深度学习甚至可以超过经验丰富的皮肤科医生

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根据《欧洲癌症杂志》 5月版进行的一项研究，在分类黑色素瘤方面，完全在开源图像上训练的深度学习算法的表现优于157位皮肤科医生中的136位。

海德堡德国癌症研究中心的主要作者蒂特斯·布林克(Titus Brinker)博士及其同事使用了来自国际黑色素瘤图像档案馆的12378张图像来训练卷积神经网络(CNN)。

然后，他们将CNN与157名皮肤科医生进行了对比，将其分类为100张精选图像上的黑色素瘤。皮肤科医生来自德国的12所大学医院，经验丰富。

研究小组发现，该算法在平均特异性和平均敏感性方面得分均高于大多数医生。

同时，在157名皮肤科医生中，只有7名的特异性和敏感性值优于CNN。

Brinker等。承认他们的研究设计存在一些局限性。其中的一个问题是，他们对皮肤科医生的测试措辞是否会影响医师的解释，以及他们如何在临床环境中对活着的患者进行解释，以便与图像一起检查。

作者引用了先前的研究结果，这些研究表明此类附加临床数据至少可以稍微改善皮肤科医生的敏感性和特异性，并补充说机器学习技术也可以将这些信息包括在他们的决策中。

“尽管如此，CNN的性能仍要优于皮肤科医生，” Brinker和研究小组得出结论。

该工作遵循了在海德堡大学进行的类似研究和类似发现，并于去年秋天发表在“肿瘤学年鉴”上。