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| 導(dǎo)讀 | 5月28日，在ANNALS OF ONCOLOGY上發(fā)表的一項(xiàng)研究中，來(lái)自德、美、法三國(guó)的研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并通過(guò)展示10萬(wàn)多幅惡性黑色素瘤和良性痣的圖像來(lái)讓它識(shí)別皮膚癌。而且，在CNN與58位皮膚科醫(yī)生的“PK賽”中， CNN比皮膚科醫(yī)生更少漏診黑素瘤，誤診良性黑素瘤的幾率更低。 |
這是科學(xué)家們表明， CNN作為人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)形式比有經(jīng)驗(yàn)的皮膚科醫(yī)生更能準(zhǔn)確診斷皮膚癌。
關(guān)于CNN
CNN是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的研發(fā)靈感來(lái)源于大腦中神經(jīng)元相互連接并對(duì)眼睛看到的東西做出反應(yīng)的啟發(fā)。CNN能夠從它“看到”的圖像中快速學(xué)習(xí)，并從它所學(xué)的知識(shí)中自學(xué)提高其性能，這一過(guò)程也稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。
這項(xiàng)研究的*作者，德國(guó)海德堡大學(xué)皮膚科醫(yī)師Holger Haenssle教授解釋說(shuō):“CNN的工作原理就像一個(gè)孩子的大腦。為了訓(xùn)練它，我們向CNN展示了10萬(wàn)多幅惡性和良性皮膚癌和黑痣的圖像，并指出每幅圖像的診斷。CNN通過(guò)每一幅圖像的訓(xùn)練提高了區(qū)分良惡性病變的能力。”
“培訓(xùn)結(jié)束后，我們從海德堡圖書(shū)館創(chuàng)建了兩套未被用于培訓(xùn)的測(cè)試圖像（CNN對(duì)此一無(wú)所知）。接著建立一組300幅圖像來(lái)單獨(dú)測(cè)試CNN的性能。在此之前，選擇了100個(gè)zui困難的病變來(lái)測(cè)試真正的皮膚科醫(yī)生，并與CNN的結(jié)果進(jìn)行比較。”
圖片來(lái)源：conceptsrise.com
CNN對(duì)戰(zhàn)皮膚科醫(yī)生
來(lái)自世界17個(gè)國(guó)家的58位皮膚科醫(yī)生受邀參加了這項(xiàng)“對(duì)決”。其中17人（29 %）表示他們?cè)谄つw鏡檢查方面的經(jīng)驗(yàn)不足兩年，11人（19 %）表示他們擁有2至5年的經(jīng)驗(yàn)，30人（52 %）表示他們擁有5年以上的經(jīng)驗(yàn)。
首先，皮膚科醫(yī)生被要求從皮膚鏡圖像（I級(jí)）診斷惡性黑色素瘤或良性痣，并給出治療對(duì)策（手術(shù)、短期隨訪或不需要采取行動(dòng)）。然后，四周后，他們會(huì)得到關(guān)于患者的臨床信息（包括年齡、性別和病變位置）和相同100例（II級(jí)）的特寫(xiě)圖像，并再次要求診斷和治療決策。
在I級(jí)測(cè)試中，皮膚科醫(yī)生平均準(zhǔn)確檢測(cè)到86.6 %的黑色素瘤，并且正確地識(shí)別出平均71.3 %的非惡性病變。然而，當(dāng)CNN調(diào)節(jié)到與醫(yī)生相同的水平時(shí)，可檢測(cè)到95 %的黑色素瘤。在II級(jí)測(cè)試中，皮膚科醫(yī)生改善了他們的表現(xiàn)，準(zhǔn)確診斷出88.9 %的惡性黑色素瘤和75.7 %的非惡性病變。
