经网络(CNN)算法,从而可以区分出危险的皮肤病和良性的皮肤损伤。

[[232239]]

这台机器在一场区分恶性黑素瘤和良性痣的照片测试中,打败了来自17个国家的58名皮肤科医生。这些医生中,52%是拥有5年以上经验的“专家”,19%的医生拥有2到5年工作经验,还有29%的医生是不到2年经验的初学者。这场测试中人工智能的准确率达到了95%,远超准确率86.6%的人类皮肤科医生。但是在得到更多病例时,人类医生表现有所改善。

这项研究的***作者,海德堡大学的Holger Haenssle在一份声明中说:“CNN检测出了更多的黑色素瘤,这意味着它比皮肤科医生的敏感度更高。”但是它还“误诊了一少部分恶性黑素瘤,这将导致不必要的手术。”

现在世界上每年有大约232,000新发黑素瘤病例,其中有55,500人因此死亡,人工智能的使用可以更快、更容易地诊断皮肤癌。但是,机器只是一种辅助手段,不可能完全取代人类医生。人体某些部位的黑素瘤,如手指、脚趾和头皮,很难通过图片展现。墨尔本莫纳什大学的Victoria Mar和昆士兰大学的彼Peter Soyer在一篇发表在该研究报告的社论中表示“目前,没有什么可以替代彻底的临床检查”。

责任编辑:杜宁 来源: 网络整理
相关推荐

2022-02-17 10:34:21

神经网络识别验证码

2017-09-09 15:00:17

谷歌AI皮肤病

2023-08-15 14:55:57

2023-08-08 13:54:15

2017-05-04 18:30:34

大数据卷积神经网络

2023-06-21 09:15:30

AI 技术神经网络

2017-03-16 14:06:31

人工智能诊断皮肤癌AI技术

2019-06-03 13:10:30

神经网络机器学习人工智能

2021-08-10 16:01:18

模型人工智能深度学习

2020-10-09 08:31:00

AI

2020-04-26 15:35:49

神经网络决策树ImageNet

2021-06-22 09:46:52

神经网络人工智能深度学习

2023-08-07 11:41:44

2020-09-18 11:40:44

神经网络人工智能PyTorch

2023-05-04 09:39:16

AI模型

2019-01-03 09:04:04

谷歌系统机器

2018-06-12 07:15:18

阿里巴巴技术语音识别

2017-09-26 14:07:16

2016-12-20 09:55:52

卷积神经网络无人驾驶
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号