一种新的算法可以在视觉上辨别恶性皮肤病变与危险性较小的病变。
诊断皮肤癌以及皮肤科医生的赢咖4可以有一天躺在你的手掌。
来自斯坦福赢咖4实验室的一个团队建立了一个机器学习赢咖4，通过在考试期间看医生的方式观察皮肤病变来诊断癌症。
该团队对21名董事会认证的皮肤科医生进行了该算法的测试，其执行效果与其对应的人类一样。
“斯坦福赢咖4实验室的兼职教授塞巴斯蒂安·苏恩（Sebastian Thrun）在一份声明中说：”我们意识到这是可行的，不仅仅是做一些好的事情，而且是一个人类皮肤科医生。 “这是我们的想法改变了，那是我们说，”看，这不只是一个学生的课程，这是一个为人类做伟大的机会。
Thrun可能更好地被称为Udacity和Google X的创始人之一。他和他的同事共同撰写的系统文章出现在自然周刊“自然”杂志上。
研究人员设想使该算法与智能手机兼容，将皮肤癌诊断放在任何人的手中。
“早期检测是至关重要的，因为黑色素瘤的估计五年存活率从最早阶段检测到的超过99％下降到如最近阶段检测到的约14％。 “我们开发了一种计算方法，可以允许医生和患者主动跟踪皮肤病变和早期检测癌症。
赢咖4是一个卷积神经网络，谷歌使用同一种类型的系统来扑灭古代游戏的大师。
研究人员使用了Google的赢咖4系统之一 - GoogleNet Inception v3 CNN架构，它已经被教导以直观地识别不同的对象。但它还没有被训练来告诉恶性癌和无害的皮肤病变之间的差异，所以团队拉在一起一个数据集，将神经网络转换为数字皮肤科医生。
“没有庞大的皮肤癌数据集，我们只能训练我们的算法，所以我们必须自己做，”本文的共同主要作者和Thrun实验室的研究生Brett Kuprel说。 “我们从互联网上收集图像，并与医学院合作，从数据中创建一个很好的分类，这是非常混乱 - 标签本身有几种语言，包括德语，阿拉伯语和拉丁语。
编码人员与皮肤科医生和其他医疗领域的项目合作。
皮肤病学教授Susan Swetter和论文的合着者Susan Swetter说：“良性和恶性皮肤病变的计算机辅助分类的进展可以大大帮助皮肤科医生改善对病变的诊断，并为患者提供更好的管理选择。 “然而，严格的前瞻性验证的算法是必要的，它可以在临床实践中，由从业者和患者一样。
去年，谷歌宣布，它训练一种算法来发现糖尿病视网膜病变，这可能导致失明。幸运的是，当我们等待这种“医生助手”形式的A.I.到医院和诊所，我们可以通过让同样的系统踢我们的屁股在Go和所有其他游戏，我们的时间。
