计算机程序在癌症诊断上胜过皮肤科医生

美国工程师本周表示，一种旨在自我学习的电脑程序可以像一组训练有素的皮肤专家一样成功地发现皮肤癌。

皮肤癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一，每年有数百万例确诊病例。还有一种情况是，许多这些诊断都是“很晚”做出的，因为人们没有意识到自己有问题，直到为时已晚，无法寻求治疗。

瓶颈是能否获得熟练的皮肤科医生的眼睛，他们可以迅速发现问题病灶。那么，一个经过自我训练的计算机程序能帮助克服这个问题吗?斯坦福大学工程学博士生安德烈·埃斯特瓦和他的同事在本周的《自然我相信是这样。

他们建立了一个基于谷歌开发的架构的机器学习系统，该系统可以检查皮肤损伤的图像，并挑选出表明疾病的危险信号。

这台机器通过输入超过10万张已知诊断的临床图像来训练。当计算机算法学会挑选出恶性和良性皮肤病变中可重复出现的显著特征时，它会自动调整自己。

在训练完这个程序后，斯坦福大学的研究小组利用一组以前从未见过的医学图像，让他们的“人工智能皮肤科医生”与21名医生进行了较量。

这些图像的诊断是事先通过活检证实的。他们使用的图像与良性和恶性色素皮肤病变一致:例如痣和黑色素瘤。他们还研究了成人中常见的脂溢性角化病。它们在皮肤上形成良性的深色斑点，研究小组挑战他们的系统，将这些斑点与皮肤癌区分开来。

在所有情况下，机器都和人类专家小组一样成功，甚至更好。

根据埃斯特瓦的说法，基础方法也可以被重新用于观察大量其他情况，并转化为可以在智能手机上运行的简单应用程序。用户可以拍下一颗可疑的痣的照片，然后自己进行分析，帮助他们决定是否要去医疗中心寻求第二(人类)意见。

俄勒冈州的皮肤科医生Sancy Leachman警告说，与电脑的互动并不能取代人类的接触，他指出电脑程序只会回答向它提出的问题。

“你手臂上的痣可能没事，但你背部的癌变痣呢?一个‘人类’医生可能会发现……”