研究人员今天说，他们在一项研究中让人类与机器较量，寻找更有效快速的皮肤癌诊断法，发现电脑比人类皮肤科医师厉害，但研究团队提醒，机器无法完全取代医师，只能作为辅助。
法新社报导，德国、美国与法国团队拿出10万多张影像，教导人工智慧系统如何分别皮肤病灶与良性肿瘤。
接著，研究人员提供恶性黑素瘤与良性痣照片，测试深度学习卷积神经网络(deep learningconvolutional neural network，简称CNN)的诊断能力，与17国的58名皮肤科医师比较。
这些皮肤科医师只有略过半数达到「专家」程度，累积5年以上经验;19%有两到5年经验;29%为新手医师，只有不到两年经验。
研究团队在刊登于「肿瘤学年报」(Annals ofOncology)的研究报告中写道：「CNN的诊断能力胜过大多数的皮肤科医师。」
平均而言，人类皮肤科医师从影像中诊断出皮肤癌的淮确率为86.6%，CNN达95%。
德国海德堡大学(University of Heidelberg)的研究报告第一作者赫恩斯勒(Holger Haenssle)在声明中说：「CNN没有诊断出黑色素瘤的案例较少，代表敏感度比皮肤科医师高。」
他说， CNN「将良性痣误诊为恶性黑色素癌的案例也较少…可减少不必要的手术」。
向皮肤科医师提供更多患者与皮肤病变资料时，诊断淮确率就会提高。
研究团队说，人工智慧有望成为更有用的工具，更快速、更容易诊断皮肤癌，在癌细胞扩散前动手术移除。
研究团队又说，全球每年新增约23万2000起黑色素瘤病例且有5万5500起死亡病例。不过，机器还是无法完全取代人类医师，只能作为辅助。
人体部分部位的黑色素瘤，像是长在手指、脚指与头皮上的瘤很难拍下，人工智慧可能很难辨识出「非典型」病变或患者本身也没有察觉的病灶。
墨尔本摩纳希大学(Monash University)学者玛尔(Victoria Mar)与昆士兰大学(University ofQueensland)研究人员索耶尔(Peter Soyer)在与报告一同发表的评论中说：「目前，没有可以取代彻底临床理学检查的替代作法。」
示意图。一项新研究指出，在让人类与机器较量，寻找更有效快速的皮肤癌诊断法，发现电脑比人类皮肤科医师厉害，但研究团队提醒，机器无法完全取代医师，只能作为辅助。图／ingimage
