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北京，1月25日(科学日报)——英国杂志《自然》24日在线发表的一篇与癌症相关的研究论文描述了一个人工智能系统，该系统使用深度学习算法根据照片对皮肤癌进行分类，这不亚于专业临床医生。这项研究强调了人工智能在支持、简化和扩展皮肤癌诊断方面的潜力。
皮肤癌是人类最常见的恶性肿瘤，其病因尚不清楚。它根据肿瘤细胞的来源有不同的类型，包括表皮、皮肤附属物、皮肤软组织、周围神经、黑素细胞、皮肤淋巴网状组织、造血组织等。临床表现包括鳞状细胞癌、基底细胞癌、恶性黑色素瘤和湿疹样癌。皮肤癌通常通过肉眼观察来诊断，然后通过活检和组织学检查来确认。研究人员过去曾试图开发一种自动分类系统，但由于皮肤病变的外观差异很大，实现这一点并不容易。
斯坦福大学的研究员安德鲁·伊斯特和他的同事使用了来自2000个不同皮肤癌病例的129000张图像来形成一个深度学习算法来克服这个困难。深度学习属于机器学习的一个新领域。它是一个神经网络，可以建立和模拟人脑进行分析学习。在有监督学习或无监督学习的条件下，它可以模拟人脑解释数据、图像、声音和文本的机制。在测试中，研究小组评估了系统识别最常见和死亡率最高的皮肤癌类型(分别为角质细胞皮肤癌和恶性黑色素瘤)的能力。结果表明，人工智能系统相当于21名专业临床医生的表现。
该论文的作者提醒说，他们的系统尚未在实际的临床环境中得到验证，但其影响初级卫生保健的潜力是巨大的。美国国家癌症研究所的科学家格兰·莫瑞瑙得出结论，这种人工智能系统可以扩展到其他领域，包括眼科、放射学和病理学。如果安装在手机上，它还可以提供便宜和通用的重要诊断服务。(记者张)
