人工智能算法可以识别皮肤镜图像中的黑色素瘤

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根据JAMA发表的研究，人工智能算法可以识别皮肤镜图像中的黑色素瘤，其准确性与人类专家相当。

“与其他形式的皮肤癌相比，恶性黑色素瘤相对罕见。然而，黑色素瘤的发病率增长速度快于任何其他形式的癌症，并且它是导致大多数皮肤癌死亡的原因。”主要作者，西澳大利亚大学MMedSci的Michael Phillips和同事写道。

该研究包括来自500多个患者的1,500多个皮肤病变图像，这些图像于2017年1月至2018年7月在英国七家医院中的一所医院接受了治疗，这些图像由三种不同的相机(iPhone 6s，Galaxy S6)捕获研究中还包括了数字单镜头反光(DSLR)相机。团队转向了由皮肤分析有限公司(Skin Analytics Limited)开发的一种用于识别恶性肿瘤的深度集成(DERM)算法，该算法使用了7,000多个图像中的数据，以了解其与医生相比的性能如何。

总体而言，DERM算法在活检的皮肤病变中的ROC曲线下面积(AUC)为90.1%，在iPhone 6s相机捕获的所有病变中为95.8%。对于活检的病灶，对于Galaxy S6相机捕获的所有病灶，AUROC均达到85.8%，对所有病灶达到93.8%。对于数码单反相机，活检病变的AUC为86.9%，所有病变的AUC为91.8%。同时，医师的AUC达到77.8%，特异性达到69.9%。

作者写道：“该诊断试验的结果表明，使用不同相机类型的AI算法可以以与专家相似的准确度检测黑色素瘤。” “诸如基于AI的服务之类的低成本筛查方法的开发可以改变患者的诊断途径，从而在整个医疗保健服务中实现更高的效率。”

皮肤分析有限公司资助了这项研究。

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