研究：診斷皮膚癌 人工智慧比醫師精準

研究人員28日表示，他們在一項研究中讓人類與機器較量，尋找更有效且快速的皮膚癌診斷法，發現電腦比人類皮膚科醫師厲害。

德國、美國與法國團隊教導人工智慧系統如何分別皮膚病灶與良性腫瘤，提供10萬多張影像。

法新社報導，研究人員提供惡性黑素瘤與良性痣照片，測試深度學習卷積神經網絡（deep learning convolutional neural network，簡稱CNN）的診斷能力，與17國的58名皮膚科醫師比較。

這些皮膚科醫師只有略過半數達到「專家」程度，累積5年以上經驗；19%有兩到5年經驗；29%為新手醫師，只有不到兩年經驗。

研究團隊在刊登於「腫瘤學年報」（Annals of Oncology）的研究報告中寫道：「CNN診斷能力勝過大多數的皮膚科醫師。」

平均而言，人類皮膚科醫師從影像中診斷出皮膚癌的準確率為86.6%，CNN達95%。

德國海德堡大學（University of Heidelberg）的研究報告第一作者赫恩斯勒（Holger Haenssle）在聲明中說：「CNN沒有診斷出黑色素瘤的案例較少，代表敏感度比皮膚科醫師高。」

他說， CNN「將良性痣誤診為惡性黑色素癌的案例也較少…可減少不必要的手術」。

向皮膚科醫師提供更多患者與皮膚病變的資料時，診斷準確率就會提高。

研究團隊說，人工智慧有望成為更有用的工具，更快速、輕鬆地診斷皮膚癌，在癌症擴散前動手術移除。

研究團隊又說，全球每年新增約23萬2000起黑色素瘤病例且有5萬5500起死亡病例。不過，機器還是無法完全取代人類醫師，只能作為輔助。