盡管當(dāng)皮膚科醫(yī)生在II級(jí)獲得更多臨床資料和圖像時(shí)，他們的診斷性能得到了提高。然而，與此同時(shí)CNN仍在努力超越醫(yī)生的診斷能力。另一方面，專家皮膚科醫(yī)生在I級(jí)表現(xiàn)比經(jīng)驗(yàn)較少的皮膚科醫(yī)生更好，并且在惡性黑色素瘤的檢測(cè)方面更好。然而，他們平均作出正確診斷的能力仍然比CNN要差。
Melanoma in skin biopsy with H&E stain — this case may represent superficial spreading melanoma. Credit: Wikipedia/CC BY-SA 3.0
CNN未來(lái)運(yùn)用方向
惡性黑素瘤的發(fā)病率正在增加，估計(jì)*有23.2萬(wàn)個(gè)新病例，每年約有55 500人死于這種疾病。如果及早發(fā)現(xiàn)，這種病是可以治愈的，但許多病例確診時(shí)已經(jīng)進(jìn)入癌癥后期。
Haenssle教授說(shuō)：“近20年來(lái)，我一直致力于改善黑色素瘤早期檢測(cè)的研究項(xiàng)目。我和我的團(tuán)隊(duì)專注于無(wú)創(chuàng)技術(shù)，例如，在進(jìn)行皮膚癌篩查時(shí)，這些技術(shù)可以幫助醫(yī)生避免錯(cuò)過(guò)黑色素瘤。而當(dāng)我看到zui近關(guān)于深度學(xué)習(xí)算法在特定任務(wù)中優(yōu)于人類專家的報(bào)告時(shí)，我立刻知道我們必須探索人工智能算法來(lái)診斷黑色素瘤。”
“CNN診斷遺漏的黑色素瘤較少，這意味著它比皮膚科醫(yī)生更敏感；它誤診為惡性黑色素瘤的良性痣較少，這意味著它具有更高的特異性；這些發(fā)現(xiàn)將減少不必要的手術(shù)。”
需要指出的是，研究人員并不認(rèn)為CNN會(huì)取代皮膚科醫(yī)生診斷皮膚癌，但它可以作為一種額外的輔助手段。
“CNN可以幫助參與皮膚癌篩查的醫(yī)生決定是否對(duì)病灶進(jìn)行活檢。大多數(shù)皮膚科醫(yī)生已經(jīng)使用數(shù)字皮膚鏡系統(tǒng)對(duì)病變進(jìn)行成像和存儲(chǔ)，以便記錄和隨訪。然后，CNN可以簡(jiǎn)易快速地評(píng)估存儲(chǔ)的圖像，以獲得關(guān)于黑色素瘤概率的‘專家意見(jiàn)’。我們目前正在計(jì)劃前瞻性研究，以評(píng)估CNN對(duì)醫(yī)生和患者的現(xiàn)實(shí)影響。”
一些局限性
這項(xiàng)研究有一些局限性，包括皮膚科醫(yī)生是處于一個(gè)人工環(huán)境中，他們知道自己并不是在作“生死”的決定；測(cè)試集不包括全部皮膚損傷；非白種人皮膚類型和遺傳背景的有效圖像較少等。
他們還強(qiáng)調(diào)，在AI成為臨床標(biāo)準(zhǔn)之前需要解決的一些問(wèn)題還包括難以在手指、腳趾和頭皮等部位成像一些黑色素瘤，以及如何訓(xùn)練AI充分識(shí)別非典型黑色素瘤和醫(yī)學(xué)尚且未知的黑色素瘤等。
“目前，沒(méi)有什么可以替代*的臨床檢查。但2 - D和3 - D全身影像已經(jīng)能夠捕獲約90 %至95 %的皮膚表面，且鑒于成像技術(shù)的指數(shù)發(fā)展，我們?cè)O(shè)想自動(dòng)診斷遲早將改變皮膚病學(xué)的診斷范式。然而，在將這一技術(shù)安全應(yīng)用到常規(guī)臨床護(hù)理前，還有許多工作要做。”作者們總結(jié)說(shuō)。
參考資料：
Man against machine: AI is better than dermatologists at diagnosing skin cancer
13916499749
